CN114492813B - 量子电路处理方法、电路、计算设备、装置及存储介质 - Google Patents
量子电路处理方法、电路、计算设备、装置及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114492813B CN114492813B CN202210093684.9A CN202210093684A CN114492813B CN 114492813 B CN114492813 B CN 114492813B CN 202210093684 A CN202210093684 A CN 202210093684A CN 114492813 B CN114492813 B CN 114492813B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- qubit
- quantum
- qubits
- group
- gate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 61
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 239000002096 quantum dot Substances 0.000 claims abstract description 589
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 106
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 13
- 241000820057 Ithone Species 0.000 claims description 3
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 10
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 14
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 13
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 7
- 230000005283 ground state Effects 0.000 description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007306 turnover Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N10/00—Quantum computing, i.e. information processing based on quantum-mechanical phenomena
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Optical Modulation, Optical Deflection, Nonlinear Optics, Optical Demodulation, Optical Logic Elements (AREA)
Abstract
本公开提供了量子电路处理方法、量子电路、计算设备及存储介质,涉及数据处理领域,尤其涉及量子计算领域。具体实现方案为:基于包含有第一可调参数的第一预设参数化量子电路,在初始量子电路的第一量子比特组中的量子比特之间建立第一纠缠方式;初始量子电路包括第一量子比特组和至少一个第二量子比特组,基于M1个第一预设量子门,在第一量子比特组与至少一个第二量子比特组之间建立第二纠缠方式;基于包含有第二可调参数的第二预设参数化量子电路,在建立第二纠缠方式后的第二量子比特组中的量子比特之间建立第三纠缠方式,以将初始量子电路转换成包含有至少2N个量子比特的目标参数化量子电路,为解决更大规模的计算问题提供了电路支持。
Description
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域,尤其涉及量子计算领域。
背景技术
在研究物理化学等学科问题时,所需的计算资源一般随问题规模的增大呈指数增长,即便使用最先进的算法和超级计算机也难以解决此类问题,极高的计算成本成为经典计算机模拟诸如大规模量子系统或解决大规模线性代数等问题的障碍,而量子计算机的强大计算能力有望突破这一瓶颈。随着材料科学、硬件制造以及纠错和编译等学科的发展,离大规模、容错、通用的量子计算机又近了一步,目前含噪的中等规模量子(NISQ)设备被认为具有较大的应用价值,在此类中等规模量子设备上能够进行经典-量子混合的变分量子算法(VQA,Variational Quantum Algorithms),为解决上述问题开辟了新的方向。
发明内容
本公开提供了一种量子电路处理方法、电路、计算设备、装置及存储介质。
根据本公开的一方面,提供了一种量子电路处理方法,应用于量子计算设备,包括:
基于包含有第一可调参数的第一预设参数化量子电路,在初始量子电路的第一量子比特组中的量子比特之间建立第一纠缠方式;其中,所述初始量子电路包括第一量子比特组和至少一个第二量子比特组,所述第一量子比特组包含有N个量子比特;所述第二量子比特组包含有N个量子比特;所述N为大于等于1的自然数;
基于M1个第一预设量子门,在所述第一量子比特组与所述至少一个第二量子比特组之间建立第二纠缠方式;所述M1为大于等于1小于等于N的自然数;
基于包含有第二可调参数的第二预设参数化量子电路,在建立所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的量子比特之间建立第三纠缠方式,以将所述初始量子电路转换成包含有至少2N个量子比特的目标参数化量子电路,其中,所述目标参数化量子电路至少包括:第一可调参数和第二可调参数。
根据本公开的另一方面,提供了一种参数化量子电路,应用于经典计算设备;包括:以上方法所得到的目标参数化量子电路。
根据本公开的另一方面,提供了一种量子电路处理方法,包括:
对以上所述的目标参数化量子电路的可调参数进行调整,以执行量子算法。
根据本公开的另一方面,提供了一种量子计算设备,包括:
第一量子处理单元,用于基于包含有第一可调参数的第一预设参数化量子电路,在初始量子电路的第一量子比特组中的量子比特之间建立第一纠缠方式;其中,所述初始量子电路包括第一量子比特组和至少一个第二量子比特组,所述第一量子比特组包含有N个量子比特;所述第二量子比特组包含有N个量子比特;所述N为大于等于1的自然数;
第二量子处理单元,用于基于M1个第一预设量子门,在所述第一量子比特组与所述至少一个第二量子比特组之间建立第二纠缠方式;所述M1为大于等于1小于等于N的自然数;
第三量子处理单元,用于基于包含有第二可调参数的第二预设参数化量子电路,在建立所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的量子比特之间建立第三纠缠方式,以将所述初始量子电路转换成包含有至少2N个量子比特的目标参数化量子电路,其中,所述目标参数化量子电路至少包括:第一可调参数和第二可调参数。
根据本公开的再一方面,提供了一种量子计算设备,所述量子计算设备包括:
至少一个量子处理单元(quantum processing unit,QPU);
存储器,耦合到所述至少一个QPU并用于存储可执行指令,
所述指令被所述至少一个量子处理单元执行,以使所述至少一个量子处理单元能够执行以上应用于量子计算设备所述的方法。
根据本公开的再一方面,提供了一种经典计算设备,所述经典计算设备包括:
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应用于经典计算设备所述的方法。
根据本公开的再一方面,提供了一种计算装置,包括:
以上所述的经典计算设备,以及以上所述的量子计算设备。
根据本公开的再一方面,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,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行以上应用于经典计算设备所述的方法。
根据本公开的再一方面,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,当至少一个量子处理单元执行时,所述计算机指令使得所述至少一个量子处理单元执行以上应用于量子计算设备所述的方法。
根据本公开的再一方面,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以上应用于经典计算设备所述的方法;
或者,所述计算机程序在被至少一个量子处理单元执行时实现以上应用于量子计算设备所述的方法。
这样,本公开方案提供了一种扩展性强、通用性强的目标参数化量子电路,为解决更大规模的计算问题提供了电路支持。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开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,不构成对本公开的限定。其中:
图1是根据本公开实施例应用于量子计算设备中的量子电路处理方法的实现流程示意图;
图2是根据本公开实施例目标参数化量子电路在一具体示例中的结构示意图;
图3是根据本公开实施例目标参数化量子电路在另一具体示例中的结构示意图;
图4是根据本公开实施例对第二量子比特组中作用第二预设参数化量子电路后的电路结构示意图;
图5是根据本公开实施例应用于量子计算设备中的量子电路处理方法在一具体示例中的实现流程示意图;
图6是根据本公开实施例在一具体示例中的实验数据对比图;
图7(a)和图7(b)是根据本公开实施例在一具体示例中的实验数据对比图;
图8是根据本公开实施例量子计算设备的结构示意图;
图9是根据本公开实施例计算装置的结构示意图;
图10是用来实现本公开实施例量子电路处理方法的经典电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开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,而不会背离本公开的范围和精神。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。
在物理、化学学科中,能够进行经典-量子混合的VQA包括:用于计算原子、分子的基态能量,以便研究它们物理性质的变分量子本征值求解器(VQE,Variational QuantumEigensolve);在应用数学或理论计算机科学领域中,用于在有限集合中找出最优对象的量子近似优化算法(QAOA,quantum approximate optimization algorithm)等。
这里,所述VQA是指在量子设备(也即量子计算设备)上设置参数化量子电路(PQC,Parametrized Quantum Circuit),即可人为调节参数的量子电路,主要由可调参数的量子门组成,比如包括受控反闸门(也即受控非(CNOT)门,属于不含参数的量子门)和若干个单量子比特旋转门;然后,利用经典计算机(也即经典计算设备)来优化调整该参数化量子电路的参数,从而完成优化或机器学习任务。PQC也因此被看作是具有显著表现力的机器学习模型。
这里,所述参数化量子电路还可以包括固定量子门;进一步地,所述参数化量子电路还可被称为量子神经网络(QNN),或者量子电路模板(ansatz),来替代传统的神经网络。
基于此,本公开方案提供了一种构造有效且代价低的PQC的方案,其重要性至少体现在以下方面:
第一,能够适用于NISQ设备的VQA;同时,为无法在经典计算机上进行大规模计算的问题提供了有效的解决方案;因此,对化学、材料等学科的研究与应用有着重要的意义。而且,PQC的具体结构极大地影响着相应算法的收敛速度与准确度,因此构建有效的PQC能提升VQA的性能,进而进一步推动各类学科的发展。
第二,目前VQA用于解决大规模问题时往往需要较深的PQC,而较深的PQC量子门多、参数量大,存在构建成本高、优化代价大等问题,同时容易受到NISQ设备噪声的影响,导致算法使用PQC求解大规模问题时实用性欠佳。而本公开方案所提供的PQC均能够有效解决上述问题。
具体地,本公开方案提供了一种量子电路处理方法,执行于量子计算设备中;具体地,如图1所示,包括:
步骤S101:基于包含有第一可调参数的第一预设参数化量子电路,在初始量子电路的第一量子比特组中的量子比特之间建立第一纠缠方式;其中,所述初始量子电路包括第一量子比特组和至少一个第二量子比特组,所述第一量子比特组包含有N个量子比特;所述第二量子比特组包含有N个量子比特;也就是说,所述第一量子比特组和第二量子比特组均包含有个N个量子比特;这里,所述N为大于等于1的自然数。
步骤S102:基于M1个第一预设量子门,在所述第一量子比特组与所述至少一个第二量子比特组之间建立第二纠缠方式;所述M1为大于等于1小于等于N的自然数。
步骤S103:基于包含有第二可调参数的第二预设参数化量子电路,在建立所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的量子比特之间建立第三纠缠方式,以将所述初始量子电路转换成包含有至少2N个量子比特的目标参数化量子电路,其中,所述目标参数化量子电路至少包括:第一可调参数和第二可调参数。
本公开方案中,所述目标参数化量子电路中量子比特的数量至少为2N;举例来说,当存在两个第二量子比特组,此时,所述目标参数化量子电路中量子比特的数量为3N;当存在三个第二量子比特组,此时,所述目标参数化量子电路中量子比特的数量则为4N;也就是说,所述目标参数化量子电路与所述第二量子比特组的数量有关。比如,当存在A个第二量子比特组时,所述目标参数化量子电路中量子比特的数量即为A×N;所述A为大于等于1的自然数,如此,通过调整第二量子比特组的数量,即可有效扩展目标参数化量子电路,因此,本公开方案的扩展性强,便于解决更大规模的计算问题。
这样,本公开方案提供了一种扩展性强、通用性强的目标参数化量子电路,为解决更大规模的计算问题提供了电路支持。
以下从几个部分对本公开方案的纠缠方式进行详细说明,具体地:
第一部分,对第二纠缠方式,也即第一量子比特组与第二量子比特组之间的纠缠方案做进一步详细说明。
在本公开方案的一具体示例中,所述第二纠缠方式至少表征基于第一预设量子门将所述第一量子比特组中的至少一个量子比特与所述第二量子比特组中的至少一个量子比特之间建立的纠缠关系;
建立有所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的量子比特中均作用有所述M1个第一预设量子门中的第一预设量子门;以及建立有所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的量子比特均作用有所述M1个第一预设量子门中的第一预设量子门。
举例来说,所述第二纠缠方式中包括如下纠缠关系中的至少一种:
第一种:基于一个第一预设量子门,将第一量子比特组中的一个量子比特与第二量子比特组中的一个量子比特,或者第二量子比特组中的两个量子比特,或者第二量子比特组中的更多个量子比特之间建立的纠缠关系;相应地,该第一预设量子门为两量子比特门,三量子比特门,或多量子比特门。
第二种:基于一个第一预设量子门,将第二量子比特组中的一个量子比特与第一量子比特组中的一个量子比特、或者第一量子比特组中的两个量子比特、或者第一量子比特组中的更多个量子比特之间建立有纠缠关系等。相应地,该第一预设量子门为两量子比特门,三量子比特门,或多量子比特门。
如此,在建立所述第二纠缠方式之后,使得所述第一量子比特组中的各量子比特均作用有第一预设量子门,所述第一量子比特组中不同的量子比特作用的第一预设量子门可以相同,也可以不相同,本公开方案对此不作限制。同理,使得所述第二量子比特组中的各量子比特也均作用有第一预设量子门,所述第二量子比特组中不同的量子比特作用的第一预设量子门可以相同,也可以不相同,本公开方案对此不作限制
这样,使得第一量子比特组与第二量子比特组建立纠缠关系,如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的目标参数化量子电路提供了可行方案。
在本公开方案的一具体示例中,可以在量子计算设备中,基于如下方式来实现第一纠缠方式;具体地,以上所述的基于M1个第一预设量子门,在所述第一量子比特组与所述至少一个第二量子比特组之间建立第二纠缠方式,包括:
将所述M1个第一预设量子门中的第一预设量子门作用到所述第一量子比特组中的至少一个量子比特上,以及作用到所述第二量子比特组中的至少一个量子比特上。
举例来说,基于如下至少一种操作所述第二纠缠方式:
第一种:将M1个第一预设量子门中的一个第一预设量子门作用到第一量子比特组中的一个量子比特上,以及作用到第二量子比特组中的一个量子比特;
或者将M1个第一预设量子门中的一个第一预设量子门作用到第一量子比特组中的一个量子比特上,以及作用到第二量子比特组中的两个量子比特上;
或者将M1个第一预设量子门中的一个第一预设量子门作用到第一量子比特组中的一个量子比特上,以及作用到第二量子比特组中的更多个量子比特之间上;
相应地,该第一预设量子门为两量子比特门,三量子比特门,或多量子比特门。
第二种:将M1个第一预设量子门中的一个第一预设量子门作用到第二量子比特组中的一个量子比特上,以及作用到第一量子比特组中的一个量子比特;
或者将M1个第一预设量子门中的一个第一预设量子门作用到第二量子比特组中的一个量子比特上,以及作用到第一量子比特组中的两个量子比特上;
或者将M1个第一预设量子门中的一个第一预设量子门作用到第二量子比特组中的一个量子比特上,以及作用到第一量子比特组中的更多个量子比特上。
相应地,该第一预设量子门为两量子比特门,三量子比特门,或多量子比特门。
而且,在另一具体示例中,在建立所述第二纠缠方式之后,使得所述第一量子比特组中的各量子比特均作用有第一预设量子门,所述第一量子比特组中不同的量子比特作用的第一预设量子门可以相同,也可以不相同,本公开方案对此不作限制。同理,使得所述第二量子比特组中的各量子比特也均作用有第一预设量子门,所述第二量子比特组中不同的量子比特作用的第一预设量子门可以相同,也可以不相同,本公开方案对此不作限制。
这样,使得第一量子比特组与第二量子比特组建立纠缠关系,如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的目标参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
在本公开方案的一具体示例中,所述第一预设量子门为两量子比特门;所述M1等于N;
此时,以上所述的基于M1个第一预设量子门,在所述第一量子比特组与所述至少一个第二量子比特组之间建立第二纠缠方式,具体包括:
将所述M1个第一预设量子门中的第i个第一预设量子门,作用到所述第一量子比特组中第i个量子比特上,以及作用到所述第二量子比特组中的第i个量子比特上;所述i取值为大于等于1小于等于N的自然数。
这样,通过两量子比特门将第一量子比特组与第二量子比特组建立纠缠关系,如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的目标参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
在本公开方案的一具体示例中,所述两量子比特门为受控非(CNOT)门(也可称CNOT门)或,受控酉门。如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的目标参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
举例来说,如图2所示,以所述初始量子电路包含一个第二量子比特组为例;此时,所述目标参数化量子电路中则包含有一个第一量子比特组,和一个第二量子比特组,即包含有2N个量子比特。进一步地,以两量子比特门为CNOT门为例,具体地,所述第一量子比组中的第一个量子比特与所述第二量子比特组中的第一个量子比特之间作用有一个CNOT门;同理,所述第一量子比组中的第二个量子比特与所述第二量子比特组中的第二个量子比特之间也作用有一个CNOT门;以此类推,所述第一量子比组中的第N个量子比特与所述第二量子比特组中的第N个量子比特之间作用有一个CNOT门;基于此,共作用有N个CNOT门。
举例来说,如图3所示,以所述初始量子电路包含两个第二量子比特组为例;此时,所述目标参数化量子电路中则包含有一个第一量子比特组,和两个第二量子比特组,即包含有3N个量子比特。进一步地,以两量子比特门为CNOT门为例,具体地,所述第一量子比组中的第一个量子比特与第一个所述第二量子比特组中的第一个量子比特之间作用有一个CNOT门;同理,所述第一量子比组中的第二个量子比特与第一个所述第二量子比特组中的第二个量子比特之间也作用有一个CNOT门;以此类推,所述第一量子比组中的第N个量子比特与第一个所述第二量子比特组中的第N个量子比特之间作用有一个CNOT门;基于此,共作用有N个CNOT门。
同理,所述第一量子比组中的第一个量子比特与第二个所述第二量子比特组中的第一个量子比特之间作用有一个CNOT门;同理,所述第一量子比组中的第二个量子比特与第二个所述第二量子比特组中的第二个量子比特之间也作用有一个CNOT门;以此类推,所述第一量子比组中的第N个量子比特与第二个所述第二量子比特组中的第N个量子比特之间作用有一个CNOT门;基于此,也共作用有N个CNOT门。
如图3所示,对于第二纠缠方式而言,第一量子比特组和两个第二量子比特组之间共作用有2N个CNOT门。
以此类推,对于A个第二量子比特组而言,第二纠缠方式中,即需要A×N个CNOT门。
第二部分:以下对第一纠缠方式,也即第一量子比特组中量子比特之间的纠缠方式做进一步详细说明。
在本公开方案的一具体示例中,所述第一纠缠方式表征所述第一预设参数化量子电路作用于所述第一量子比特组中的所有量子比特后所建立的纠缠关系。也就是说,所述第一量子比特组中的所有量子比特中均与所述第一预设参数化量子电路建立物理关系,以基于第一预设参数化量子电路使所述第一量子比特组中的量子比特之间建立纠缠方式;如此,来构造小规模的参数化量子电路,进而为构建参数可调的包含有更多个量子比特的大规模的参数化量子电路提供了支持。
这里,相较于目标参数化量子电路,也即整体的电路而言,该第一量子比特组所形成的参数化量子电路即可认为是小规模的参数化量子电路。相应地,所述第一纠缠方式即用于构建该小规模的参数化量子电路。
在本公开方案的一具体示例中,其中,所述第一预设参数化量子电路至少包括P1个第一参数化量子门,所述P1为大于等于1小于等于N的自然数,所述第一参数化量子门包含有第一可调参数;
基于此,在量子计算设备中,即可基于如下方式来实现第二纠缠方式;具体地,以上所述的基于包含有第一可调参数的第一预设参数化量子电路,在初始量子电路的第一量子比特组中的量子比特之间建立第一纠缠方式,包括:
将所述P1个第一参数化量子门中的第一参数化量子门作用到所述第一量子比特组中的至少一个量子比特上。
比如,将所述P1个第一参数化量子门中的一个第一参数化量子门作用到所述第一量子比特组中的一个量子比特上,或者作用到所述第一量子比特组中的两个量子比特上,或者作用到所述第一量子比特组中的更多个量子比特上;相应地,所述第一参数化量子门为参数化单量子比特门,或者参数化两量子比特门,或者参数化多量子比特门。如此,使得所述第一量子比特组中量子比特均作用有一个第一参数化量子门,但所述第一量子比特组中不同的量子比特所作用的第一参数化量子门相同或不相同,本公开方案对此不作限制。
可以理解的是,本公开方案所述的“参数化”指相应量子门或量子电路中包含有人工可调的参数,所包含的参数的数量,可以基于实际需求而定,本公开方案对此不作限制。
如此,基于第一参数化量子门来构造小规模的参数化量子电路,进而为构建大规模的参数化量子电路提供了支持。
在本公开方案的一具体示例中,所述P1等于N,所述第一量子比特组中的各量子比特均作用有一个所述第一参数化量子门。也就是说,所述第一量子比特组中不同量子比特均作用有不同的第一参数化量子门,换言之,所述第一量子比特组中的量子比特与第一参数化量子门一一对应。
这样,基于第一参数化量子门来构造小规模的参数化量子电路,如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的大规模的参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
在本公开方案的一具体示例中,所述第一参数化量子门包括包含旋转参数的旋转门;
所述旋转门为以下门中的至少之一,或为至少两个的组合:
X旋转门(旋转参数对应X轴)、Y旋转门(旋转参数对应Y轴)、Z旋转门(旋转参数对应Y轴)。
举例来说,所述第一参数化量子门为X旋转门,此时,所述第一量子比特组中的各量子比特均作用有一个X旋转门,共需要N个X旋转门。同理,所述第一参数化量子门为Y旋转门,此时,所述第一量子比特组中的各量子比特均作用有一个Y旋转门,共需要N个Y旋转门,以此类推,这里不再赘述。
再比如,所述第一参数化量子门还可以为U3旋转门,即X旋转门、Y旋转门和Z旋转门组合后的旋转门,此时该U3旋转门中包含有三个可调参数,如此,为得到能够实现任意量子任务的目标参数化量子电路提供了支持。
这样,基于包含旋转参数的旋转门来构造小规模的参数化量子电路,如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的大规模的参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
如此,基于第一预设参数化量子电路在所述第一量子比特组上形成新的小规模参数化电路,如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的目标参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
这里,相较于目标参数化量子电路,也即整体的电路而言,该第一量子比特组所形成的参数化量子电路即可认为是小规模的参数化量子电路。相应地,所述第一纠缠方式即用于构建该小规模的参数化量子电路。
第三部分:以下对第三纠缠方式,也即第二量子比特组中量子比特之间的纠缠方式做进一步详细说明。
在本公开方案的一具体示例中,其中,所述第三纠缠方式表征所述第二预设参数化量子电路作用于所述第二量子比特组中的至少部分量子比特后所建立的纠缠关系。
也就是说,所述第三纠缠方式中包括如下纠缠关系中的至少一种:
第一种:所述第二预设参数化量子电路作用于所述第二量子比特组中的全部量子比特后所建立的纠缠关系;
第二种:所述第二预设参数化量子电路作用于所述第二量子比特组中一个、或两个、或更多个量子比特后所建立的纠缠关系。即所述第二量子比特组中存在与第二预设参数化量子电路建立关系的至少一个量子比特,但并非所有的量子比特均与所述第二预设参数化量子电路存在物理关系。
如此,基于第三纠缠方式来构造小规模的参数化量子电路,进而为构建参数可调的包含有更多个量子比特的大规模的参数化量子电路提供了支持。
这里,相较于目标参数化量子电路,也即整体的电路而言,该第二量子比特组所形成的参数化量子电路即可认为是小规模的参数化量子电路。相应地,所述第三纠缠方式即用于构建该小规模的参数化量子电路。
在本公开方案的一具体示例中,可以在量子计算设备中,基于如下方式来实现第三纠缠方式;具体地,所述第二预设参数化量子电路至少包括P2个第二参数化量子门,所述P2为大于等于1小于等于N的自然数,所述第二参数化量子门包含有第二可调参数;
基于此,以上所述的基于包含有第二可调参数的第二预设参数化量子电路,在建立所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的量子比特之间建立第三纠缠方式,包括:
将所述P2个第二参数化量子门中的第二参数化量子门作用到建立所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的至少一个量子比特上。
比如,将所述P2个第二参数化量子门中的一个第二参数化量子门作用到建立所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的一个量子比特上,或者作用到建立所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的两个量子比特上,或者作用到建立所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的更多个量子比特上;相应地,所述第二参数化量子门为参数化单量子比特门,或者参数化两量子比特门,或者参数化多量子比特门。如此,使得所述第二量子比特组中量子比特均作用有一个第二参数化量子门,但所述第二量子比特组中不同的量子比特所作用的第二参数化量子门相同或不相同,本公开方案对此不作限制。
可以理解的是,本公开方案所述的“参数化”指相应量子门或量子电路中包含有人工可调的参数,所包含的参数的数量,可以基于实际需求而定,本公开方案对此不作限制。
如此,基于第二参数化量子门来构造小规模的参数化量子电路,进而为构建参数可调的包含有更多个量子比特的大规模的参数化量子电路提供了支持。
在本公开方案的一具体示例中,所述P2等于N,所述第二量子比特组中的各量子比特均作用有一个所述第二参数化量子门。也就是说,所述第二量子比特组中不同量子比特均作用有不同的第二参数化量子门,换言之,所述第二量子比特组中的量子比特与第二参数化量子门一一对应。
这样,基于第二参数化量子门来构造小规模的参数化量子电路,如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的大规模的参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
在本公开方案的一具体示例中,所述第二参数化量子门包括包含旋转参数的旋转门;
所述旋转门为以下门中的至少之一,或为至少两个的组合:
X旋转门(旋转参数对应X轴)、Y旋转门(旋转参数对应Y轴)、Z旋转门(旋转参数对应Y轴)。
举例来说,所述第二参数化量子门为X旋转门,此时,所述第二量子比特组中的各量子比特均作用有一个X旋转门,共需要N个X旋转门。同理,所述第二参数化量子门为Y旋转门,此时,所述第二量子比特组中的各量子比特均作用有一个Y旋转门,共需要N个Y旋转门,以此类推,这里不再赘述。
再比如,所述第二参数化量子门还可以为U3旋转门,即X旋转门、Y旋转门和Z旋转门组合后的旋转门,此时该U3旋转门中包含有三个可调参数,如此,为得到能够实现任意量子任务的目标参数化量子电路提供了支持。
这样,基于包含旋转参数的旋转门来构造小规模的参数化量子电路,如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的大规模的参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
在本公开方案的一具体示例中,所述第三纠缠方式还表征基于第二预设量子门将所述第二量子比特组中的至少两个量子比特之间建立的纠缠关系。也就是说,所述第二预设参数化量子电路中还可以未包含可调参数的固定量子门,也即第二预设量子门。
举例来说,所述第三纠缠方式中还包括如下纠缠关系中的至少一种:
基于一个第二预设量子门,将第二量子比特组中的两个量子比特之间建立的纠缠关系;
基于一个第二预设量子门,将第二量子比特组中的三个量子比特之间建立的纠缠关系;
基于一个第二预设量子门,将第二量子比特组中的更多个量子比特之间建立的纠缠关系;
相应地,该第二预设量子门为两量子比特门,三量子比特门,或多量子比特门。
如此,在建立所述第二纠缠方式之后,使得所述第二量子比特组中的至少部分量子比特作用有第二预设量子门。实际应用中,所述第二量子比特组中不同的量子比特作用的第二预设量子门可以相同,也可以不相同,本公开方案对此不作限制。
这样,使得第二量子比特组中的量子比特之间进一步纠缠,如此,为得到能够实现任意量子任务的目标参数化量子电路提供了支持。
在本公开方案的一具体示例中,可以在量子计算设备中,基于如下方式来继续实现第三纠缠方式;具体地,将M2个第二预设量子门中的第二预设量子门作用到所述第二量子比特组中的至少两个量子比特上;M2为大于等于1小于等于N的自然数。
举例来说,基于如下至少一种操作建立所述第三纠缠方式:
将M2个第二预设量子门中的一个第二预设量子门作用到第二量子比特组中的两个量子比特上;
将M2个第二预设量子门中的一个第二预设量子门作用到第二量子比特组中的更多个量子比特上。
相应地,该第二预设量子门为两量子比特门,或多量子比特门。
而且,在另一具体示例中,在建立所述第二纠缠方式之后,使得所述第二量子比特组中的各量子比特均作用有第二预设量子门,所述第二量子比特组中不同的量子比特作用的第二预设量子门可以相同,也可以不相同,本公开方案对此不作限制。
这样,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的目标参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案;同时,为得到能够实现任意量子任务的目标参数化量子电路提供了支持。
在本公开方案的一具体示例中,所述第二预设量子门为两量子比特门;所述M2等于N;
基于此,以上所述的将M2个第二预设量子门中的第二预设量子门作用到所述第二量子比特组中的至少两个量子比特上,包括:
将M2个第二预设量子门中的第j个第二预设量子门作用到所述第二量子比特组中的第j个量子比特以及第j+1个量子比特上;所述j为大于等于1小于M2的自然数;
以及将所述M2个第二预设量子门中的第M2个第二预设量子门作用到所述第二量子比特组中的第一个量子比特与最后一个量子比特上。
这样,通过两量子比特门将第二量子比特组中的两量子比特之间建立纠缠关系,如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的目标参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
在本公开方案的一具体示例中,所述两量子比特门为CNOT门或,受控酉门。如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的目标参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
举例来说,如图4所示,以所述第二量子比特组包含有四个量子比特为例进行说明,具体地,四个量子比特分为:量子比特Q1、量子比特Q2、量子比特Q3以及量子比特Q4;进一步地,以第二预设参数化量子电路包含有4个第二参数化量子门(如4个U3旋转门),以及四个两量子比特门(如4个CNOT门)为例,对在第二量子比特组中作用第二预设参数化量子电路后的电路结构进行说明;
这里,所述U3旋转门(即布洛赫球面上的一个广义旋转操作,比如,在X轴、Y轴或Z轴上进行旋转操作)包含有三个可调参数。
进一步地,如图4所示,4个单量子比特旋转门U3分别作用到四个量子比特上;进一步地,每个单量子比特旋转门U3均有三个参数,对于作用于量子比特Q1的单量子比特旋转门U3而言,三个可调参数可分别记为θ11,θ12以及θ13,即该作用于量子比特Q1的单量子比特旋转门U3可记为U3(θ11,θ12,θ13);同理,作用于量子比特Q2的单量子比特旋转门U3可记为U3(θ21,θ22,θ23),作用于量子比特Q3的单量子比特旋转门U3可记为U3(θ31,θ32,θ33),以及作用于量子比特Q4的单量子比特旋转门U3可记为U3(θ41,θ42,θ43);
进一步地,如图4所示,量子比特Q1与量子比特Q2之间作用有CNOT门,量子比特Q2与量子比特Q3之间作用有CNOT门,量子比特Q3与量子比特Q4之间作用有CNOT门,以及量子比特Q1与量子比特Q4之间作用有CNOT门,即共4个CNOT门。
这样,基于第二预设参数化量子电路在所述第二量子比特组上形成新的小规模参数化电路,如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的目标参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
这里,相较于目标参数化量子电路,也即整体的电路而言,该第二量子比特组所形成的参数化量子电路即可认为是小规模的参数化量子电路。相应地,所述第三纠缠方式即用于构建该小规模的参数化量子电路。
第四部分:以下对第四纠缠方式,也即进一步地对第一量子比特组中量子比特之间的纠缠方式做进行说明。
在本公开方案的一具体示例中,在得到所述目标参数化量子电路之前,所述方法还包括:
基于包含有第三可调参数的第三预设参数化量子电路,在建立所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的量子比特之间建立第四纠缠方式;其中,所述目标参数化量子电路还包括:第三可调参数。
也就是说,如图2或图3所示,还需要采用包含有第三可调参数的第三预设参数化量子电路继续对所述第一量子比特组中的量子比特进行操作,如此,来进一步构建所述第一量子比特组中的纠缠关系,为得到能够实现任意量子任务的目标参数化量子电路提供了支持。
在本公开方案的一具体示例中,所述第四纠缠方式表征所述第三预设参数化量子电路作用于所述第一量子比特组中的至少部分量子比特后所建立的纠缠关系。
也就是说,所述第四纠缠方式中包括如下纠缠关系中的至少一种:
第一种:所述第三预设参数化量子电路作用于所述第一量子比特组中的全部量子比特后所建立的纠缠关系;
第二种:所述第三预设参数化量子电路作用于所述第一量子比特组中一个、或两个、或更多个量子比特后所建立的纠缠关系。即所述第一量子比特组中存在与第三预设参数化量子电路建立有关系的至少一个量子比特,但并非所有的量子比特均与所述第三预设参数化量子电路建立有关系。
如此,基于第四纠缠方式来构造小规模的参数化量子电路,进而为构建参数可调的包含有更多个量子比特的大规模的参数化量子电路提供了支持。
这里,相较于目标参数化量子电路,也即整体的电路而言,该第一量子比特组所形成的参数化量子电路即可认为是小规模的参数化量子电路。相应地,所述第四纠缠方式即用于构建该小规模的参数化量子电路。
在本公开方案的一具体示例中,可以在量子计算设备中,基于如下方式来实现第四纠缠方式;具体地,所述第三预设参数化量子电路至少包括P3个第三参数化量子门,所述P3为大于等于1小于等于N的自然数,所述第三参数化量子门包含有第三可调参数;
基于此,以上所述的基于包含有第三可调参数的第三预设参数化量子电路,在建立所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的量子比特之间建立第四纠缠方式,包括:
将所述P3个第三参数化量子门中的第三参数化量子门作用到建立所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的至少一个量子比特上。
比如,将所述P3个第三参数化量子门中的一个第三参数化量子门作用到建立所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的一个量子比特上,或者作用到建立所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的两个量子比特上,或者作用到建立所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的更多个量子比特上;相应地,所述第三参数化量子门为参数化单量子比特门,或者参数化两量子比特门,或者参数化多量子比特门。如此,使得所述第一量子比特组中量子比特均作用有一个第三参数化量子门,但所述第一量子比特组中不同的量子比特所作用的第三参数化量子门相同或不相同,本公开方案对此不作限制。
可以理解的是,本公开方案所述的“参数化”指相应量子门或量子电路中包含有人工可调的参数,所包含的参数的数量,可以基于实际需求而定,本公开方案对此不作限制。
如此,基于第三参数化量子门来构造小规模的参数化量子电路,进而为构建大规模的参数化量子电路提供了支持。
在本公开方案的一具体示例中,所述P3等于N,所述第一量子比特组中的各量子比特均作用有一个所述第三参数化量子门。也就是说,所述第一量子比特组中不同量子比特均作用有不同的第三参数化量子门,换言之,所述第一量子比特组中的量子比特与第三参数化量子门一一对应。
这样,基于第三参数化量子门来构造小规模的参数化量子电路,如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的大规模的参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
在本公开方案的一具体示例中,所述第三参数化量子门包括包含旋转参数的旋转门;
所述旋转门为以下门中的至少之一,或为至少两个的组合:
X旋转门(旋转参数对应X轴)、Y旋转门(旋转参数对应Y轴)、Z旋转门(旋转参数对应Y轴)。
举例来说,所述第三参数化量子门为X旋转门,此时,所述第一量子比特组中的各量子比特均作用有一个X旋转门,共需要N个X旋转门。同理,所述第三参数化量子门为Y旋转门,此时,所述第一量子比特组中的各量子比特均作用有一个Y旋转门,共需要N个Y旋转门,以此类推,这里不再赘述。
再比如,所述第三参数化量子门还可以为U3旋转门,即X旋转门、Y旋转门和Z旋转门组合后的旋转门,此时该U3旋转门中包含有三个可调参数,如此,为得到能够实现任意量子任务的目标参数化量子电路提供了支持。
这样,基于包含旋转参数的旋转门来构造小规模的参数化量子电路,如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的大规模的参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
在本公开方案的一具体示例中,所述第四纠缠方式还表征基于第三预设量子门将所述第一量子比特组中的至少两个量子比特之间建立的纠缠关系。也就是说,所述第三预设参数化量子电路中还可以未包含可调参数的固定量子门,也即第三预设量子门。
举例来说,所述第四纠缠方式中还包括如下纠缠关系中的至少一种:
基于一个第三预设量子门,将第一量子比特组中的两个量子比特之间建立的纠缠关系;
基于一个第三预设量子门,将第一量子比特组中的三个量子比特之间建立的纠缠关系;
基于一个第三预设量子门,将第一量子比特组中的更多个量子比特之间建立的纠缠关系;
相应地,该第三预设量子门为两量子比特门,三量子比特门,或多量子比特门。
如此,在建立所述第二纠缠方式之后,使得所述第一量子比特组中的至少部分量子比特作用有第三预设量子门。实际应用中,所述第一量子比特组中不同的量子比特作用的第三预设量子门可以相同,也可以不相同,本公开方案对此不作限制。
这样,使得第一量子比特组中的量子比特之间进一步纠缠,如此,为得到能够实现任意量子任务的目标参数化量子电路提供了支持。
在本公开方案的一具体示例中,可以在量子计算设备中,基于如下方式来继续实现第三纠缠方式;具体地,将M3个第三预设量子门中的第三预设量子门作用到所述第一量子比特组中的至少两个量子比特上;M3为大于等于1小于等于N的自然数。
举例来说,基于如下至少一种操作建立所述第四纠缠方式:
将M3个第三预设量子门中的一个第三预设量子门作用到第一量子比特组中的两个量子比特上;
将M3个第三预设量子门中的一个第三预设量子门作用到第一量子比特组中的更多个量子比特上。
相应地,该第三预设量子门为两量子比特门,或多量子比特门。
而且,在另一具体示例中,在建立所述第二纠缠方式之后,使得所述第一量子比特组中的各量子比特均作用有第三预设量子门,所述第一量子比特组中不同的量子比特作用的第三预设量子门可以相同,也可以不相同,本公开方案对此不作限制。
这样,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的目标参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案;同时,为得到能够实现任意量子任务的目标参数化量子电路提供了支持。
在本公开方案的一具体示例中,所述第三预设量子门为两量子比特门;所述M3等于N;
基于此,以上所述的将M3个第三预设量子门中的第三预设量子门作用到所述第一量子比特组中的至少两个量子比特上,包括:
将M3个第三预设量子门中的第k个第三预设量子门作用到所述第一量子比特组中的第k个量子比特以及第k+1个量子比特上;所述k为大于等于1小于M3的自然数;
以及将所述M3个第三预设量子门中的第M3个第三预设量子门作用到所述第一量子比特组中的第一个量子比特与最后一个量子比特上。
这样,通过两量子比特门将第一量子比特组中的两量子比特之间建立纠缠关系,如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的目标参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
在本公开方案的一具体示例中,所述两量子比特门为CNOT门或,受控酉门。如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的目标参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
举例来说,以所述第一量子比特组包含有四个量子比特为例,具体地,四个量子比特分为:量子比特Q1、量子比特Q2、量子比特Q3以及量子比特Q4;进一步地,以第三预设参数化量子电路包含有4个第三参数化量子门(如4个U3旋转门),以及四个两量子比特门(如4个CNOT门)为例,此时,基于第三预设参数化量子电路在所述第一量子比特组上形成新的小规模参数化电路类似于如图4所述的电路结构,此处不再赘述。如此,为构建参数可调的包含有更多个量子比特的目标参数化量子电路提供了一种简单地、可行地操作方案。
这里,相较于目标参数化量子电路,也即整体的电路而言,该第一量子比特组所形成的参数化量子电路即可认为是小规模的参数化量子电路。相应地,所述第四纠缠方式即用于构建该小规模的参数化量子电路。
这样,一方面,本公开方案既能方便地扩展PQC的规模以用于解决大规模问题,又能构造兼具高效性和实用性的PQC;另一方面,本公开方案能够提高一般VQA的效率与准确度,能够适用于量子化学、量子机器学习及其他相关领域,具有很强的通用性。
以下结合具体示例对本公开方案做进一步详细说明,具体地,本示例从拼接电路的角度出发设计一种构造有效且低成本的PQC的方案,进一步来提升VQA在大规模系统上的效率与准确度,从而在量子化学、机器学习等领域加速量子应用的落地。具体地,本示例通过设置纠缠方式,并利用一个第一量子比特组(包含有N个量子比特,可称为一个PQC)和一个第二量子比特组(包含有N个量子比特,也可称为一个PQC)来实现两个PQC的连接,如此,来构造出一个2N量子比特的PQC,进而用于VQA各种场景的高效求解。
可以理解的是,本示例可以进行更大规模的拓展,比如利用一个第一量子比特组(包含有N个量子比特,可称为一个PQC)和A个第二量子比特组(包含有N个量子比特,也可称为一个PQC)来实现多个PQC的连接,如此,来构造出一个A×N量子比特的PQC,进而解决更大规模的问题。
具体方案如图2和图5所示,包括:
步骤1:准备一个2N量子比特的空白PQC,也即准备2N量子比特的初始量子电路,以便于基于如下步骤设置纠缠方式。
这里,为便于描述,将2N个量子比特中的前N个量子比特称为第一量子比特组,将后N个量子比特称为第二量子比特组。
步骤2:选择参数化电路模板(也即第一预设参数化量子电路)U1(θ(1))(如由N个单量子比特旋转门组成等)作用到前N个量子比特(也即第一量子比特组)中,其中向量θ(1)表示第一预设参数化量子电路中的参数。
步骤3:对第一量子比特组中的第i个量子比特,与第二量子比特组中的第i个量子比特作用一个两量子比特门(如CNOT门、受控酉门等)。
也即,对于2N量子比特而言,将第i个量子比特和第i+N个量子比特作用一个两量子比特门(如CNOT门、受控酉门等)。这里,i=1,…,N。
步骤4:选择参数化电路模板(如线性纠缠电路模板或强纠缠电路模板)(也即第二预设参数化量子电路)U2(θ(2))作用在电路后N个量子比特(也即第二量子比特组)上;向量θ(2)表示第二预设参数化量子电路中的参数。以及选择参数化电路模板(如线性纠缠电路模板或强纠缠电路模板)(也即第三预设参数化量子电路)U3(θ(3))作用到前N个量子比特(也即第一量子比特组)上,其中向量θ(3)表示第三预设参数化量子电路中的参数。
步骤5:将经过上述步骤添加量子门后的2N个量子比特的PQC作为本示例的目标参数化量子电路。
本公开方案提供的拼接电路方式所构造的PQC,相比于固定参数化量子门方案而言,只需要设置更少的模板重复次数,便可达到更优的效果,并且准确度也相对较高;而且,由于本公开方案的参数量少,优化速度也因此加快,具有较强的通用性。
基于此,本公开方案相比于现有方案具有如下优势:
第一,本公开方案更加高效(收敛速度快、参数量少)且效果(准确度)更好。具体地,本公开方案能够至少基于给定的三个小规模PQC构造出一个有效的大规模PQC,其效果等价甚至优于参数量多的PQC(实验案例也说明了这一点),因而兼具高效性与实用性。
第二,本公开方案更加高效(代价小)且具有通用性。具体地,本公开方案提供了高效且系统化地构造大规模PQC的方法。即便涉及到大规模系统,也能高效构造出效果较好的PQC,因而更具有高效性与通用性。
以下给出基于图2所构造的目标参数化量子电路与现有参数化量子电路分别运行VQE的案例来进一步说明,本公开方案所构造的PQC有效、代价低且准确度高。具体地:
案例一:
以两量子比特哈密顿量为例,将单量子比特旋转门Ry(θ)作为U1(θ(1)),两个U3(包含有3个参数)作为U2(θ(2)),U3(θ(3)),按本公开方案构造方式,得到包含有两量子比特的PQC(总共7个参数);进一步地,将本公开方案所构造的PQC与一种具有通用性的两量子比特PQC(15个参数)作对比,实验结果如图6所示,其中,图6中横轴表示迭代次数,纵轴表示哈密顿量期望值,点状虚线表示哈密顿量理论的基态能量,实线表示利用一种具有通用性的两量子比特PQC求解的结果,线段状虚线表示利用本公开方案拼接得到的PQC的计算结果。可以看到,本公开方案在参数量明显少的情况下也能够达到通用量子门精确求解哈密顿量的基态能量的效果,因此说明,本公开设计的拼接电路的方案不仅可以利用小规模电路构造大规模电路,而且所构造的大规模电路有效且代价低。
案例二:
使用本公开方案,将N个单量子比特旋转门U3作为U1(θ(1))、将两个N量子比特线性纠缠模板作为U2(θ(2))和U3(θ(3))以及受控翻转门拼接得到一个2N量子比特的PQC(参数量为4N×D+N,D为电路重复层数);具体地,N个单量子比特旋转门U3作用到第一量子比特组(即前N个量子比特);此时,第i个量子比特(i=1,…,N)(也即第一量子比特组中的第i个量子比特)控制第i+N个量子比特(也即第二量子比特组中的第i个量子比特)翻转;在翻转操作之后,U3(θ(3))作用至第一量子比特组,以及,U2(θ(2))作用至第二量子比特组。进一步地,分别使用本公开方案所构造的PQC、2N量子比特强纠缠模板(参数量为6N×D)、2N量子比特线性纠缠模板(参数量为4N×D)求解2N量子比特哈密顿量的基态能量,以对比这三个PQC的效果。
这里,分别以N=4(图7(a))和N=6(图7(b))为例,进行实验。首先分别构造上述三种PQC,并随机生成8(或12)量子比特哈密顿量,控制三种PQC的重复层数D相同,运行VQE,直至算法估计的期望值收敛至一固定值,结果对比如图7(a)和图7(b)所示:
其中,横轴表示迭代次数,纵轴表示哈密顿量期望值,第一点状虚线虚线表示哈密顿量理论的基态能量,实线表示利用强纠缠模板的计算结果,线段状虚线表示利用线性纠缠模板的计算结果,第二点状虚线表示利用本公开方案构造的PQC的计算结果。可以看到,本实验中线性纠缠模板的效果比强纠缠模板差,图7(a)表明本公开方案在参数量更少的前提下,利用表达能力较弱的线性纠缠模板构造的PQC能达到与强纠缠模板相近的效果,说明本公开方案在达到相同目标下代价更低,使得VQE算法等变分量子算法的估计值更接近理论值,因此本公开方案具有实用性;图7(b)表明随着哈密顿量规模的增大,本公开方案构造的PQC优势更加明显,不仅收敛速度优于其他两类电路,且最终收敛结果更接近于理论值,因此本公开方案具有可扩展性。
综上所述,本公开方案兼具实用性与可扩展性,所构造的PQC有效且代价低。
这样,一方面,本公开方案既能方便地扩展PQC的规模以用于解决大规模问题,又能构造兼具高效性和实用性的PQC;另一方面,本公开方案能够提高一般VQA的效率与准确度,能够适用于量子化学、量子机器学习及其他相关领域,具有很强的通用性。
本公开方案还提供了一种参数化量子电路,包括:以上应用于量子计算设备所构建得到的目标参数化量子电路。
本公开方案还提供了一种量子电路处理方法,应用于经典计算设备,包括:对以上所述的目标参数化量子电路的可调参数进行调整,以执行量子算法,如此,来实现经典-量子混合算法,实现量子机器学习。
本公开方案还提供了一种量子计算设备,如图8所示,包括:
第一量子处理单元810,用于基于包含有第一可调参数的第一预设参数化量子电路,在初始量子电路的第一量子比特组中的量子比特之间建立第一纠缠方式;其中,所述初始量子电路包括第一量子比特组和至少一个第二量子比特组,所述第一量子比特组包含有N个量子比特;所述第二量子比特组包含有N个量子比特;所述N为大于等于1的自然数;
第二量子处理单元811,用于基于M1个第一预设量子门,在所述第一量子比特组与所述至少一个第二量子比特组之间建立第二纠缠方式;所述M1为大于等于1小于等于N的自然数;
第三量子处理单元812,用于基于包含有第二可调参数的第二预设参数化量子电路,在建立所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的量子比特之间建立第三纠缠方式,以将所述初始量子电路转换成包含有至少2N个量子比特的目标参数化量子电路,其中,所述目标参数化量子电路至少包括:第一可调参数和第二可调参数。
在本公开方案的一具体示例中,所述第二纠缠方式至少表征基于所述第一预设量子门将所述第一量子比特组中的至少一个量子比特与所述第二量子比特组中的至少一个量子比特之间建立的纠缠关系;
建立有所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的量子比特中均作用有所述M1个第一预设量子门中的第一预设量子门;以及建立有所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的量子比特均作用有所述M1个第一预设量子门中的第一预设量子门。
在本公开方案的一具体示例中,所述第二量子处理单元,还用于将所述M1个第一预设量子门中的第一预设量子门作用到所述第一量子比特组中的至少一个量子比特上,以及作用到所述第二量子比特组中的至少一个量子比特上。
在本公开方案的一具体示例中,所述第一预设量子门为两量子比特门;所述M1等于N;
所述第二量子处理单元,还用于将所述M1个第一预设量子门中的第i个第一预设量子门,作用到所述第一量子比特组中第i个量子比特上,以及作用到所述第二量子比特组中的第i个量子比特上;所述i取值为大于等于1小于等于N的自然数。
在本公开方案的一具体示例中,所述两量子比特门为CNOT门或,受控酉门。
在本公开方案的一具体示例中,所述第一纠缠方式表征所述第一预设参数化量子电路作用于所述第一量子比特组中的所有量子比特后所建立的纠缠关系。
在本公开方案的一具体示例中,其中,所述第一预设参数化量子电路至少包括P1个第一参数化量子门,所述P1为大于等于1小于等于N的自然数,所述第一参数化量子门包含有第一可调参数;
所述第一量子处理单元,还用于将所述P1个第一参数化量子门中的第一参数化量子门作用到所述第一量子比特组中的至少一个量子比特上。
在本公开方案的一具体示例中,所述P1等于N,所述第一量子比特组中的各量子比特均作用有一个所述第一参数化量子门。
在本公开方案的一具体示例中,所述第一参数化量子门包括包含旋转参数的旋转门;
所述旋转门为以下门中的至少之一,或为至少两个的组合:
X旋转门、Y旋转门、Z旋转门。
在本公开方案的一具体示例中,所述第三纠缠方式表征所述第二预设参数化量子电路作用于所述第二量子比特组中的至少部分量子比特后所建立的纠缠关系。
在本公开方案的一具体示例中,所述第二预设参数化量子电路至少包括P2个第二参数化量子门,所述P2为大于等于1小于等于N的自然数,所述第二参数化量子门包含有第二可调参数;
所述第三量子处理单元,还用于将所述P2个第二参数化量子门中的第二参数化量子门作用到建立所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的至少一个量子比特上。
在本公开方案的一具体示例中,所述P2等于N,所述第二量子比特组中的各量子比特均作用有一个所述第二参数化量子门。
在本公开方案的一具体示例中,所述第二参数化量子门包括包含旋转参数的旋转门;
所述旋转门为以下门中的至少之一,或为至少两个的组合:
X旋转门、Y旋转门、Z旋转门。
在本公开方案的一具体示例中,所述第三纠缠方式还表征基于第二预设量子门将所述第二量子比特组中的至少两个量子比特之间建立的纠缠关系。
在本公开方案的一具体示例中,所述第三量子处理单元,还用于将M2个第二预设量子门中的第二预设量子门作用到所述第二量子比特组中的至少两个量子比特上;M2为大于等于1小于等于N的自然数。
在本公开方案的一具体示例中,所述第二预设量子门为两量子比特门;所述M2等于N;
所述第三量子处理单元,具体用于将M2个第二预设量子门中的第j个第二预设量子门作用到所述第二量子比特组中的第j个量子比特以及第j+1个量子比特上;所述j为大于等于1小于M2的自然数;以及将所述M2个第二预设量子门中的第M2个第二预设量子门作用到所述第二量子比特组中的第一个量子比特与最后一个量子比特上。
在本公开方案的一具体示例中,所述两量子比特门为CNOT门或,受控酉门。
在本公开方案的一具体示例中,所述第三量子处理单元,还用于在得到所述目标参数化量子电路之前,基于包含有第三可调参数的第三预设参数化量子电路,在建立所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的量子比特之间建立第四纠缠方式;
其中,所述目标参数化量子电路还包括:第三可调参数。
在本公开方案的一具体示例中,其中,所述第四纠缠方式表征所述第三预设参数化量子电路作用于所述第一量子比特组中的至少部分量子比特后所建立的纠缠关系。
在本公开方案的一具体示例中,所述第三预设参数化量子电路至少包括P3个第三参数化量子门,所述P3为大于等于1小于等于N的自然数,所述第三参数化量子门包含有第三可调参数;
所述第三量子处理单元,具体用于将所述P3个第三参数化量子门中的第三参数化量子门作用到建立所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的至少一个量子比特上。
在本公开方案的一具体示例中,所述P3等于N,所述第一量子比特组中的各量子比特均作用有一个所述第三参数化量子门。
在本公开方案的一具体示例中,所述第三参数化量子门包括包含旋转参数的旋转门;
所述旋转门为以下门中的至少之一,或为至少两个的组合:
X旋转门、Y旋转门、Z旋转门。
在本公开方案的一具体示例中,所述第四纠缠方式还表征基于第三预设量子门将所述第一量子比特组中的至少两个量子比特之间建立的纠缠关系。
在本公开方案的一具体示例中,所述第三量子处理单元,还用于将M3个第三预设量子门中的第三预设量子门作用到所述第一量子比特组中的至少两个量子比特上;M3为大于等于1小于等于N的自然数。
在本公开方案的一具体示例中,所述第三预设量子门为两量子比特门;所述M3等于N;
所述第三量子处理单元,还用于将M3个第三预设量子门中的第k个第三预设量子门作用到所述第一量子比特组中的第k个量子比特以及第k+1个量子比特上;所述k为大于等于1小于M3的自然数;
以及将所述M3个第三预设量子门中的第M3个第三预设量子门作用到所述第一量子比特组中的第一个量子比特与最后一个量子比特上。
在本公开方案的一具体示例中,所述两量子比特门为CNOT门或,受控酉门。
上述量子计算设备中各单元具体功能可参照上述方法描述,这里不再赘述。
本公开方案还提供了一种计算装置,如图9所示,包括:
以上所述的经典计算设备901;以及
以上所述的量子计算设备902。
上述经典计算设备的具体结构,以及经典计算设备中各单元具体功能可参照上述方法描述,同理,上述量子计算设备的具体结构,以及量子计算设备中各单元具体功能可参照上述方法描述,这里不再赘述。
本公开方案还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,当至少一个量子处理单元执行时,所述计算机指令使得所述至少一个量子处理单元执行以上应用量子计算设备的所述方法。
本公开方案还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以上应用于经典计算设备所述的方法;
或者,所述计算机程序在被至少一个量子处理单元执行时实现应用于量子计算设备所述的方法。
本公开方案还提供了一种量子计算设备,所述量子计算设备包括:
至少一个量子处理单元;
存储器,耦合到所述至少一个QPU并用于存储可执行指令,
所述指令被所述至少一个量子处理单元执行,以使所述至少一个量子处理单元能够执行应用于量子计算设备所述的方法。
可以理解的是,本公开方案所述的中使用的量子处理单元(quantum processingunit,QPU),也可称为量子处理器或量子芯片,可以涉及包括多个以特定方式互连的量子比特的物理芯片。
而且,可以理解的是,本公开方案所述的量子比特可以指量子计算设备的基本信息单元。量子比特包含在QPU中,并推广了经典数字比特的概念。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种经典计算设备(以下以该经典计算设备具体为电子设备为例进行说明)、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图10示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备1000的示意性框图。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/或者要求的本公开的实现。
如图10所示,设备1000包括计算单元1001,其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的计算机程序或者从存储单元1008加载到随机访问存储器(RAM)1003中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 1003中,还可存储设备1000操作所需的各种程序和数据。计算单元1001、ROM 1002以及RAM 1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(I/O)接口1005也连接至总线1004。
设备1000中的多个部件连接至I/O接口1005,包括:输入单元1006,例如键盘、鼠标等;输出单元1007,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元1008,例如磁盘、光盘等;以及通信单元1009,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元1009允许设备1000通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元1001可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1001的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1001执行上文所描述的各个方法和处理,例如应于于经典计算设备的方法。例如,在一些实施例中,应于于经典计算设备的方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元1008。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 1002和/或通信单元1009而被载入和/或安装到设备1000上。当计算机程序加载到RAM 1003并由计算单元1001执行时,可以执行上文描述的应于于经典计算设备的方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元1001可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行应于于经典计算设备的方法。
本文中以上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、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、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。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
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,也可以为分布式系统的服务器,或者是结合了区块链的服务器。
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,本公开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,只要能够实现本公开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,并不构成对本公开保护范围的限制。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。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (59)
1.一种量子电路处理方法,应用于量子计算设备;包括:
基于包含有第一可调参数的第一预设参数化量子电路,在初始量子电路的第一量子比特组中的量子比特之间建立第一纠缠方式;其中,所述初始量子电路包括第一量子比特组和至少一个第二量子比特组,所述第一量子比特组包含有N个量子比特;所述第二量子比特组包含有N个量子比特;所述N为大于等于1的自然数;
基于M1个第一预设量子门,在所述第一量子比特组与所述至少一个第二量子比特组之间建立第二纠缠方式;所述M1为大于等于1小于等于N的自然数;
基于包含有第二可调参数的第二预设参数化量子电路,在建立所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的量子比特之间建立第三纠缠方式,以将所述初始量子电路转换成包含有至少2N个量子比特的目标参数化量子电路,其中,所述目标参数化量子电路至少包括:第一可调参数和第二可调参数。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第二纠缠方式至少表征基于所述第一预设量子门将所述第一量子比特组中的至少一个量子比特与所述第二量子比特组中的至少一个量子比特之间建立的纠缠关系;
建立有所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的量子比特中均作用有所述M1个第一预设量子门中的第一预设量子门;以及建立有所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的量子比特均作用有所述M1个第一预设量子门中的第一预设量子门。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述基于M1个第一预设量子门,在所述第一量子比特组与所述至少一个第二量子比特组之间建立第二纠缠方式,包括:
将所述M1个第一预设量子门中的第一预设量子门作用到所述第一量子比特组中的至少一个量子比特上,以及作用到所述第二量子比特组中的至少一个量子比特上。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述第一预设量子门为两量子比特门;所述M1等于N;
所述基于M1个第一预设量子门,在所述第一量子比特组与所述至少一个第二量子比特组之间建立第二纠缠方式,包括:
将所述M1个第一预设量子门中的第i个第一预设量子门,作用到所述第一量子比特组中第i个量子比特上,以及作用到所述第二量子比特组中的第i个量子比特上;所述i取值为大于等于1小于等于N的自然数。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述两量子比特门为受控非CNOT门,或受控酉门。
6.根据权利要求1、2和5中任一项所述的方法,其中,所述第一纠缠方式表征所述第一预设参数化量子电路作用于所述第一量子比特组中的所有量子比特后所建立的纠缠关系。
7.根据权利要求1、2和5中任一项所述的方法,其中,所述第一预设参数化量子电路至少包括P1个第一参数化量子门,所述P1为大于等于1小于等于N的自然数,所述第一参数化量子门包含有第一可调参数;
所述基于包含有第一可调参数的第一预设参数化量子电路,在初始量子电路的第一量子比特组中的量子比特之间建立第一纠缠方式,包括:
将所述P1个第一参数化量子门中的第一参数化量子门作用到所述第一量子比特组中的至少一个量子比特上。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述P1等于N,所述第一量子比特组中的各量子比特均作用有一个所述第一参数化量子门。
9.根据权利要求7所述的方法,其中,所述第一参数化量子门包括包含旋转参数的旋转门;
所述旋转门为以下门中的至少之一:
X旋转门、Y旋转门、Z旋转门。
10.根据权利要求1、2、5、8和9中任一项所述的方法,其中,所述第三纠缠方式表征所述第二预设参数化量子电路作用于所述第二量子比特组中的至少部分量子比特后所建立的纠缠关系。
11.根据权利要求1、2、5、8和9中任一项所述的方法,其中,所述第二预设参数化量子电路至少包括P2个第二参数化量子门,所述P2为大于等于1小于等于N的自然数,所述第二参数化量子门包含有第二可调参数;
所述基于包含有第二可调参数的第二预设参数化量子电路,在建立所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的量子比特之间建立第三纠缠方式,包括:
将所述P2个第二参数化量子门中的第二参数化量子门作用到建立所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的至少一个量子比特上。
12.根据权利要求11所述的方法,其中,所述P2等于N,所述第二量子比特组中的各量子比特均作用有一个所述第二参数化量子门。
13.根据权利要求11所述的方法,其中,所述第二参数化量子门包括包含旋转参数的旋转门;
所述旋转门为以下门中的至少之一:
X旋转门、Y旋转门、Z旋转门。
14.根据权利要求10所述的方法,其中,所述第三纠缠方式还表征基于第二预设量子门将所述第二量子比特组中的至少两个量子比特之间建立的纠缠关系。
15.根据权利要求14所述的方法,还包括:
将M2个第二预设量子门中的第二预设量子门作用到所述第二量子比特组中的至少两个量子比特上;M2为大于等于1小于等于N的自然数。
16.根据权利要求15所述的方法,其中,所述第二预设量子门为两量子比特门;所述M2等于N;
所述将M2个第二预设量子门中的第二预设量子门作用到所述第二量子比特组中的至少两个量子比特上,包括:
将M2个第二预设量子门中的第j个第二预设量子门作用到所述第二量子比特组中的第j个量子比特以及第j+1个量子比特上;所述j为大于等于1小于M2的自然数;
以及将所述M2个第二预设量子门中的第M2个第二预设量子门作用到所述第二量子比特组中的第一个量子比特与最后一个量子比特上。
17.根据权利要求16所述的方法,其中,所述两量子比特门为受控非门,或受控酉门。
18.根据权利要求1、2、5、8、9以及12至17中任一项所述的方法,在得到所述目标参数化量子电路之前,所述方法还包括:
基于包含有第三可调参数的第三预设参数化量子电路,在建立所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的量子比特之间建立第四纠缠方式;
其中,所述目标参数化量子电路还包括:第三可调参数。
19.根据权利要求18所述的方法,其中,所述第四纠缠方式表征所述第三预设参数化量子电路作用于所述第一量子比特组中的至少部分量子比特后所建立的纠缠关系。
20.根据权利要求18所述的方法,其中,所述第三预设参数化量子电路至少包括P3个第三参数化量子门,所述P3为大于等于1小于等于N的自然数,所述第三参数化量子门包含有第三可调参数;
所述基于包含有第三可调参数的第三预设参数化量子电路,在建立所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的量子比特之间建立第四纠缠方式,包括:
将所述P3个第三参数化量子门中的第三参数化量子门作用到建立所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的至少一个量子比特上。
21.根据权利要求20所述的方法,其中,所述P3等于N,所述第一量子比特组中的各量子比特均作用有一个所述第三参数化量子门。
22.根据权利要求20所述的方法,其中,所述第三参数化量子门包括包含旋转参数的旋转门;
所述旋转门为以下门中的至少之一:
X旋转门、Y旋转门、Z旋转门。
23.根据权利要求18所述的方法,其中,所述第四纠缠方式还表征基于第三预设量子门将所述第一量子比特组中的至少两个量子比特之间建立的纠缠关系。
24.根据权利要求23所述的方法,还包括:
将M3个第三预设量子门中的第三预设量子门作用到所述第一量子比特组中的至少两个量子比特上;M3为大于等于1小于等于N的自然数。
25.根据权利要求24所述的方法,其中,所述第三预设量子门为两量子比特门;所述M3等于N;
所述将M3个第三预设量子门中的第三预设量子门作用到所述第一量子比特组中的至少两个量子比特上,包括:
将M3个第三预设量子门中的第k个第三预设量子门作用到所述第一量子比特组中的第k个量子比特以及第k+1个量子比特上;所述k为大于等于1小于M3的自然数;
以及将所述M3个第三预设量子门中的第M3个第三预设量子门作用到所述第一量子比特组中的第一个量子比特与最后一个量子比特上。
26.根据权利要求25所述的方法,其中,所述两量子比特门为受控非门,或受控酉门。
27.一种参数化量子电路,包括:权利要求1至26中任一项方法所得到的目标参数化量子电路。
28.一种量子电路处理方法,应用于经典计算设备,包括:
对权利要求27所述的目标参数化量子电路的可调参数进行调整,以执行量子算法。
29.一种量子计算设备,包括:
第一量子处理单元,用于基于包含有第一可调参数的第一预设参数化量子电路,在初始量子电路的第一量子比特组中的量子比特之间建立第一纠缠方式;其中,所述初始量子电路包括第一量子比特组和至少一个第二量子比特组,所述第一量子比特组包含有N个量子比特;所述第二量子比特组包含有N个量子比特;所述N为大于等于1的自然数;
第二量子处理单元,用于基于M1个第一预设量子门,在所述第一量子比特组与所述至少一个第二量子比特组之间建立第二纠缠方式;所述M1为大于等于1小于等于N的自然数;
第三量子处理单元,用于基于包含有第二可调参数的第二预设参数化量子电路,在建立所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的量子比特之间建立第三纠缠方式,以将所述初始量子电路转换成包含有至少2N个量子比特的目标参数化量子电路,其中,所述目标参数化量子电路至少包括:第一可调参数和第二可调参数。
30.根据权利要求29所述的量子计算设备,其中,所述第二纠缠方式至少表征基于所述第一预设量子门将所述第一量子比特组中的至少一个量子比特与所述第二量子比特组中的至少一个量子比特之间建立的纠缠关系;
建立有所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的量子比特中均作用有所述M1个第一预设量子门中的第一预设量子门;以及建立有所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的量子比特均作用有所述M1个第一预设量子门中的第一预设量子门。
31.根据权利要求29或30所述的量子计算设备,其中,所述第二量子处理单元,还用于将所述M1个第一预设量子门中的第一预设量子门作用到所述第一量子比特组中的至少一个量子比特上,以及作用到所述第二量子比特组中的至少一个量子比特上。
32.根据权利要求29或30所述的量子计算设备,其中,所述第一预设量子门为两量子比特门;所述M1等于N;
所述第二量子处理单元,还用于将所述M1个第一预设量子门中的第i个第一预设量子门,作用到所述第一量子比特组中第i个量子比特上,以及作用到所述第二量子比特组中的第i个量子比特上;所述i取值为大于等于1小于等于N的自然数。
33.根据权利要求32所述的量子计算设备,其中,所述两量子比特门为受控非门,或受控酉门。
34.根据权利要求29、30和33中任一项所述的量子计算设备,其中,所述第一纠缠方式表征所述第一预设参数化量子电路作用于所述第一量子比特组中的所有量子比特后所建立的纠缠关系。
35.根据权利要求29、30和33中任一项所述的量子计算设备,其中,所述第一预设参数化量子电路至少包括P1个第一参数化量子门,所述P1为大于等于1小于等于N的自然数,所述第一参数化量子门包含有第一可调参数;
所述第一量子处理单元,还用于将所述P1个第一参数化量子门中的第一参数化量子门作用到所述第一量子比特组中的至少一个量子比特上。
36.根据权利要求35所述的量子计算设备,其中,所述P1等于N,所述第一量子比特组中的各量子比特均作用有一个所述第一参数化量子门。
37.根据权利要求35所述的量子计算设备,其中,所述第一参数化量子门包括包含旋转参数的旋转门;
所述旋转门为以下门中的至少之一:
X旋转门、Y旋转门、Z旋转门。
38.根据权利要求29、30、33、36和37中任一项所述的量子计算设备,其中,所述第三纠缠方式表征所述第二预设参数化量子电路作用于所述第二量子比特组中的至少部分量子比特后所建立的纠缠关系。
39.根据权利要求29、30、33、36和37中任一项所述的量子计算设备,其中,所述第二预设参数化量子电路至少包括P2个第二参数化量子门,所述P2为大于等于1小于等于N的自然数,所述第二参数化量子门包含有第二可调参数;
所述第三量子处理单元,还用于将所述P2个第二参数化量子门中的第二参数化量子门作用到建立所述第二纠缠方式后的所述第二量子比特组中的至少一个量子比特上。
40.根据权利要求39所述的量子计算设备,其中,所述P2等于N,所述第二量子比特组中的各量子比特均作用有一个所述第二参数化量子门。
41.根据权利要求39所述的量子计算设备,其中,所述第二参数化量子门包括包含旋转参数的旋转门;
所述旋转门为以下门中的至少之一:
X旋转门、Y旋转门、Z旋转门。
42.根据权利要求38所述的量子计算设备,其中,所述第三纠缠方式还表征基于第二预设量子门将所述第二量子比特组中的至少两个量子比特之间建立的纠缠关系。
43.根据权利要求42所述的量子计算设备,其中,
所述第三量子处理单元,还用于将M2个第二预设量子门中的第二预设量子门作用到所述第二量子比特组中的至少两个量子比特上;M2为大于等于1小于等于N的自然数。
44.根据权利要求43所述的量子计算设备,其中,所述第二预设量子门为两量子比特门;所述M2等于N;
所述第三量子处理单元,具体用于将M2个第二预设量子门中的第j个第二预设量子门作用到所述第二量子比特组中的第j个量子比特以及第j+1个量子比特上;所述j为大于等于1小于M2的自然数;以及将所述M2个第二预设量子门中的第M2个第二预设量子门作用到所述第二量子比特组中的第一个量子比特与最后一个量子比特上。
45.根据权利要求44所述的量子计算设备,其中,所述两量子比特门为受控非门,或受控酉门。
46.根据权利要求29、30、33、36、37以及40至45中任一项所述的量子计算设备,其中,所述第三量子处理单元,还用于在得到所述目标参数化量子电路之前,基于包含有第三可调参数的第三预设参数化量子电路,在建立所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的量子比特之间建立第四纠缠方式;
其中,所述目标参数化量子电路还包括:第三可调参数。
47.根据权利要求46所述的量子计算设备,其中,所述第四纠缠方式表征所述第三预设参数化量子电路作用于所述第一量子比特组中的至少部分量子比特后所建立的纠缠关系。
48.根据权利要求46所述的量子计算设备,其中,所述第三预设参数化量子电路至少包括P3个第三参数化量子门,所述P3为大于等于1小于等于N的自然数,所述第三参数化量子门包含有第三可调参数;
所述第三量子处理单元,具体用于将所述P3个第三参数化量子门中的第三参数化量子门作用到建立所述第二纠缠方式后的所述第一量子比特组中的至少一个量子比特上。
49.根据权利要求48所述的量子计算设备,其中,所述P3等于N,所述第一量子比特组中的各量子比特均作用有一个所述第三参数化量子门。
50.根据权利要求48所述的量子计算设备,其中,所述第三参数化量子门包括包含旋转参数的旋转门;
所述旋转门为以下门中的至少之一:
X旋转门、Y旋转门、Z旋转门。
51.根据权利要求46所述的量子计算设备,其中,所述第四纠缠方式还表征基于第三预设量子门将所述第一量子比特组中的至少两个量子比特之间建立的纠缠关系。
52.根据权利要求51所述的量子计算设备,其中,所述第三量子处理单元,还用于将M3个第三预设量子门中的第三预设量子门作用到所述第一量子比特组中的至少两个量子比特上;M3为大于等于1小于等于N的自然数。
53.根据权利要求52所述的量子计算设备,其中,所述第三预设量子门为两量子比特门;所述M3等于N;
所述第三量子处理单元,还用于将M3个第三预设量子门中的第k个第三预设量子门作用到所述第一量子比特组中的第k个量子比特以及第k+1个量子比特上;所述k为大于等于1小于M3的自然数;
以及将所述M3个第三预设量子门中的第M3个第三预设量子门作用到所述第一量子比特组中的第一个量子比特与最后一个量子比特上。
54.根据权利要求53所述的量子计算设备,其中,所述两量子比特门为受控非门,或受控酉门。
55.一种量子计算设备,其特征在于,所述量子计算设备包括:
至少一个量子处理单元;
存储器,耦合到至少一个QPU并用于存储可执行指令,
所述指令被所述至少一个量子处理单元执行,以使所述至少一个量子处理单元能够执行权利要求1至26中任一项所述的方法。
56.一种经典计算设备,其特征在于,所述经典计算设备包括:
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权利要求28所述的方法。
57.一种计算装置,包括:
权利要求28所述的经典计算设备;
权利要求29至54任一项所述的量子计算设备。
58.一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,当至少一个量子处理单元执行时,所述计算机指令使得所述至少一个量子处理单元执行根据权利要求1至26任一项所述的方法。
59.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求28所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210093684.9A CN114492813B (zh) | 2022-01-26 | 2022-01-26 | 量子电路处理方法、电路、计算设备、装置及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210093684.9A CN114492813B (zh) | 2022-01-26 | 2022-01-26 | 量子电路处理方法、电路、计算设备、装置及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114492813A CN114492813A (zh) | 2022-05-13 |
CN114492813B true CN114492813B (zh) | 2022-12-27 |
Family
ID=81474635
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210093684.9A Active CN114492813B (zh) | 2022-01-26 | 2022-01-26 | 量子电路处理方法、电路、计算设备、装置及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114492813B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2024184983A1 (ja) * | 2023-03-03 | 2024-09-12 | 富士通株式会社 | 情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103414537A (zh) * | 2013-08-05 | 2013-11-27 | 北京航空航天大学 | 一种基于无纠缠克隆的通用量子网络编码方法 |
CN107994307A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-05-04 | 合肥本源量子计算科技有限责任公司 | 一种使用可调量子数据总线耦合多量子比特的量子芯片和方法 |
CN112529203A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-03-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | 纠缠量子态分辨方法、装置、设备、存储介质及产品 |
CN112529201A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-03-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | 纠缠量子态转换方法、装置、设备、存储介质及产品 |
AU2021245164A1 (en) * | 2020-12-23 | 2021-10-21 | Beijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd. | Quantum entangled state processing method and apparatus, device, storage medium, and product |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6989387B2 (ja) * | 2015-05-05 | 2022-01-05 | キンダイ、インコーポレイテッドKyndi, Inc. | 古典的なプロセッサで量子類似計算をエミュレートするためのquanton表現 |
-
2022
- 2022-01-26 CN CN202210093684.9A patent/CN114492813B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103414537A (zh) * | 2013-08-05 | 2013-11-27 | 北京航空航天大学 | 一种基于无纠缠克隆的通用量子网络编码方法 |
CN107994307A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-05-04 | 合肥本源量子计算科技有限责任公司 | 一种使用可调量子数据总线耦合多量子比特的量子芯片和方法 |
CN112529203A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-03-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | 纠缠量子态分辨方法、装置、设备、存储介质及产品 |
CN112529201A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-03-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | 纠缠量子态转换方法、装置、设备、存储介质及产品 |
AU2021245164A1 (en) * | 2020-12-23 | 2021-10-21 | Beijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd. | Quantum entangled state processing method and apparatus, device, storage medium, and product |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
An Empirical Study of Optimizers for Quantum Machine Learning;Yiming Huang et al.;《2020 IEEE 6th International Conference on Computer and Communications (ICCC)》;20210212;第1560-1566页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114492813A (zh) | 2022-05-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111373420B (zh) | 用于量子计算的方法和系统 | |
CN113011593B (zh) | 消除量子测量噪声的方法及系统、电子设备和介质 | |
WO2020151129A1 (zh) | 量子机器学习框架构建方法、装置、量子计算机及计算机存储介质 | |
CN112529201B (zh) | 纠缠量子态转换方法、装置、设备、存储介质及产品 | |
CN114219076B (zh) | 量子神经网络训练方法及装置、电子设备和介质 | |
CN112990472B (zh) | 消除量子噪声的方法及装置、电子设备和介质 | |
EP3766019A1 (en) | Hybrid quantum-classical generative modes for learning data distributions | |
CN113807525B (zh) | 量子电路操作方法及装置、电子设备和介质 | |
CN109196529A (zh) | 量子辅助优化 | |
CN113496285A (zh) | 基于量子电路的数据处理方法及装置、电子设备和介质 | |
CN115577790B (zh) | 哈密顿量模拟方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114418107B (zh) | 酉算子编译方法、计算设备、装置及存储介质 | |
CN113379058B (zh) | 量子模拟方法及装置、电子设备及存储介质 | |
CN114580647A (zh) | 量子系统的模拟方法、计算设备、装置及存储介质 | |
CN113190719B (zh) | 节点分组方法、装置及电子设备 | |
CN114841352B (zh) | 量子计算处理方法、装置及电子设备 | |
CN114492813B (zh) | 量子电路处理方法、电路、计算设备、装置及存储介质 | |
US20230054391A1 (en) | Calibration of quantum measurement device | |
CN112529195B (zh) | 量子纠缠探测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN114418108A (zh) | 酉算子编译方法、计算设备、装置及存储介质 | |
CN114548413A (zh) | 量子电路操作方法及装置、电子设备和介质 | |
CN115101140B (zh) | 确定分子的基态特征的方法、设备及存储介质 | |
CN115345309A (zh) | 系统特征信息的确定方法、装置、电子设备和介质 | |
CN115456184B (zh) | 量子电路处理方法、量子态制备方法、装置、设备及介质 | |
CN115577783B (zh) | 量子数据处理方法、装置、设备以及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |