CN113688997A - 一种单比特多量子门融合优化的方法、装置及设备 - Google Patents
一种单比特多量子门融合优化的方法、装置及设备 Download PDFInfo
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Abstract
本说明书实施例公开了一种单比特多量子门融合优化的方法,用于节省量子操作时间和降低量子操作复杂度。方法包括:通过云平台设置单比特多量子门融合规则;通过量子编程框架进行量子指令编程,获得量子指令串;基于单比特多量子门融合规则,对量子指令串进行融合,获得融合量子指令串;根据融合量子指令串确定单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度;其中,单比特量子门序列为多个单比特量子门的排列组合;基于等效旋转轴和等效旋转角度,确定单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,以实现多量子门融合后的脉冲序列输出。
Description
技术领域
本说明书涉及量子门优化技术领域,尤其涉及一种单比特多量子门融合优化的方法、装置及设备。
背景技术
以量子比特为基本单位支撑的计算机为量子计算机,量子计算机的物理结构是纠缠态原子自身的有序排列,量子比特在系统中表示状态记忆和纠缠态。量子计算是通过对具有量子算法的量子比特系统进行初始化而实现的,这里的初始化指的是把系统制备成纠缠态的一些先进的物理过程。在两态的量子力学系统中量子比特用量子态来描述,这个系统在形式上与复数范围内的二维矢量空间相同。
随着科技的发展,量子计算机的应用越来越广泛,在量子计算机的计算过程中,单比特门通常会与具有特定参数的微波脉冲相对应。于是,在采用单比特门组合序列对单个量子进行操作时,通常会确定出单比特门组合序列对应的微波脉冲序列,以进行相应的操作。但是,由于量子比特容易受到环境噪音的影响,在采用单比特门组合序列对单个量子比特进行操作时,若输入的微波脉冲时间跨度过长,会导致量子比特退相干影响量子计算的准确性。
因此,现需要一种可以缩短量子计算机执行时间和提高计算准确度的单比特多量子门优化方法。
发明内容
本说明书一个或多个实施例提供了一种单比特多量子门融合优化的方法,用于解决如下技术问题:如何解决量子计算机输入的微波脉冲序列时间跨度过长的问题。
本说明书一个或多个实施例采用下述技术方案:
本说明书一个或多个实施例提供一种单比特多量子门融合优化的方法,方法包括:
通过云平台设置单比特多量子门融合规则;
通过量子编程框架进行量子指令编程,获得量子指令串;
基于所述单比特多量子门融合规则,对所述量子指令串进行融合,获得融合量子指令串;
根据所述融合量子指令串确定单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度;其中,所述单比特量子门序列为多个单比特量子门的排列组合;
基于所述等效旋转轴和等效旋转角度,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,以实现多量子门融合后的脉冲序列输出。
可选地,在本说明书一个或多个实施例中,所述通过云平台设置单比特多量子门融合规则,具体包括:
获取同一比特下相邻量子门的第一量子门与第二量子门;其中,所述同一比特为0比特或1比特;
确定所述第一量子门的量子比特处理方式与所述第二量子门的量子比特处理方式;
若所述第一量子门的操作与所述第二量子门的量子比特处理方式可以被第三量子门的量子比特操作代替,则将所述同一比特下相邻量子门替换为第三量子门;
将所述同一比特下相邻量子门替换为第三量子门的替换方式,作为单比特多量子门融合规则。
可选地,本说明书一个或多个实施例中,所述若所述第一量子门的操作与所述第二量子门量子比特处理方式可以被第三量子门的量子比特操作替换,则将所述同一比特下相邻量子门替换为第三量子门,具体包括:
当所述同一比特相邻量子门为S门或Sdg时,合并为Z门;其中,所述S门控制量子比特沿z轴逆时针旋转90度,所述Z门控制量子比特沿z轴逆时针旋转180度;
当同一比特相邻量子门X门和Y门时,合并为Z门;其中,所述X门执行量子比特翻转将0转换为1;所述Y门使得量子比特绕y轴旋转180度;
所述同一比特相邻量子门为Tdg门时,合并为Sdg门;其中,所述Tdg门使得量子比特绕z轴顺时针旋转45度;所述Sdg门使得量子比特绕z轴顺时针旋转90度;
所述同一比特相邻量子门为H门、或X门、或Y门、或Z门、或I门均合并为I门;其中,所述H门使得量子比特绕z=x线进行旋转,所述I门为等价门;
当同一比特相邻量子门为S门和Sdg门时,将所述S门和Sdg门合并为I门;
当同一比特相邻量子门T门和Tdg门时,将所述T门和Tdg门合并为I门;其中,所述T门使得量子比特绕z轴逆时针旋转45度。
可选地,本说明书一个或多个实施例中,所述基于所述单比特多量子门融合规则,对所述量子指令串进行融合,获得融合量子指令串,具体包括:
解析所述量子指令串,获得所述量子指令串可融合的量子门数据;
基于哈希映射将所述可融合的量子门数据,封装成可融合的量子门集合;
将所述可融合的量子门集合基于单比特多量子门融合规则进行处理,获得控制量子比特进行旋转操作的融合量子指令串。
可选地,本说明书一个或多个实施例中所述将所述可融合的量子门集合基于单比特多量子门融合规则进行融合,获得控制量子比特进行旋转操作的融合量子指令串,具体包括:
获取所述可融合的量子门集合;
若确定所述可融合的量子门集合中的量子门数据符合单比特多量子门融合规则,则循环比较栈顶的量子门数据与次栈顶的量子门数据;
若所述栈顶的量子门数据与次栈顶的量子门数据符合所述单比特量子门融合规则,则将所述量子门进行融合获得融合后的量子门数据;
循环遍历所述量子门集合,将所述融合后的量子门数据出栈进行封装获得融合量子指令串。
可选地,在本说明书一个或多个实施例中,所述获得融合量子指令串之后,所述方法还包括:
基于预设时间间隔获取量子计算机的工作状态;
若确定所述量子计算机处于空闲状态,则更新所述量子计算机的融合量子指令串,以通过所述量子计算机的云平台执行所述融合量子指令串。
在本说明书一个或多个实施例中,所述根据所述融合量子指令串确定单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度,具体包括:
根据所述融合量子指令串中的相位特征数据,确定单比特量子门序列对应的旋转操作;其中,所述旋转操作包括:旋转轴、旋转角度;
根据所述旋转操作确定所述单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度;其中,所述等效旋转轴至少包括:x轴、y轴、z轴。
可选地,在本说明书一个或多个实施例中,所述基于所述等效旋转轴和等效旋转角度,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,以实现基于多量子门融合后的输出,具体包括:
获取所述单比特量子门序列中的量子比特初态;其中,所述量子比特初态包括量子比特在布洛赫球中的初始位置信息;
根据所述单比特量子门序列对应的旋转操作对所述量子比特初态进行相对应的旋转,获得量子比特末态;
根据所述量子比特初态及所述量子比特末态,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,输出基于多量子门融合后的优化脉冲序列。
本说明书一个或多个实施例提供一种单比特多量子门融合优化的装置,装置包括:
预设单元,用于通过云平台设置单比特多量子门融合规则;
编辑单元,用于通过量子编程框架进行量子指令编程,获得量子指令串;
融合单元,用于基于所述单比特多量子门融合规则,对所述量子指令串进行融合,获得融合量子指令串;
确定单元,用于根据所述融合量子指令串确定单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度;其中,所述单比特量子门序列为多个单比特量子门的排列组合;
输出单元,用于基于所述等效旋转轴和等效旋转角度,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,以实现多量子门融合后的脉冲序列输出。
可选地,本说明书一个或多个实施例中,所述预设单元具体包括:获取单元、判断单元、替换单元、规则确定单元;
所述获取单元用于获取同一比特下相邻量子门的第一量子门与第二量子门;其中,所述同一比特为0比特或1比特;
所述判断单元用于确定所述第一量子门的量子比特处理方式与所述第二量子门的量子比特处理方式;
所述替换单元用于若所述第一量子门的操作与所述第二量子门的量子比特处理方式可以被第三量子门的量子比特操作代替,则将所述同一比特下相邻量子门替换为第三量子门;
所述规则确定单元用于将所述同一比特下相邻量子门替换为第三量子门的替换方式,作为单比特多量子门融合规则。
可选地,本说明书一个或多个实施例中,所述替换单元包括:
当所述同一比特相邻量子门为S门或Sdg时,合并为Z门;其中,所述S门控制量子比特沿z轴逆时针旋转90度,所述Z门控制量子比特沿z轴逆时针旋转180度;
当同一比特相邻量子门X门和Y门时,合并为Z门;其中,所述X门执行量子比特翻转将0转换为1;所述Y门使得量子比特绕y轴旋转180度;
所述同一比特相邻量子门为Tdg门时,合并为Sdg门;其中,所述Tdg门使得量子比特绕z轴顺时针旋转45度;所述Sdg门使得量子比特绕z轴顺时针旋转90度;
所述同一比特相邻量子门为H门、或X门、或Y门、或Z门、或I门均合并为I门;其中,所述H门使得量子比特绕z=x线进行旋转,所述I门为等价门;
当同一比特相邻量子门为S门和Sdg门时,将所述S门和Sdg门合并为I门;
当同一比特相邻量子门T门和Tdg门时,将所述T门和Tdg门合并为I门;其中,所述T门使得量子比特绕z轴逆时针旋转45度。
可选地,本说明书一个或多个实施例中,所述融合单元具体包括:解析单元、封装单元、处理单元;
所述解析单元用于解析所述量子指令串,获得所述量子指令串可融合的量子门数据;
所述封装单元用于基于哈希映射将所述可融合的量子门数据,封装成可融合的量子门集合;
所述处理单元用于将所述可融合的量子门集合基于单比特多量子门融合规则进行处理,获得控制量子比特进行旋转操作的融合量子指令串。
可选地,在本说明书一个或多个实施例中,所述处理单元具体包括:获取单元、循环单元、对比单元、遍历单元;
所述获取单元用于获取所述可融合的量子门集合;
所述循环单元用于若确定所述可融合的量子门集合中的量子门数据符合优化融合规则,则循环比较栈顶的量子门数据与次栈顶的量子门数据;
所述对比单元用于若所述栈顶的量子门数据与次栈顶的量子门数据符合所述单比特量子门融合规则,则将所述量子门进行融合获得优化后的量子门数据;
所述遍历单元用于若所述栈顶的量子门数据与次栈顶的量子门数据符合所述单比特量子门融合规则,则将所述量子门进行融合获得优化后的量子门数据;
循环遍历所述量子门集合,将所述优化后的量子门数据出栈进行封装获得融合量子指令串。
可选地,在本说明书一个或多个实施例中,所述装置还包括:
状态获取单元,用于基于预设时间间隔获取量子计算机的工作状态;
更新单元,用于若确定所述量子计算机处于空闲状态,则更新所述量子计算机的融合量子指令串,以通过所述量子计算机的云平台执行所述融合量子指令串。
可选地,本说明书一个或多个实施例中,所述确定单元具体包括:
操作确定单元,用于根据所述融合量子指令串中的相位特征数据,确定单比特量子门序列对应的旋转操作;其中,所述旋转操作包括:旋转轴、旋转角度;
旋转确定单元,用于根据所述旋转操作确定所述单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度;其中,所述等效旋转轴包括:x轴、y轴、z轴。
可选地,在本说明书一个或多个实施例中,所述输出单元具体包括:初态获取单元、旋转单元、脉冲输出单元;
所述初态获取单元用于获取所述单比特量子门序列中的量子比特初态;其中,所述量子比特初态包括量子比特在布洛赫球中的初始位置信息;
所述旋转单元用于根据所述单比特量子门序列对应的旋转操作对所述量子比特初态进行相对应的旋转,获得量子比特末态;
所述脉冲输出单元用于根据所述量子比特初态及所述量子比特末态,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,输出基于多量子门融合后的优化脉冲序列。
本说明书一个或多个实施例提供一种单比特多量子门融合优化的设备,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:
通过云平台设置单比特多量子门融合规则;
通过量子编程框架进行量子指令编程,获得量子指令串;
基于所述单比特多量子门融合规则,对所述量子指令串进行融合,获得融合量子指令串;
根据所述融合量子指令串确定单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度;其中,所述单比特量子门序列为多个单比特量子门的排列组合;
基于所述等效旋转轴和等效旋转角度,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,以实现多量子门融合后的脉冲序列输出。
本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果:
经过单比特多量子门融合规则使得量子指令串经过量子门的融合优化后发送到量子计算机解决输入的微波脉冲序列时间跨度过长,会导致量子比特退相干和能量驰豫,从而影响量子计算机计算结果的问题。通过多量子门的融合缩短了量子计算机执行时间并提高了量子计算机执行结果的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中:
图1为本说明书实施例提供的一种单比特多量子门融合优化的方法流程示意图;
图2为本说明书实施例提供的一种应用场景下量子指令串融合的流程示意图;
图3为本说明书实施例提供的一种应用场景下量子计算机执行量子指令的流程示意图;
图4为本说明书实施例提供的一种单比特多量子门融合优化的装置的内部结构示意图;
图5为本说明书实施例提供的一种单比特多量子门融合优化的设备的内部结构示意图。
具体实施方式
本说明书实施例提供一种单比特多量子门融合优化的方法、装置及设备。
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案,下面将结合本说明书实施例中的附图,对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本说明书实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本说明书保护的范围。
以量子比特为基本单位制成的计算机为量子计算机,经典比特是用电平的高低来分别表示1和0,从而对信息进行编码。而对于量子信息而言,记述量子信息的存储单元称为量子比特,一个量子比特的状态是一个二维附属空间的适量,他的两个极化状态|0〉和|1〉对应于经典状态的0和1。由于量子状态具有可叠加的物理特性,因此两束量子信息的量子比特使用二维附属向量的形式表示量子信息的模拟状态。量子态的数量和量子比特数量呈指数增长关系,即随着量子比特数量的增长,其复杂度呈指数增长。
目前,量子比特在量子计算机中进行计算的过程中,尽管大多数量子计算机硬件可以在不到一毫秒的时间内完成计算,但是量子比特之间的相干性很难长时间保持,经过一定的时间后,一旦遇到外界实体的观测,就会失去相干性。而退相干使得态叠加原理变得无效,从而使得量子计算机变为经典计算机而丧失其潜在能力。即量子比特暴露于量子计算机的硬件噪声中时,其中的信息非常容易退化导致量子比特退相干与能量驰豫,从而影响量子计算的准确度。此外量子门的可叠加性使得用户进行量子操作时耗费大量时间对各量子门进行运算处理,从而到导致运算的效率较低。
为了解决上述问题,本说明书一个或多个实施例中提供了一种单比特多量子门融合优化的方法。通过预设的单比特多量子门融合规则对量子指令串中的量子门进行融合,从而减少了量子计算过程中需要叠加的量子门。缩短了量子比特的计算时间,使得量子指令串尽可能在量子比特衰减前快速执行,缓解了量子比特退相干的问题。此外根据融合后的量子指令串,可以确定出单比特门序列所对应的优化脉冲序列,缩短了单比特门序列对应的微波脉冲输入的时间跨度。从而能够在引起量子比特退相干程度最小的前提下,得到相同的量子比特末态,提高计算的准确性。
以下结合附图,详细说明本说明书提供的技术方案。
本说明书实施例中各步骤的执行主体可以为需要进行量子计算的服务器,也可以是需要进行量子计算的服务器的内部组成模块,以下根据附图对说明书进行详细说明。
如图1所示,为本说明书一个或多个实施例中,一种单比特多量子门融合优化的方法的流程示意图。
由图1可知,在本说明书一个或多个实施例中,一种单比特多量子门融合优化的方法,包括以下步骤:
S101:通过云平台设置单比特多量子门融合规则。
在本说明书一个或多个实施例中,所述通过云平台设置单比特多量子门融合规则,具体包括:
获取同一比特下相邻量子门的第一量子门与第二量子门;其中,所述同一比特为0比特或1比特;
确定所述第一量子门的量子比特处理方式与所述第二量子门的量子比特处理方式;
若所述第一量子门的操作与所述第二量子门的量子比特处理方式可以被第三量子门的量子比特操作代替,则将所述同一比特下相邻量子门替换为第三量子门;
将所述同一比特下相邻量子门替换为第三量子门的替换方式,作为单比特多量子门融合规则。
在本说明书一个或多个实施例中,所述若所述第一量子门的操作与所述第二量子门量子比特处理方式可以被第三量子门的量子比特操作替换,则将所述同一比特下相邻量子门替换为第三量子门,具体包括:
当所述同一比特相邻量子门为S门或Sdg时,合并为Z门;其中,所述S门控制量子比特沿z轴逆时针旋转90度,所述Z门控制量子比特沿z轴逆时针旋转180度;
当同一比特相邻量子门X门和Y门时,合并为Z门;其中,所述X门执行量子比特翻转将0转换为1;所述Y门使得量子比特绕y轴旋转180度;
所述同一比特相邻量子门为Tdg门时,合并为Sdg门;其中,所述Tdg门使得量子比特绕z轴顺时针旋转45度;所述Sdg门使得量子比特绕z轴顺时针旋转90度;
所述同一比特相邻量子门为H门、或X门、或Y门、或Z门、或I门均合并为I门;其中,所述H门使得量子比特绕z=x线进行旋转,所述I门为等价门;
当同一比特相邻量子门为S门和Sdg门时,将所述S门和Sdg门合并为I门;
当同一比特相邻量子门T门和Tdg门时,将所述T门和Tdg门合并为I门;其中,所述T门使得量子比特绕z轴逆时针旋转45度。
量子计算过程中由于量子状态具有可叠加的物理特性,因此描述量子信息的量子比特使用二维复数向量的形式表示量子信息的模拟状态。为了减少量子计算过程中的时间跨度尽可能减小量子比特的退相干程度。在同一比特下通过判断相邻量子门中第一量子门的操作与第二量子门的操作是否可以被第三量子门进行替换,将同一比特下相邻量子门替换为第三量子门的方式作为单比特多量子门融合规则进行后续的量子门合并。可以缩短量子计算机对量子门的处理步骤,从而实现最小程度的退相干。其中,需要说明的是量子比特的状态是一个二维附属空间的适量,他的两个极化状态|0〉和|1〉对应于经典状态的0和1,因此同一比特下相当于量子比特均都处于0比特下,或均处于1比特下。
在一个示例中,当同一比特相邻量子门的第一量子门和第二量子门均为S门或均为Sdg门时,由于S门可以控制量子比特沿z轴逆时针旋转90度,Sdg门可以控制量子比特沿z轴顺时针旋转90度,两个S门或两个Sdg门的作用效果均可以通过Z门进行控制,即使得量子比特沿z轴逆时针旋转180度。此时可以将Z门作为第三量子门进行替换,该替换方式可以简写为S+SZ或Sdg+Sdg Z。
在一个示例中,同一比特相邻量子门的第一量子门为X门第二量子门为Y门时,X门执行的是将量子比特翻转将0转换为1,Y门是使量子比特绕y轴旋转180度,而Z门可以控制量子比特沿z轴逆时针旋转180度,此时Z门作为第三量子门可以替代第一量子门与第二量子门的叠加效果,因此当同一比特相邻量子门的第一量子门为X门,第二量子门为Y门时合并为Z门简写为X+Y Z。
在一个示例中,同一比特相邻量子门的第一量子门和第二量子门均为Tdg门时,及相邻的两个量子门均为Tdg门时,由于Tdg门可以使量子比特绕z轴顺时针旋转45度,当两个Tdg门叠加后相当于使得量子比特绕z轴顺时针旋转90度。因此,可以由使得量子比特绕z轴顺时针旋转90度的Sdg门作为第三量子门进行替换,实现第一量子门与第二量子门的合并。该替换方式可以简写为Tdg+Tdg Sdg。
在一个示例中,同一比特相邻量子门的第一量子门和第二量子门都为H门、或X门、或Y门、或Z门、或I门时,由于这些量子门的叠加都相当于量子比特状态没有改变。所以可以通过等价门I门作为第三量子门,替换第一量子门和第二量子门。其中,需要说明的是,I门作为等价门不会对量子比特产生影响,而H门可以使得量子比特绕z=x线进行旋转。该替换方式可以简写为H+H I(id);X+X I(id);Y+Y I(id);Z+Z I(id);I(id)+I(id)I(id)。
在一个示例中,同一比特相邻量子门为S门和Sdg门时,即同一比特下第一量子门与第二量子门分别为S门和Sdg门时,由于S门为控制量子比特沿z轴逆时针旋转90度,Sdg门为控制量子比特沿z轴顺时针旋转90度。当量子比特经过S门与Sdg门后,其叠加效果相当于没有做处理。因此,可以将相邻的S门和Sdg门合并为等价门I门,简写为S+Sdg I(id)。
在一个示例中,当同一比特相邻量子门分别为T门和Tdg门时,由于T门可以使量子比特绕z轴逆时针旋转45度,Tdg门可以使量子比特绕z轴顺时针旋转45度。所以T门和Tdg门进行叠加后,可以通过第三量子门I门进行替换,简写为T+Tdg I(id)。
S102:通过量子编程框架进行量子指令编程,获得量子指令串。
如下图2所示,在本说明书一个或多个实施例中,所述通过量子编程框架进行量子指令编程,获得量子指令串具体包括:
通过量子可视化和语言编程框架进行编程,生成量子计算机的可识别的量子指令串;其中,所述量子指令串包含有计算机可识别的任务指令数据。
S103:基于所述单比特多量子门融合规则,对所述量子指令串进行融合,获得融合量子指令串。
在本说明书一个或多个实施例中,所述基于所述单比特多量子门融合规则,对所述量子指令串进行融合,获得融合量子指令串,具体包括:
解析所述量子指令串,获得所述量子指令串可融合的量子门数据;
基于哈希映射将所述可融合的量子门数据,封装成可融合的量子门集合;
将所述可融合的量子门集合基于单比特多量子门融合规则进行处理,获得控制量子比特进行旋转操作的融合量子指令串。
在本说明书一个或多个实施例中,所述将所述可融合的量子门集合基于单比特多量子门融合规则进行融合,获得控制量子比特进行旋转操作的融合量子指令串,具体包括:
获取所述可融合的量子门集合;
若确定所述可融合的量子门集合中的量子门数据符合单比特多量子门融合规则,则循环比较栈顶的量子门数据与次栈顶的量子门数据;
若所述栈顶的量子门数据与次栈顶的量子门数据符合所述单比特量子门融合规则,则将所述量子门进行融合获得优化后的量子门数据;
循环遍历所述量子门集合,将所述优化后的量子门数据出栈进行封装获得融合量子指令串。
在本说明书一个或多个实施例中,所述获得融合量子指令串之后,所述方法还包括:
基于预设时间间隔获取量子计算机的工作状态;
若确定所述量子计算机处于空闲状态,则更新所述量子计算机的融合量子指令串,以通过所述量子计算机的云平台执行所述融合量子指令串。
由上述S102可知,用户通过量子编程框架进行量子指令编程,可以得到量子指令串,通过解析量子指令串可以获取量子指令串中可以进行融合的量子门数据。将可以进行融合的量子门数据通过哈希映射结合封装成可融合的量子门集合。其中,需要说明的是:所述哈希映射(HashMap)基于哈希表的map接口实现,HashMap由数组+链表组成的,数组是HashMap的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的。HashMap中可以保存一个键值对key-value,而List作为量子门数据集合的列表,可以保存一个元素value。即HashMap存一对数据,而List只存一个数据,只要把HashMap的两个数据封装在一起就可以把HashMap这两个数据封装到List中,实现量子门集合的封装。
获取可融合的量子门集合后,如果确定可融合的量子门集合中的量子门数据,符合上述步骤S101中的单比特多量子门融合规则,则利用栈的特性循环比较栈顶的量子门与次栈顶的量子门。判断栈顶的量子门与次栈顶的量子门数据是否符合单比特量子门融合规则,若符合则将栈顶量子门与次栈顶量子门进行融合获得融合后的量子门数据。采用循环的方式不断遍历量子门集合,即第一次入栈后,每次获取门数据与栈顶元素进行比较,将符合规则的进行融合后入栈,不符合的直接入栈。当所有的存储量子门集合的门列表均遍历完毕后,跳出循环,此时栈中保留的就是融合后的量子门数据。将融合后的量子门数据出栈进行封装,形成新的融合量子指令串。通过对量子门数据的融合,获得了融合后的量子指令串,降低了量子指令串中对量子比特进行处理的量子门数量,简化了量子指令串,从而缩短了量子计算机的执行时间。
如图3所示,在获得融合后的量子指令串后,通过预设的时间间隔获取量子计算机的工作状态。如果量子计算机处于空闲的状态则将融合后的量子指令串替换原始的量子指令串,实现量子指令串的定时更新,以保证量子计算机的准确性。
S104:根据所述融合量子指令串确定单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度;其中,所述单比特量子门序列为多个单比特量子门的排列组合。
在本说明书一个或多个实施例中,所述根据所述融合量子指令串确定单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度,具体包括:
根据所述融合量子指令串中的相位特征数据,确定单比特量子门序列对应的旋转操作;其中,所述旋转操作包括:旋转轴、旋转角度;
根据所述旋转操作确定所述单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度;其中,所述等效旋转轴包括:x轴、y轴、z轴。
根据融合量子指令串中的相位特征,即融合量子指令串中各量子门对量子比特的处理操作可以确定出对量子比特对应的旋转操作。根据旋转操作可以确定单比特门序列中各量子门的旋转轴和旋转角度。其中,需要说明的是,所述旋转轴表示的是量子比特对应的单位矢量进行旋转时依据的直线,旋转角度表示量子比特对应的单位矢量需要旋转的角度大小。
根据所述旋转操作可以确定经过融合规则处理后的该单比特量子门序列所对应的等效旋转轴和等效旋转角度。其中,需要说明的是等效旋转轴包括x轴、y轴、z轴;等效旋转角度不超过180度。
S105:基于所述等效旋转轴和等效旋转角度,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,以实现多量子门融合后的脉冲序列输出。
在本说明书一个或多个实施例中,所述基于所述等效旋转轴和等效旋转角度,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,以实现基于多量子门融合后的输出,具体包括:
获取所述单比特量子门序列中的量子比特初态;其中,所述量子比特初态包括量子比特在布洛赫球中的初始位置信息;
根据所述单比特量子门序列对应的旋转操作对所述量子比特初态进行相对应的旋转,获得量子比特末态;
根据所述量子比特初态及所述量子比特末态,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,输出基于多量子门融合后的优化脉冲序列。
通过服务器可以获得量子比特在布洛赫球中的初始的位置信息,并将该初始位置信息作为量子比特初态,通过融合量子指令串所对应的旋转操作获得对应的量子比特末态。根据量子比特初态和量子比特末态可以确定出该量子指令串中的单比特多量子门所对应的优化脉冲序列。经过单比特多量子门融合后的量子指令串所对应的微波脉冲序列时间跨度缩短,从而使得量子比特的退相干及能量驰豫得到缓解,提升了量子计算机的计算速度和准确性。
其中,需要说明的是:输入、运算、输出对应物理系统中的初态、演化、末态。而布洛赫球面是在量子力学中,以自旋物理与核磁共振专家菲力·布洛赫姓氏为名的布洛赫球面,是一种对于双态系统之纯态空间的几何表示法。
如图4所示,本说明书一个或多个实施例中提供了一种单比特多量子门融合优化的装置,所述装置包括:
预设单元401,用于通过云平台设置单比特多量子门融合规则;
编辑单元402,用于通过量子编程框架进行量子指令编程,获得量子指令串;
融合单元403,用于基于所述单比特多量子门融合规则,对所述量子指令串进行融合,获得融合量子指令串;
确定单元404,用于根据所述融合量子指令串确定单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度;其中,所述单比特量子门序列为多个单比特量子门的排列组合;
输出单元405,用于基于所述等效旋转轴和等效旋转角度,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,以实现多量子门融合后的脉冲序列输出。
在本说明书一个或多个实施例中,所述预设单元401具体包括:获取单元、判断单元、替换单元、规则确定单元;
所述获取单元用于获取同一比特下相邻量子门的第一量子门与第二量子门;其中,所述同一比特为0比特或1比特;
所述判断单元用于确定所述第一量子门的量子比特处理方式与所述第二量子门的量子比特处理方式;
所述替换单元用于若所述第一量子门的操作与所述第二量子门的量子比特处理方式可以被第三量子门的量子比特操作代替,则将所述同一比特下相邻量子门替换为第三量子门;
在本说明书一个或多个实施例中,所述替换单元执行:
当所述同一比特相邻量子门为S门或Sdg时,合并为Z门;其中,所述S门控制量子比特沿z轴逆时针旋转90度,所述Z门控制量子比特沿z轴逆时针旋转180度;
当同一比特相邻量子门X门和Y门时,合并为Z门;其中,所述X门执行量子比特翻转将0转换为1;所述Y门使得量子比特绕y轴旋转180度;
所述同一比特相邻量子门为Tdg门时,合并为Sdg门;其中,所述Tdg门使得量子比特绕z轴顺时针旋转45度;所述Sdg门使得量子比特绕z轴顺时针旋转90度;
所述同一比特相邻量子门为H门、或X门、或Y门、或Z门、或I门均合并为I门;其中,所述H门使得量子比特绕z=x线进行旋转,所述I门为等价门;
当同一比特相邻量子门为S门和Sdg门时,将所述S门和Sdg门合并为I门;
当同一比特相邻量子门T门和Tdg门时,将所述T门和Tdg门合并为I门;其中,所述T门使得量子比特绕z轴逆时针旋转45度。
所述规则确定单元用于将所述同一比特下相邻量子门替换为第三量子门的替换方式,作为单比特多量子门融合规则。
在本说明书一个或多个实施例中,所述融合单元402具体包括:解析单元、封装单元、处理单元;
所述解析单元用于解析所述量子指令串,获得所述量子指令串可融合的量子门数据;
所述封装单元用于基于哈希映射将所述可融合的量子门数据,封装成可融合的量子门集合;
所述处理单元用于将所述可融合的量子门集合基于单比特多量子门融合规则进行处理,获得控制量子比特进行旋转操作的融合量子指令串。
在本说明书一个或多个实施例中,所述处理单元具体包括:获取单元、循环单元、对比单元、遍历单元;
所述获取单元用于获取所述可融合的量子门集合;
所述循环单元用于若确定所述可融合的量子门集合中的量子门数据符合优化融合规则,则循环比较栈顶的量子门数据与次栈顶的量子门数据;
所述对比单元用于若所述栈顶的量子门数据与次栈顶的量子门数据符合所述单比特量子门融合规则,则将所述量子门进行融合获得优化后的量子门数据;
所述遍历单元用于当所述栈顶的量子门数据与次栈顶的量子门数据符合所述单比特量子门融合规则时,将所述量子门进行融合获得优化后的量子门数据;循环遍历所述量子门集合,将所述优化后的量子门数据出栈进行封装获得融合量子指令串。
在本说明书一个或多个实施例中,所述装置还包括:
状态获取单元,用于基于预设时间间隔获取量子计算机的工作状态;
更新单元,用于若确定所述量子计算机处于空闲状态,则更新所述量子计算机的融合量子指令串,以通过所述量子计算机的云平台执行所述融合量子指令串。
可选地,本说明书一个或多个实施例中,所述确定单元具体包括:
操作确定单元,用于根据所述融合量子指令串中的相位特征数据,确定单比特量子门序列对应的旋转操作;其中,所述旋转操作包括:旋转轴、旋转角度;
旋转确定单元,用于根据所述旋转操作确定所述单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度;其中,所述等效旋转轴包括:x轴、y轴、z轴。
可选地,在本说明书一个或多个实施例中,所述输出单元具体包括:初态获取单元、旋转单元、脉冲输出单元;
所述初态获取单元用于获取所述单比特量子门序列中的量子比特初态;其中,所述量子比特初态包括量子比特在布洛赫球中的初始位置信息;
所述旋转单元用于根据所述单比特量子门序列对应的旋转操作对所述量子比特初态进行相对应的旋转,获得量子比特末态;
所述脉冲输出单元用于根据所述量子比特初态及所述量子比特末态,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,输出基于多量子门融合后的优化脉冲序列。
如图5所示,本说明书一个或多个实施例提供了一种单比特多量子门融合优化的设备,所述设备包括:
至少一个处理器501;以及,
与所述至少一个处理器501通信连接的存储器502;其中,
所述存储器502存储有可被所述至少一个处理器501执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器501执行,以使所述至少一个处理器501能够:
通过云平台设置单比特多量子门融合规则;
通过量子编程框架进行量子指令编程,获得量子指令串;
基于所述单比特多量子门融合规则,对所述量子指令串进行融合,获得融合量子指令串;
根据所述融合量子指令串确定单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度;其中,所述单比特量子门序列为多个单比特量子门的排列组合;
基于所述等效旋转轴和等效旋转角度,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,以实现多量子门融合后的脉冲序列输出。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于装置、设备、非易失性计算机存储介质实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
以上所述仅为本说明书的一个或多个实施例而已,并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说,本说明书的一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的一个或多个实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本说明书的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种单比特多量子门融合优化的方法,其特征在于,所述方法包括:
通过云平台设置单比特多量子门融合规则;
通过量子编程框架进行量子指令编程,获得量子指令串;
基于所述单比特多量子门融合规则,对所述量子指令串进行融合,获得融合量子指令串;
根据所述融合量子指令串确定单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度;其中,所述单比特量子门序列为多个单比特量子门的排列组合;
基于所述等效旋转轴和等效旋转角度,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,以实现多量子门融合后的脉冲序列输出。
2.根据权利要求1所述的一种单比特多量子门融合优化的方法,其特征在于,所述通过云平台设置单比特多量子门融合规则,具体包括:
获取同一比特下相邻量子门的第一量子门与第二量子门;其中,所述同一比特为0比特或1比特;
确定所述第一量子门的量子比特处理方式与所述第二量子门的量子比特处理方式;
若所述第一量子门的操作与所述第二量子门的量子比特处理方式可以被第三量子门的量子比特操作代替,则将所述同一比特下相邻量子门替换为第三量子门;
将所述同一比特下相邻量子门替换为第三量子门的替换方式,作为单比特多量子门融合规则。
3.根据权利要求2所述的一种单比特多量子门融合优化的方法,其特征在于,所述若所述第一量子门的操作与所述第二量子门量子比特处理方式可以被第三量子门的量子比特操作替换,则将所述同一比特下相邻量子门替换为第三量子门,具体包括:
当所述同一比特相邻量子门为S门或Sdg时,合并为Z门;其中,所述S门控制量子比特沿z轴逆时针旋转90度,所述Z门控制量子比特沿z轴逆时针旋转180度;
当同一比特相邻量子门X门和Y门时,合并为Z门;其中,所述X门执行量子比特翻转将0转换为1;所述Y门使得量子比特绕y轴旋转180度;
所述同一比特相邻量子门为Tdg门时,合并为Sdg门;其中,所述Tdg门使得量子比特绕z轴顺时针旋转45度;所述Sdg门使得量子比特绕z轴顺时针旋转90度;
所述同一比特相邻量子门为H门、或X门、或Y门、或Z门、或I门均合并为I门;其中,所述H门使得量子比特绕z=x线进行旋转,所述I门为等价门;
当同一比特相邻量子门为S门和Sdg门时,将所述S门和Sdg门合并为I门;
当同一比特相邻量子门T门和Tdg门时,将所述T门和Tdg门合并为I门;其中,所述T门使得量子比特绕z轴逆时针旋转45度。
4.根据权利要求1所述的一种单比特多量子门融合优化的方法,其特征在于,所述基于所述单比特多量子门融合规则,对所述量子指令串进行融合,获得融合量子指令串,具体包括:
解析所述量子指令串,获得所述量子指令串可融合的量子门数据;
基于哈希映射将所述可融合的量子门数据,封装成可融合的量子门集合;
将所述可融合的量子门集合基于单比特多量子门融合规则进行处理,获得控制量子比特进行旋转操作的融合量子指令串。
5.根据权利要求4所述的一种单比特多量子门融合优化的方法,其特征在于,所述将所述可融合的量子门集合基于单比特多量子门融合规则进行融合,获得控制量子比特进行旋转操作的融合量子指令串,具体包括:
获取所述可融合的量子门集合;
若确定所述可融合的量子门集合中的量子门数据符合单比特多量子门融合规则,则循环比较栈顶的量子门数据与次栈顶的量子门数据;
若所述栈顶的量子门数据与次栈顶的量子门数据符合所述单比特量子门融合规则,则将所述量子门进行融合获得融合后的量子门数据;
循环遍历所述量子门集合,将所述融合后的量子门数据出栈进行封装获得融合量子指令串。
6.根据权利要求1所述的一种单比特多量子门融合优化的方法,其特征在于,所述获得融合量子指令串之后,所述方法还包括:
基于预设时间间隔获取量子计算机的工作状态;
若确定所述量子计算机处于空闲状态,则更新所述量子计算机的融合量子指令串,以通过所述量子计算机的云平台执行所述融合量子指令串。
7.根据权利要求1所述的一种单比特多量子门融合优化的方法,其特征在于,所述根据所述融合量子指令串确定单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度,具体包括:
根据所述融合量子指令串中的相位特征数据,确定单比特量子门序列对应的旋转操作;其中,所述旋转操作包括:旋转轴、旋转角度;
根据所述旋转操作确定所述单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度;其中,所述等效旋转轴至少包括:x轴、y轴、z轴。
8.根据权利要求1所述的一种单比特多量子门融合优化的方法,其特征在于,所述基于所述等效旋转轴和等效旋转角度,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,以实现基于多量子门融合后的输出,具体包括:
获取所述单比特量子门序列中的量子比特初态;其中,所述量子比特初态包括量子比特在布洛赫球中的初始位置信息;
根据所述单比特量子门序列对应的旋转操作对所述量子比特初态进行相对应的旋转,获得量子比特末态;
根据所述量子比特初态及所述量子比特末态,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,输出基于多量子门融合后的优化脉冲序列。
9.一种单比特多量子门融合优化的装置,其特征在于,所述装置包括:
预设单元,用于通过云平台设置单比特多量子门融合规则;
编辑单元,用于通过量子编程框架进行量子指令编程,获得量子指令串;
融合单元,用于基于所述单比特多量子门融合规则,对所述量子指令串进行融合,获得融合量子指令串;
确定单元,用于根据所述融合量子指令串确定单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度;其中,所述单比特量子门序列为多个单比特量子门的排列组合;
输出单元,用于基于所述等效旋转轴和等效旋转角度,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,以实现多量子门融合后的脉冲序列输出。
10.一种单比特多量子门融合优化的设备,其特征在于,所述设备包括:
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:
通过云平台设置单比特多量子门融合规则;
通过量子编程框架进行量子指令编程,获得量子指令串;
基于所述单比特多量子门融合规则,对所述量子指令串进行融合,获得融合量子指令串;
根据所述融合量子指令串确定单比特量子门序列对应的等效旋转轴和等效旋转角度;其中,所述单比特量子门序列为多个单比特量子门的排列组合;
基于所述等效旋转轴和等效旋转角度,确定所述单比特量子门序列对应的优化脉冲序列,以实现多量子门融合后的脉冲序列输出。
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US20200184031A1 (en) * | 2018-12-06 | 2020-06-11 | International Business Machines Corporation | Scheduling fusion for quantum computing simulation |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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US20200184025A1 (en) * | 2018-12-06 | 2020-06-11 | International Business Machines Corporation | Gate fusion for measure in quantum computing simulation |
US20200184031A1 (en) * | 2018-12-06 | 2020-06-11 | International Business Machines Corporation | Scheduling fusion for quantum computing simulation |
CN111275196A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-12 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种超导量子计算单比特门序列的优化方法及设备、介质 |
CN113158615A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-07-23 | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 | 量子门的优化方法、装置、设备及存储介质 |
CN113177641A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-07-27 | 山东浪潮科学研究院有限公司 | 一种量子比特控制脉冲的反馈优化方法 |
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