黑洞里发生了什么？量子计算和机器学习也许会给出答案

几周以来，凝聚态量度和机器学习都被吹捧为两场大型量度机革命者。 然而，研究者们指显露，这些技术开发并不是共通的工具 —— 它们只不会是量度机能力在更加专门的启发式上的极大飞跃，而且它们很少并不需要妥善处理有所不同的难题。他们或许合作的一个例子是，为物理中都最棘手的难题之一可视化：庞加莱与规格数学模型有什么关系？

由弗吉尼亚大学的大学和韩国理研所的深入研究职员拥护的一个开发团队看来，他们或许不太或许开发显露了这样一种启发式。这两个伟人的物理数学模型挤压的地方并不多，但吸积周围就是其中都之一。吸积本身是极大的吸积井，完全由庞加莱定义的物理所控制。然而，无数的电荷在其事件的点周围旋转，这些电荷有效地不受重力的影响，但确实仅限于规格数学模型构造，该构造直接涉及电荷的物理。

有一种则有的理论看来，吸积正上方电荷的运动和加速或许是吸积自身在三维空间中都所做的二维投影。这个内涵被称为“成像凯莱”，它或许为寻找量子力学（即吸积物理）和规格数学模型（即电荷物理）之间的关键图形界面透过了一种方法有。

然而，成像凯莱本身对于用许多现代量度启发式可视化具有吸吸积。因此，恩里科·苏尔尔迪（Enrico Rinaldi），一位弗吉尼亚大学的大学和韩国理研所的物理家，想要开发一个在此之后数学模型，该数学模型依靠了两个被暗讽的量度架构 —— 凝聚态量度和机器学习。

凝聚态量度本身有助于对电荷物理来进行可视化，因为量度平台本身的一些物理受制于宏观尺度上对我们来说如此陌生的物理定律。 在这种情况下，苏尔尔迪Clark和他的开发团队可用在凝聚态量度机上运行的启发式来可视化组合成成像凯莱工程建设部分的电荷。

为此，他们依靠了一个又叫“凝聚态矩阵数学模型”的内涵。与许多物理可视化一样，可视化的最终目标是见到系统设计的最低光能状态。凝聚态矩阵数学模型将有助于有效地克服冗余难题，见到投射在吸积正上方的电荷系统设计的最低光能状态。

依靠凝聚态量度机的启发式并不是见到这些“原子”（系统设计的最低能态）的唯一方法有。另一种方法有是依靠一种又叫数学模型的人工智能技术开发。这些深入研究的坚实是可用与人脑中都发现的系统设计相似的系统设计。

该开发团队将这些启发式应用于一种矩阵数学模型，该数学模型仍然基于凝聚态思想，但不并不需要凝聚态量度。它们被称为“凝聚态量子力学”，再次代表了吸积表面电荷的活动。再一次，数学模型启发式并不需要克服冗余难题，并见到它的“原子”。

上图：一个活跃的超大数量级吸积的假想图。

根据苏尔尔迪Clark的说法，这些新技术开发代表着对以前克服这些启发式的其他坚持不懈的重大改进。“人们通常可用的其他方法有可以见到原子的光能，但不能见到量子力学的整个构造，”苏尔尔迪Clark解释说。

这对于理解吸积内外，或者规格数学模型和庞加莱之间的图形界面意味着什么，仍然有点像一个单单。理论上，应该有一种方法有可以依靠这些启发式定义的凝聚态量子力学一般来说来可视化吸积内外。但是，根据苏尔尔迪的说法，这项或许避免潜在的凝聚态吸积理论的工作仍有待完成。随着这些天花乱坠的量度体系构造越来越有名气，几乎可以肯定有人不会想要揭开这个单单子。

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