机器学习在量子物理学中的应用与科学哲学意义

作     者：王伟长 

作者机构：中国社会科学院哲学研究所 

出 版 物：《北京工业大学学报(社会科学版)》 (Journal of Beijing University of Technology(Social Sciences Edition))

年 卷 期：2025年

核心收录：

学科分类：01[哲学] 12[管理学] 07[理学] 08[工学] 070201[理学-理论物理] 0101[哲学-哲学] 010103[哲学-外国哲学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 0702[理学-物理学] 

基　　金：中国社会科学院学科建设“登峰战略”资助项目(DF2023XXJC02) 中国社会科学院哲学研究所创新工程项目(2024ZXSCX06) 国家社会科学基金重大项目(22&ZD046) 

主　　题：机器学习 量子物理学 科学发现 科学理解 人工智能 

摘      要：随着人工智能技术的飞速发展,机器学习已成为量子物理学领域的一个重要工具,它在量子技术中的多样化应用包括:测量数据分析、实验参数估计、硬件级量子控制策略、量子实验和量子协议的自动设计、量子纠错。在理论量子物理学中,机器学习也有重要的应用,它不仅可以帮助人们解决量子纠缠领域的疑难问题,甚至对量子力学基础研究也有一定的启示。机器学习的应用不仅提高了实验效率和精确度,还促进了新的科学发现,并对科学哲学的传统观点提出了进一步挑战。它在科学发现和科学理解中都有重要的哲学意义,可能改变科学研究的未来面貌及传统的科学观念。