神经网络量子本质的实验验证

神经网络正被用作改进多粒子系统状态空间的探测，作为波函数的近似，并以避免量子蒙特卡洛中反复出现的符号问题。人们或许会问，通常的经典神经网络是否具有某些实际的隐藏量子特性，使其如此适合高度耦合的量子问题。我在此讨论是什么使一个系统具有量子性，以及我们在何种程度上可将神经网络解释为具有量子残余。我提出一个系统可因其基本的量子组分而具有量子性，也可因其运作规则而具有量子性，因此，我们既能从量子组分的性质获得纠缠，也能从运作规则获得纠缠，或者，用范畴论术语说，既能从范畴对象的量子本质也能从其映射获得纠缠。从实际角度出发，我提出一个可能的实验，可从否则为经典（从组分角度看）的神经网络的量子运作规则（映射）中提取纠缠。