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量子系統複雜，暴力計算無效，原有張量網絡（Tensor Network）難以廣泛規模使用，讓開發高溫超導體等複雜問題受限於此。
現在，谷歌出手了。
聯合Perimeter理論物理研究所和谷歌 X，開發全新物理和機器學習庫TensorNetwork，用於提高張量計算的效率，現在已經開源。
這一計算庫使用TensorFlow作爲後端，並針對GPU處理進行了優化，與CPU上相比，可以實現高達100倍的加速。
谷歌AI的研究工程師Chase Roberts和X的研究科學家Stefan Leichenauer表示，通過開源社區，他們會持續向TensorNetwork添加新功能。希望TensorNetwork成爲科學家們和機器學習從業者的寶貴工具。
TensorNetwork的有效性
張量，是按照順序在層次結構中分類的多維數組，普通的數或者標量，是零階張量，向量是一階張量，矩陣是二階張量。
張量網絡，是圖形編碼的張量收縮模式（張量上的數學運算類型），由幾個張量組成，並共同構成一個新的張量。
張量網絡並不直接存儲或者操縱張量，而是將張量表示爲較小張量在較大張量網絡形狀中的收縮。
因此，張量網絡可以非常有效地表示幾個、幾十個、甚至幾百個張量，而且還不需要佔用大量內存。
現在，張量網絡已經廣泛應用於量子物理學等領域之中。這些優勢，也使得其在圖像分類、物體識別和其他人工智能任務中更加實用。
TensorNetwork，就是谷歌在這個方向上努力的成果。
作爲一個通用的張量網絡算法庫，效果如何？谷歌進行了測試。
近似量子態，是張量網絡在物理學中的一個典型用例，能夠直觀地說明張量網絡庫的能力。
谷歌的研究人員用TensorNetwork實現了一個樹狀張量網絡(TTN)算法，用來逼近週期量子自旋鏈(1D)或薄環面(2D)上的點陣模型的基態。
在這個任務中，使用了TensorNetwork庫的GPU，與沒有使用TensorNetwork庫的CPU相比，計算速度顯著提高了100倍。
繼續擴大TensorNetwork使用場景
現在， 谷歌已經將TensorNetwork開源，地址爲：
https://github.com/google/tensornetwork
也放出了與TensorNetwork相關的兩篇論文。
第一篇論文，對TensorNetwork進行了概述，並介紹了這一開源庫和API：
TensorNetwork: A Library for Physics and Machine Learning
https://arxiv.org/abs/1905.01330
第二篇論文，展示了TensorNetwork在物理學領域中的用例，以及計算性能上的表現。
TensorNetwork on TensorFlow: A Spin Chain Application Using Tree Tensor Networks
https://arxiv.org/abs/1905.01331
谷歌表示，接下來將使用TensorNetwork對MNIST和Fashion-MNIST數據集中的圖像進行分類。
此外，也將在探索其在時間序列分析上的應用，以及量子電路仿真等用例。
谷歌AI博文地址：
https://ai.googleblog.com/2019/06/introducing-tensornetwork-open-source.html