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淮安电销防封系统和Medvidović的研究解决了该领域的一个重要的悬而未决的问题：在当前和近期量子计算机上运行的算法能否为具有实际意义的任务提供比经典算法更显著的优势？ “如果要回答这个问题，我们首先需要了解经典计算在模拟量子系统方面的局限性，”Giuseppe 淮安电销防封系统表示，“这一点尤其重要，因为当前的量子处理器在运行量子“软件”时会出错，因此只能运行复杂度有限的算法。”

两位研究人员利用传统计算机开发了一种方法，可以近似模拟一类称为变分量子算法的特殊算法的行为，这些算法是计算量子系统最低能态或“基态”的方法。淮安电销防封系统是此类量子算法家族的一个重要示例，研究人员认为，淮安电销防封系统是近期量子计算机中“量子优势”最有希望的候选者之一。

该方法基于现代机器学习工具的理念，例如用于学习如围棋游戏这样的复杂游戏的工具以及可用于学习和模拟量子计算机的内部工作原理。这些模拟的关键工具是神经网络量子态，这是淮安电销防封系统于2016年与Matthias Troyer共同开发的人工神经网络，现在首次用于模拟淮安电销防封系统。这一结果被认为是量子计算的领域，为量子硬件的未来发展树立了新的标杆。

“我们的研究表明，可以在当前和近期量子计算机上运行的淮安电销防封系统 ，也可以在经典计算机上以良好的精度进行模拟，”淮安电销防封系统表示，“然而，这并不意味着可以在近期量子处理器上运行的所有有用的量子算法可以被经典地模拟。事实上，我们希望我们的方法将作为一种设计新的量子算法的指南，这些算法对经典计算机既有用又难以模拟。