CN111931350B - 超导电路中量子门的评估方法及装置、设备、存储介质 - Google Patents

超导电路中量子门的评估方法及装置、设备、存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了超导电路中量子门的评估方法及装置、设备以及存储介质，涉及量子计算领域。具体方案为：获取超导电路结构所对应的哈密顿量，超导电路结构包含有计算量子比特，以及设置于两个计算量子比特之间并分别与计算量子比特进行耦合的耦合器件；对哈密顿量进行针对所述耦合器件的退耦合处理后，得到处理后的表征所述计算量子比特之间耦合强度的哈密顿量；基于处理后的哈密顿量得到以超导电路结构的电路参数作为输入参数的第一数据处理规则，其中，基于所述第一数据处理规则能够得到目标量子门与理论量子门之间的差异度。如此，弥补了现有无法快速预估量子门与理论量子门的差异度，进而导致无法高效度量超导量子芯片性能的好坏的空白。

Description

超导电路中量子门的评估方法及装置、设备、存储介质
技术领域
本申请涉及计算机领域，尤其涉及量子计算领域。
背景技术
在超导量子芯片逐步发展的过程中，一个非常自然的问题和挑战是，如何去判别和度量超导量子芯片性能的好坏，以及如何去设计超导电路的参数，可以使得其性能更好。
发明内容
本申请提供了一种超导电路中量子门的评估方法及装置、设备、存储介质。
根据本申请的一方面，提供了一种超导电路中量子门的评估方法，包括：
获取超导电路结构所对应的哈密顿量，其中，所述超导电路结构包含有计算量子比特，以及设置于两个所述计算量子比特之间并分别与两个所述计算量子比特进行耦合连接的耦合器件，基于所述耦合器件以及所述计算量子比特能够实现目标量子门；
对所述哈密顿量进行针对所述耦合器件的退耦合处理，得到处理后的表征所述计算量子比特之间耦合强度的哈密顿量；其中，所述耦合强度包括用于实现所述目标量子门的所述计算量子比特之间的目标耦合强度，以及能够导致所述目标量子门与理论量子门存在差异的所述计算量子比特之间的寄生耦合强度；
至少基于处理后的哈密顿量得到以所述超导电路结构的电路参数作为输入参数的第一数据处理规则，其中，基于所述第一数据处理规则能够得到所述超导电路结构所实现的所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度。
根据本申请的另一方面，提供了一种超导电路中量子门的评估方法，包括：
确定待处理超导电路结构所对应的电路参数值，其中，所述待处理超导电路结构包含有计算量子比特，以及设置于两个所述计算量子比特之间并分别与两个所述计算量子比特进行耦合连接的耦合器件，基于所述耦合器件以及所述计算量子比特能够实现目标量子门；
将所述待处理超导电路结构所对应的电路参数值输入以上所得到的第一数据处理规则，得到表征所述待处理超导电路结构所实现的所述目标量子门与理论量子门之间的实际差异度。
根据本申请的再一方面，提供了一种超导电路中量子门的评估装置，包括：
获取单元，用于获取超导电路结构所对应的哈密顿量，其中，所述超导电路结构包含有计算量子比特，以及设置于两个所述计算量子比特之间并分别与两个所述计算量子比特进行耦合连接的耦合器件，基于所述耦合器件以及所述计算量子比特能够实现目标量子门；
退耦合处理单元，用于对所述哈密顿量进行针对所述耦合器件的退耦合处理，得到处理后的表征所述计算量子比特之间耦合强度的哈密顿量；其中，所述耦合强度包括用于实现所述目标量子门的所述计算量子比特之间的目标耦合强度，以及能够导致所述目标量子门与理论量子门存在差异的所述计算量子比特之间的寄生耦合强度；
数据处理规则确定单元，用于至少基于处理后的哈密顿量得到以所述超导电路结构的电路参数作为输入参数的第一数据处理规则，其中，基于所述第一数据处理规则能够得到所述超导电路结构所实现的目标量子门与所述理论量子门之间的差异度。
根据本申请的再一方面，提供了一种超导电路中量子门的评估装置，包括：
参数值确定单元，用于确定待处理超导电路结构所对应的电路参数值，其中，所述待处理超导电路结构包含有计算量子比特，以及设置于两个所述计算量子比特之间并分别与两个所述计算量子比特进行耦合连接的耦合器件，基于所述耦合器件以及所述计算量子比特能够实现目标量子门；
差异度确定单元，用于将所述待处理超导电路结构所对应的电路参数值输入以上所得到的第一数据处理规则，得到表征所述待处理超导电路结构所实现的目标量子门与理论量子门之间的实际差异度。
根据本申请的再一方面，提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行以上所述的第一种超导电路中量子门的评估方法；或者，执行以上所述的第二种超导电路中量子门的评估方法。
根据本申请的再一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行以上所述的第一种超导电路中量子门的评估；或者，执行以上所述的第二种超导电路中量子门的评估方法。
根据本申请的再一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方法。
根据本申请的技术弥补了现有无法快速预估量子门与理论量子门的差异度，进而导致无法高效判别和度量超导量子芯片性能的好坏的空白，同时，为设计超导电路的电路参数提供了数据支持。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是根据本申请第一实施例的示意图；
图2是根据本申请第二实施例的示意图；
图3是根据本申请第三实施例的示意图；
图4是根据本申请实施例的超导电路结构的示意图；
图5是根据本申请实施例的量子门错误率的估计流程图；
图6是本申请实施例方法在四组不同参数区间的数值模拟结果示意图；
图7是本申请实施例第一种超导电路中量子门的评估装置的结构示意图
图8是本申请实施例第二种超导电路中量子门的评估装置的结构示意图
图9是用来实现本申请实施例的第一种或第二种超导电路中量子门的评估方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
这里，若要有效解决现有无法判别和度量超导量子芯片性能的好坏的问题，首先需要确定一个衡量的指标，比如，量子门错误率，如此，来刻画目标量子门与真实量子门(也即理论量子门)间的差距。而且，实际场景中，有时无需精准地知道量子硬件(比如超导电路)中量子门错误率，只需知晓一个大致区间即可，基于此，本申请方案提供一种高效的估算方法，该方法非常必要且有价值，以此来估算含有耦合器件的超导电路所实现的目标量子门与理论量子门的差异度，如量子门错误率等。
具体地，如图1所示，本申请方案超导电路中量子门的评估方法，包括：
步骤S101：获取超导电路结构所对应的哈密顿量，其中，所述超导电路结构包含有计算量子比特，以及设置于两个所述计算量子比特之间并分别与两个所述计算量子比特进行耦合连接的耦合器件，基于所述耦合器件以及所述计算量子比特能够实现目标量子门。
步骤S102：对所述哈密顿量进行针对所述耦合器件的退耦合处理，得到处理后的表征所述计算量子比特之间耦合强度的哈密顿量；其中，所述耦合强度包括用于实现所述目标量子门的所述计算量子比特之间的目标耦合强度，以及能够导致所述目标量子门与理论量子门存在差异的所述计算量子比特之间的寄生耦合强度。
步骤S103：至少基于处理后的哈密顿量得到以所述超导电路结构的电路参数作为输入参数的第一数据处理规则，其中，基于所述第一数据处理规则能够得到所述超导电路结构所实现的所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度。
这样，由于本申请方案能够确定出有效衡量所述目标量子门与理论量子门之间差异度的数据处理规则，如第一数据处理规则，所以，有效解决了现有无法预估量子门与理论量子门的差异度，进而导致无法判别和度量超导量子芯片性能好坏的问题，填补了现有技术的空白，同时，为设计超导电路的电路参数提供了数据支持。
在本申请方案的一具体示例中，所述差异度表征所述目标量子门的错误率或保真度。如此，来有效衡量所述目标量子门与理论量子门之间的差异，进而为有效判别和度量超导量子芯片性能的好坏提供了数据支持，同时也为设计超导电路的电路参数提供了数据支持。
在本申请方案的一具体示例中，所述第一数据处理规则包含有所述计算量子比特之间的寄生耦合强度所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的第一差异规则，以便于基于所述第一差异规则得到所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度。这样，通过所述第一差异规则即可得到由于寄生耦合强度所导致的目标量子门与理论量子门之间的差异度，为后续有效判别和度量超导量子芯片性能的好坏提供了数据支持，同时也为设计超导电路的电路参数提供了数据支持。
在本申请方案的一具体示例中，所述第一数据处理规则包含有所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与理论量子门之间的第二差异规则，以便于基于所述第二差异规则得到所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度；其中，所述能量耗散率是所述超导电路结构所处电磁环境所引发的。这样，通过所述第二差异规则即可得到由于能量耗散率所导致的目标量子门与理论量子门之间的差异度，为后续有效判别和度量超导量子芯片性能的好坏提供的数据支持，同时也为设计超导电路的电路参数提供了数据支持。
在本申请方案的一具体示例中，步骤S103包括：
步骤S103-1：获取所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间产生差异的规则，其中，所述能量耗散率是所述超导电路结构所处电磁环境所引发的，产生差异的规则是通过所述超导电路结构的密度矩阵满足的动力学方程所得到的；
步骤S103-2：基于处理后的哈密顿量以及产生差异的规则，得到所述第一数据处理规则，如此，使得所述第一数据处理规则包含有所述计算量子比特之间的寄生耦合强度所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的第一差异规则，以及所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与理论量子门之间的第二差异规则。也就是说，利用本示例第一数据处理规则得到的差异度，不仅包含有由于寄生耦合强度所导致的目标量子门与理论量子门之间的差异度，还包含有由于能量耗散率所导致的目标量子门与理论量子门之间的差异度，如此，提升了估算的目标量子门与理论量子门之间的差异度的精准度，为后续有效判别和度量超导量子芯片性能的好坏提供了数据支持，同时也为设计超导电路的电路参数提供了数据支持。
在本申请方案的一具体示例中，步骤S103-2包括：
基于处理后的哈密顿量以及产生差异的规则，得到第二数据处理规则；
确定所述超导电路结构的初始态，将初始态输入至所述第二数据处理规则，得到末态，以得到所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度；
基于初始态计算得到的差异度对所述第二数据处理规则进行求解处理，得到以所述电路参数作为输入参数的第一数据处理规则。
这里，所述第二数据处理规则能够衡量所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度，但是，由于所述第二数据处理规则为哈密顿量与动力学方程的直接表达，即从表达式中并非能直接观测到电路参数，所以，对所述第二数据处理规则进行求解处理，得到能够以电路参数作为输入参数的第一数据处理规则，如此，来提升衡量所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度的处理规则的直观性、可解释性。
需要说明的是，实际应用中，可以选取超导电路结构的多个初始态，如，计算空间内的多个初始态，并将多个初始态输入至所述第二数据处理规则，得到多个末态，进而将多个末态与理论量子门的末态进行比较，得到多个差异度，将多个差异度的均值作为所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度，以提升准确度。
本申请方案还提供了一种超导电路中量子门的评估方法，如图3所示，包括：
步骤S301：确定待处理超导电路结构所对应的电路参数值，其中，所述待处理超导电路结构包含有计算量子比特，以及设置于两个所述计算量子比特之间并分别与两个所述计算量子比特进行耦合连接的耦合器件，基于所述耦合器件以及所述计算量子比特能够实现目标量子门；
步骤S302：将所述待处理超导电路结构所对应的电路参数值输入以上所得到的第一数据处理规则，得到表征所述待处理超导电路结构所实现的目标量子门与理论量子门之间的实际差异度。
在本申请方案的一具体示例中，所述实际差异度表征所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度；或者，表征所述计算量子比特之间的寄生耦合强度所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度。当然，还可以为所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度，与所述计算量子比特之间的寄生耦合强度所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度的总和。
这里，需要说明的是，该方案中待处理超导电路结构中各器件与以上所述的超导电路结构中各器件可以相同，也可以不相同，只需所述待处理超导电路结构为包含有耦合器件，且计算量子比特之间通过耦合器件进行耦合的结构即可。而且，实际应用中，本申请方案也并非限定计算量子比特的种类，比如，可以为transmon型量子比特，或为CSFQ(Capacitively Shunted Flux Qubit)。
这样，利用第一数据处理规则即可快速预估目标量子门与理论量子门之间的差异度，为高校度量超导量子芯片性能的好坏提供了数据支持。
以下结合具体示例对本申请方案做进一步详细说明，具体地，下面分三个部分来详细阐述本申请方案的内容。一、阐明欲解决的问题，以及本申请方案所提供的解决方案；二、采用相关物理机制来解析量子门错误率估计方法；三、用数值模拟来验证本申请方案的效果。
一、含耦合器件的超导电路中两比特量子门错误率估计方法：
本示例以含耦合器件(coupler)，比如耦合量子比特的超导电路为例进行说明，具体而言，如图4所示，该超导电路结构包含有两个计算量子比特，即计算量子比特q1和计算量子比特q2，和一个耦合器件，即耦合量子比特c，耦合而成，且每个计算量子比特与耦合量子比特耦合在一起。通过调控耦合量子比特的频率，使得计算量子比特之间的耦合强度得以被调控，必要时还可以关掉(即耦合器件还可以起到开关功能)。
姑且不考虑计算量子比特与耦合量子比特自身的退相干影响，描述该超导电路的哈密顿量可写为：
Figure GDA0002938739530000081
其中，ωk，αk表示计算量子比特(或耦合量子比特)的频率和失谐性强度，k＝q1，c，q2，且分别对应于计算量子比特1、耦合量子比特以及计算量子比特2；j＝q1，q2，如gq1则代表计算量子比特1与耦合器件之间的耦合强度，gq2代表计算量子比特2与耦合器件之间的耦合强度。此外，
Figure GDA0002938739530000082
Figure GDA0002938739530000083
分别表示计算量子比特(或耦合量子比特)的升降算符。在该超导电路中，要求计算量子比特的频率与耦合量子比特的频率之差远远大于计算量子比特与耦合量子比特之间的耦合强度，也即计算量子比特与耦合量子比特之间为弥散耦合(dispersivecoupling)。
为了阐述的简洁性，假设两个计算量子比特是一样的，即ωq1＝ωq2＝ωq，gq1＝gq2＝gq，同时，假设两个计算量子比特和耦合量子比特的能量耗散率为γq1＝γq2＝γc＝γ；此时，上述超导电路结构则是对称的。同时，考虑到超导电路结构所形成的目标量子门的时长tg远远小于计算量子比特的寿命1/γ，再加上计算量子比特间ZZ寄生耦合(即一个计算量子比特状态的变化会影响到另一个计算量子比特的频率)的强度远远小于XY型耦合(即计算量子比特间通过交换一个虚光子实现耦合，如此，来实现目标量子门，如iSWAP门或CZ门)的强度。在上述条件下，本申请方案在该超导电路结构中实现两比特iSWAP门错误率估计公式如下：
Figure GDA0002938739530000091
上式中tg指的是目标量子门的时长，Cdecay和CZZ均是常数，在该具体超导电路中可近似求得为Cdecay≈0.8，CZZ≈18.5。式(2)除了能够高效估算量子门错误率之外，上式中还蕴含着清晰的物理含义：第一项是计算量子比特自身的退相干(也即能量耗散率)引入的量子门错误，第二项则是ZZ寄生耦合引入的量子门错误。除此之外，本申请方案还能够对超导电路参数的设计提供指导价值，通过选取合适的电路参数，有望获得低错误率的目标量子门的超导电路。这里，需要说明的是，由于保真度＝1-错误率，所以，基于上述式(2)还能得到目标量子门的保真度。
基于上述公式(2)，本申请方案只需知道超导电路中相关参数，比如，计算量子比特(或耦合量子比特)的能量耗散率、频率、失谐性强度，耦合强度，量子门时长等，即可直接估算两比特量子门的错误率，进而便于评估由此构成的超导量子芯片的性能。如表1所示，选取出四组超导电路参数(这里，该参数分别对应不同类型的计算量子比特)，利用本申请方案提供的方法(即公式(2))，即可高效地预估出运用该超导电路实现iSWAP量子门的错误率。
Figure GDA0002938739530000092
表1
二、解析量子门错误率的求解思路：
从超导电路的哈密顿量的角度出发，来分析阐述本申请方案的工作原理。如图5所示，求解量子门错误率的步骤包括：
这里，为了更容易地理解本申请方案核心结果(如式(2))的来由，结合图5所示流程来扼要地阐述一下核心步骤。具体地，
写出实验室表象下超导电路的哈密顿量；在实验室表象下的哈密顿量的基础上，通过Schiffer-Wolf变换，可以将耦合量子比特退耦合，以得到计算量子比特之间的耦合强度，于是实验室表象下的哈密顿量(方程(1))会退化到只包含计算量子比特的计算空间内的哈密顿量，即得到在相互作用表象下的哈密顿量，为：
Figure GDA0002938739530000101
其中
Figure GDA0002938739530000102
(或
Figure GDA0002938739530000103
)为描述计算量子比特1(或计算量子比特2)的泡利算符，
Figure GDA0002938739530000104
为两个计算量子比特之间的XY型耦合的耦合强度，用来实现目标量子门iSWAP；ζzz为计算量子比特间ZZ型耦合的耦合强度，属于寄生耦合，会引入噪声。如此，求得计算量子比特之间的XY型耦合的耦合强度，以及ZZ型耦合的耦合强度。
这里，上述公式(3)中：
Figure GDA0002938739530000105
Figure GDA0002938739530000106
在上式的推导中，使用了条件ωq1＝ωq2。从物理机制上看，上面ZZ寄生耦合来自于超导量子比特和耦合器件计算空间外的高能级的作用。
这里，实际场景中，计算量子比特自身与超导电路中电磁环境相互作用引发的能量耗散(也即退相干性)也是量子门错误率的一个重要因素，将该因素考虑在内，此时系统的动力学演化过程可以用Lindblad方程来描述，得到计算量子比特满足的Lindblad方程：
Figure GDA0002938739530000107
其中γk表示计算量子比特的能量耗散率，
Figure GDA0002938739530000108
为描述超导电路的密度矩阵；通过求解密度矩阵所满足的Lindlabd，即方程(6)，可以获得超导电路的动力学特性。值得注意的是，γk所表征的能量耗散率可以为计算量子比特在所处电磁环境中所述计算量子比特自身对应的能量耗散率；还可以为计算量子比特被耦合器件所影响(也即修正)后的能量耗散率。也就是说，本示例所述的γk可以考虑耦合器件对计算量子比特的能力耗散率的影响，也可以忽略，因为耦合器件对计算量子比特的能力耗散率相对微弱。
进一步矢量化上面Lindblad方程(6)，即将超导电路结构的密度矩阵
Figure GDA0002938739530000111
转化成态矢量，便可以解析求解出开放系统的动力学过程。这里，量子门错误率可以通过QuantumProcess Tomography的思路来求解，比如，随机给定一些计算空间内的初态，然后通过求解其满足的Lindblad方程(即式(6))，得到末态。随后，通过度量目标量子门对应的末态和实际量子门(也即理论量子门)产生的末态，求得量子门错误率。最后循环上述过程，得到多个末态，进而得到多个量子门错误率，对多个量子门错误率取平均，同时考虑两个近似条件(其一，量子门时长远远小于计算量子比特的退相干时间；其二，计算量子比特间的ZZ寄生耦合远远小于XY型耦合)，即可得到量子门错误率；进而利用量子门错误率以及公式(6)求解得到本方案中的量子门错误率的规则(即(2)式)。
三、用数值模拟来验证本申请方案的效果：
采用数值模拟方法与本申请方案提供的估算结果进行对比的方式，来检验本申请方案量子门错误率估计方法的效果。如下图6所示，选取了四组完全不同的参数区间(对应于业界不同类型的计算量子比特)，图中实线为本申请方案提供的方法求得的量子门错误率，点线对应采用同样系统参数数值模拟的结果。在这些区间，本申请方案所给出的估算结果都可以与数值结果吻合。这充分验证了本申请方案的有效性。具体参数选择如下：
第1组参数取值：
ωq1＝ωq2＝5GHz，αq1＝αq2＝-0.4GHz，αc＝-0.8GHz，gq1＝gq2＝0.08GHz；
第2组参数取值：
ωq1＝ωq2＝5GHz，αq1＝αq2＝-0.25GHz，αc＝-0.3GHz，gq1＝gq2＝0.04GHz；
第3组参数取值：
ωq1＝ωq2＝6GHz，αq1＝αq2＝-0.3GHz，αc＝1.4GHz，gq1＝gq2＝0.04GHz；
第4组参数取值：
ωq1＝ωq2＝6GHz，αq1＝αq2＝0.6GHz，αc＝0.6GHz，gq1＝gq2＝0.06GHz。
基于本申请方案能够非常高效地估算出含耦合器件的超导电路的量子门错误率，且简单、直观。对于并不追求高精度的量子门错误率的估计，有非常好的应用价值。
而且，对于含耦合器件的超导电路的参数设计具有指导意义。比如，通过本申请方案提供的方法，可以选取合理的电路参数，以得到高保真度的量子门。
同时，本申请方案可扩展性强。这里，在本申请方案中，着重考虑了计算量子比特自身的退相干以及计算量子比特间的寄生耦合，当然，实际应用中，还可以将其它相关噪声考虑在内，且同样可以基于以上阐述的求解思路来求解。而且，在应用场景上也可以扩展。运用本申请方案提供的思路，也可以支持更复杂的超导电路抑或是其它量子计算硬件。
最后，由于本申请方案采用的是基于微扰论的简析方法，与纯数值方法相比，本申请方案除了可以预估量子门错误率之外，还可以得到其中引发量子门错误率的丰富物理机制。
本申请方案还提供第一种超导电路中量子门的评估装置，如图7所示，包括：
获取单元71，用于获取超导电路结构所对应的哈密顿量，其中，所述超导电路结构包含有计算量子比特，以及设置于两个所述计算量子比特之间并分别与两个所述计算量子比特进行耦合连接的耦合器件，基于所述耦合器件以及所述计算量子比特能够实现目标量子门；
退耦合处理单元72，用于对所述哈密顿量进行针对所述耦合器件的退耦合处理，得到处理后的表征所述计算量子比特之间耦合强度的哈密顿量；其中，所述耦合强度包括用于实现所述目标量子门的所述计算量子比特之间的目标耦合强度，以及能够导致所述目标量子门与理论量子门存在差异的所述计算量子比特之间的寄生耦合强度；
数据处理规则确定单元73，用于至少基于处理后的哈密顿量得到以所述超导电路结构的电路参数作为输入参数的第一数据处理规则，其中，基于所述第一数据处理规则能够得到所述超导电路结构所实现的所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度。
在本申请方案的一具体示例中，所述差异度表征所述目标量子门的错误率或保真度。
在本申请方案的一具体示例中，所述第一数据处理规则包含有所述计算量子比特之间的寄生耦合强度所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的第一差异规则，以便于基于所述第一差异规则得到所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度。
在本申请方案的一具体示例中，所述第一数据处理规则包含有所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与理论量子门之间的第二差异规则，以便于基于所述第二差异规则得到所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度；其中，所述能量耗散率是所述超导电路结构所处电磁环境所引发的。
在本申请方案的一具体示例中，所述数据处理规则确定单元，包括：
能量耗散率规则确定子单元，用于所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间产生差异的规则，其中，所述能量耗散率是所述超导电路结构所处电磁环境所引发的，产生差异的规则是通过所述超导电路结构的密度矩阵满足的动力学方程所得到的；
第一数据处理规则确定子单元，用于基于处理后的哈密顿量以及产生差异的规则，得到所述第一数据处理规则，使得所述第一数据处理规则包含有所述计算量子比特之间的寄生耦合强度所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的第一差异规则，以及所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与理论量子门之间的第二差异规则。
在本申请方案的一具体示例中，所述数据处理规则确定单元，还包括：第二数据处理规则确定子单元和差异度确定子单元；其中，
所述第二数据处理规则确定子单元，用于基于处理后的哈密顿量以及产生差异的规则，得到第二数据处理规则；
所述差异度确定子单元，用于确定所述超导电路结构的初始态，将初始态输入至所述第二数据处理规则，得到末态，以得到所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度；
所述第一数据处理规则确定子单元，还用于基于初始态计算得到的差异度对所述第二数据处理规则进行求解处理，得到以所述电路参数作为输入参数的第一数据处理规则。
本申请方案还提供第二种超导电路中量子门的评估装置，如图8所示，包括：
参数值确定单元81，用于确定待处理超导电路结构所对应的电路参数值，其中，所述待处理超导电路结构包含有计算量子比特，以及设置于两个所述计算量子比特之间并分别与两个所述计算量子比特进行耦合连接的耦合器件，基于所述耦合器件以及所述计算量子比特能够实现目标量子门；
差异度确定单元82，用于将所述待处理超导电路结构所对应的电路参数值输入至以上所得到的第一数据处理规则，得到表征所述待处理超导电路结构所实现的所述目标量子门与理论量子门之间的实际差异度。
在本申请方案的一具体示例中，所述实际差异度表征所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度；或者，表征所述计算量子比特之间的寄生耦合强度所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
如图9所示，是根据本申请实施例的第一种或第二种超导电路中量子门的评估方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图9所示，该电子设备包括：一个或多个处理器901、存储器902，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图9中以一个处理器901为例。
存储器902即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的第一种或第二种超导电路中量子门的评估方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的第一种或第二种超导电路中量子门的评估方法。
存储器902作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的第一种或第二种超导电路中量子门的评估方法对应的程序指令/模块。处理器901通过运行存储在存储器902中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的第一种或第二种超导电路中量子门的评估方法。
存储器902可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据第一种或第二种超导电路中量子门的评估方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器902可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器902可选包括相对于处理器901远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至第一种或第二种超导电路中量子门的评估方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
第一种或第二种超导电路中量子门的评估方法的电子设备还可以包括：输入装置903和输出装置904。处理器901、存储器902、输入装置903和输出装置904可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。
输入装置903可接收输入的数字或字符信息，以及产生与第一种或第二种超导电路中量子门的评估方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置904可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与虚拟专用服务器(VPS)服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
根据本申请的技术弥补了现有无法快速预估量子门与理论量子门的差异度，进而导致无法高效判别和度量超导量子芯片性能的好坏的空白，同时，为设计超导电路的电路参数提供了数据支持。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (18)

1.一种超导电路中量子门的评估方法，包括：
获取超导电路结构所对应的哈密顿量，其中，所述超导电路结构包含有计算量子比特，以及设置于两个所述计算量子比特之间并分别与两个所述计算量子比特进行耦合连接的耦合器件，基于所述耦合器件以及所述计算量子比特能够实现目标量子门；
对所述哈密顿量进行针对所述耦合器件的退耦合处理，得到处理后的表征所述计算量子比特之间耦合强度的哈密顿量；其中，所述耦合强度包括用于实现所述目标量子门的所述计算量子比特之间的目标耦合强度，以及能够导致所述目标量子门与理论量子门存在差异的所述计算量子比特之间的寄生耦合强度；
至少基于处理后的哈密顿量得到以所述超导电路结构的电路参数作为输入参数的第一数据处理规则，所述第一数据处理规则包含所述计算量子比特的能量耗散率和/或所述计算量子比特之间的寄生耦合强度所导致的差异规则，基于所述第一数据处理规则能够得到所述超导电路结构所实现的所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述差异度表征所述目标量子门的错误率或保真度。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一数据处理规则包含有所述计算量子比特之间的寄生耦合强度所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的第一差异规则，以便于基于所述第一差异规则得到所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度。
4.根据权利要求1或3所述的方法，其中，所述第一数据处理规则包含有所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与理论量子门之间的第二差异规则，以便于基于所述第二差异规则得到所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度；其中，所述能量耗散率是所述超导电路结构所处电磁环境所引发的。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少基于处理后的哈密顿量得到以所述超导电路结构的电路参数作为输入参数的第一数据处理规则，包括：
获取所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间产生差异的规则，其中，所述能量耗散率是所述超导电路结构所处电磁环境所引发的，产生差异的规则是通过所述超导电路结构的密度矩阵满足的动力学方程所得到的；
基于处理后的哈密顿量以及产生差异的规则，得到所述第一数据处理规则，使得所述第一数据处理规则包含有所述计算量子比特之间的寄生耦合强度所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的第一差异规则，以及所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与理论量子门之间的第二差异规则。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于处理后的哈密顿量以及产生差异的规则，得到所述第一数据处理规则，包括：
基于处理后的哈密顿量以及产生差异的规则，得到第二数据处理规则；
确定所述超导电路结构的初始态，将初始态输入至所述第二数据处理规则，得到末态，以得到所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度；
基于初始态计算得到的差异度对所述第二数据处理规则进行求解处理，得到以所述电路参数作为输入参数的第一数据处理规则。
7.一种超导电路中量子门的评估方法，包括：
确定待处理超导电路结构所对应的电路参数值，其中，所述待处理超导电路结构包含有计算量子比特，以及设置于两个所述计算量子比特之间并分别与两个所述计算量子比特进行耦合连接的耦合器件，基于所述耦合器件以及所述计算量子比特能够实现目标量子门；
将所述待处理超导电路结构所对应的电路参数值输入至权利要求1至6任一项所得到的第一数据处理规则，得到表征所述待处理超导电路结构所实现的目标量子门与理论量子门之间的实际差异度。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述实际差异度表征所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度；或者，表征所述计算量子比特之间的寄生耦合强度所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度。
9.一种超导电路中量子门的评估装置，包括：
获取单元，用于获取超导电路结构所对应的哈密顿量，其中，所述超导电路结构包含有计算量子比特，以及设置于两个所述计算量子比特之间并分别与两个所述计算量子比特进行耦合连接的耦合器件，基于所述耦合器件以及所述计算量子比特能够实现目标量子门；
退耦合处理单元，用于对所述哈密顿量进行针对所述耦合器件的退耦合处理，得到处理后的表征所述计算量子比特之间耦合强度的哈密顿量；其中，所述耦合强度包括用于实现所述目标量子门的所述计算量子比特之间的目标耦合强度，以及能够导致所述目标量子门与理论量子门存在差异的所述计算量子比特之间的寄生耦合强度；
数据处理规则确定单元，用于至少基于处理后的哈密顿量得到以所述超导电路结构的电路参数作为输入参数的第一数据处理规则，所述第一数据处理规则包含所述计算量子比特的能量耗散率和/或所述计算量子比特之间的寄生耦合强度所导致的差异规则，基于所述第一数据处理规则能够得到所述超导电路结构所实现的所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度。
10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述差异度表征所述目标量子门的错误率或保真度。
11.根据权利要求9所述的装置，其中，所述第一数据处理规则包含有所述计算量子比特之间的寄生耦合强度所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的第一差异规则，以便于基于所述第一差异规则得到所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度。
12.根据权利要求9或11所述的装置，其中，所述第一数据处理规则包含有所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与理论量子门之间的第二差异规则，以便于基于所述第二差异规则得到所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度；其中，所述能量耗散率是所述超导电路结构所处电磁环境所引发的。
13.根据权利要求9所述的装置，其中，所述数据处理规则确定单元，包括：
能量耗散率规则确定子单元，用于所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间产生差异的规则，其中，所述能量耗散率是所述超导电路结构所处电磁环境所引发的，产生差异的规则是通过所述超导电路结构的密度矩阵满足的动力学方程所得到的；
第一数据处理规则确定子单元，用于基于处理后的哈密顿量以及产生差异的规则，得到所述第一数据处理规则，使得所述第一数据处理规则包含有所述计算量子比特之间的寄生耦合强度所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的第一差异规则，以及所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与理论量子门之间的第二差异规则。
14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述数据处理规则确定单元，还包括：第二数据处理规则确定子单元和差异度确定子单元；其中，
所述第二数据处理规则确定子单元，用于基于处理后的哈密顿量以及产生差异的规则，得到第二数据处理规则；
所述差异度确定子单元，用于确定所述超导电路结构的初始态，将初始态输入至所述第二数据处理规则，得到末态，以得到所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度；
所述第一数据处理规则确定子单元，还用于基于初始态计算得到的差异度对所述第二数据处理规则进行求解处理，得到以所述电路参数作为输入参数的第一数据处理规则。
15.一种超导电路中量子门的评估装置，包括：
参数值确定单元，用于确定待处理超导电路结构所对应的电路参数值，其中，所述待处理超导电路结构包含有计算量子比特，以及设置于两个所述计算量子比特之间并分别与两个所述计算量子比特进行耦合连接的耦合器件，基于所述耦合器件以及所述计算量子比特能够实现目标量子门；
差异度确定单元，用于将所述待处理超导电路结构所对应的电路参数值输入至权利要求1至6任一项所得到的第一数据处理规则，得到表征所述待处理超导电路结构所实现的目标量子门与理论量子门之间的实际差异度。
16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述实际差异度表征所述计算量子比特的能量耗散率所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度；或者，表征所述计算量子比特之间的寄生耦合强度所导致所述目标量子门与所述理论量子门之间的差异度。
17.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的方法；或者，执行权利要求7或8中所述的方法。
18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的方法；或者，执行权利要求7或8所述的方法。
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Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112633509B (zh) * 2020-12-08 2021-07-13 北京百度网讯科技有限公司 量子数据间距离的确定方法及量子设备
CN113516246A (zh) * 2021-05-11 2021-10-19 阿里巴巴新加坡控股有限公司 参数优化方法、量子芯片的控制方法及装置
WO2023064481A1 (en) * 2021-10-13 2023-04-20 Rigetti & Co, Llc Performing parametric dissipation operations in a quantum computing system
CN113642279B (zh) * 2021-10-18 2022-02-18 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 量子比特处理方法、装置及计算机设备
CN114326494B (zh) * 2021-12-21 2024-06-25 华东计算技术研究所（中国电子科技集团公司第三十二研究所） 超导量子计算机的量子测控系统和方法
CN114444703B (zh) * 2022-01-28 2024-07-02 中国科学技术大学 量子比特频率排布方法
CN115329975B (zh) * 2022-08-04 2024-08-09 北京百度网讯科技有限公司 仿真方法、装置、设备及存储介质
CN115526326B (zh) * 2022-10-11 2024-10-15 北京百度网讯科技有限公司 含耦合器超导量子比特结构的性能参数输出方法及装置
CN115511095B (zh) * 2022-10-11 2023-04-18 北京百度网讯科技有限公司 含耦合器超导量子比特结构的设计信息输出方法及装置
CN115660093B (zh) * 2022-10-17 2023-08-01 北京百度网讯科技有限公司 含耦合器超导量子比特结构性能检验信息输出方法及装置
CN115660094B (zh) * 2022-10-17 2023-06-23 北京百度网讯科技有限公司 含耦合器超导量子比特结构的特征参数确定方法及装置
CN115828823B (zh) * 2022-11-02 2023-07-21 北京百度网讯科技有限公司 超导量子芯片中读取腔与滤波器的版图信息输出方法及装置
CN115936129A (zh) * 2022-11-24 2023-04-07 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 量子芯片中比特量子门的保真度的确定方法和存储介质
CN116401993B (zh) * 2023-03-13 2024-06-14 本源量子计算科技（合肥）股份有限公司 一种电容的设计方法和装置、电子设备、介质及程序产品

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030011398A1 (en) * 2001-06-15 2003-01-16 Herr Quentin P. Combinational logic using asynchronous single-flux quantum gates
CN110738320A (zh) * 2019-10-11 2020-01-31 北京百度网讯科技有限公司 一种超导电路结构及超导量子芯片、超导量子计算机
CN111091195A (zh) * 2019-12-24 2020-05-01 北京百度网讯科技有限公司 一种超导电路结构及超导量子芯片、超导量子计算机

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111260066B (zh) * 2020-01-14 2022-07-19 清华大学 一种实现双量子比特门操作的电路

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030011398A1 (en) * 2001-06-15 2003-01-16 Herr Quentin P. Combinational logic using asynchronous single-flux quantum gates
CN110738320A (zh) * 2019-10-11 2020-01-31 北京百度网讯科技有限公司 一种超导电路结构及超导量子芯片、超导量子计算机
CN111091195A (zh) * 2019-12-24 2020-05-01 北京百度网讯科技有限公司 一种超导电路结构及超导量子芯片、超导量子计算机

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于约瑟夫森结的超导量子芯片进展概述;余玄 等;《计算机工程》;20181215;第44卷(第12期);第33-38、45页 *
超导电路与体声波谐振器组成的量子iSWAP门方案;张凯旋 等;《压电与声光》;20200415;第42卷(第2期);第167-172页 *

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