CN114912336B - 量子比特仿真模型的建立方法、装置以及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种量子比特仿真模型的建立方法、装置以及可读存储介质，所述量子比特仿真模型的建立方法包括利用建立的第一研究区域，在第一研究区域内对一第一标准结构单元进行内部参数的修正，最终得到一个可在量子芯片的建模过程中直接调用的量子比特仿真模型。利用本申请提出的建立方法在计算资源有限的条件下，完成对大规模量子芯片的仿真模型的计算，节省了仿真时间，提高了仿真效率，在一定程度上加快了量子芯片研发的进度。
Description
技术领域
本发明涉及量子计算领域，尤其是涉及一种量子比特仿真模型的建立方法、装置以及可读存储介质。
背景技术
量子计算是量子力学与计算机科学相结合的一种通过遵循量子力学规律、调控量子信息单元来进行计算的新型计算方式。它以微观粒子构成的量子比特为基本单元，具有量子叠加、纠缠等特性。并且，通过量子态的受控演化，量子计算能够实现信息编码和计算存储，具有经典计算技术无法比拟的巨大信息携带量和超强并行计算处理能力。
量子计算的实现依赖于量子芯片，在量子芯片的设计过程中，必然伴随着对其进行仿真操作。在对一些量子比特数目较少的量子芯片进行仿真时，例如2qubit或6qubit的量子芯片，可以从整个芯片出发进行全面的仿真操作。但是，随着量子计算相关技术的不断研究推进，量子芯片上的量子比特位数也在逐年增加，可以预见的是，后续会出现更大规模的量子芯片，届时量子芯片中的量子比特位数将会更多。例如，对于一个100qubit、1kqubit或者更多量子比特数量的量子芯片，其整个电磁场的计算量巨大，无论是利用3D电磁场仿真软件，还是服务器配置，现有的计算资源都无法支持大规模量子芯片实现快速的仿真计算，按照传统的仿真方案需要占用大量的计算资源，消耗大量的仿真时间，导致仿真效率低，极大地影响了量子芯片的研发进度。
如何利用现有的有限计算资源实现大规模量子芯片仿真，成为本领域亟待解决的技术问题。
需要说明的是，公开于本申请背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本申请一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种量子比特仿真模型的建立方法、装置以及可读存储介质，用于解决现有技术中的仿真方案需要占用大量的计算资源，消耗大量的仿真时间，导致仿真效率低，极大地影响了量子芯片的研发进度的问题。
为了实现上述目的，本发明提出一种量子比特仿真模型的建立方法，所述量子比特仿真模型用于量子芯片的仿真，所述建立方法包括以下步骤：
建立第一研究区域，其中，所述第一研究区域为用于容置若干个量子比特的仿真模型；
获取一个第一标准结构单元以及若干个第二标准结构单元，所述第一标准结构单元以及所述第二标准结构单元为内部参数可调整的单个量子比特的仿真模型，所述内部参数包括量子比特对应的等效电感和等效电容或分布电感和分布电容；
将所述第一标准结构单元以及所述第二标准结构单元设置在所述第一研究区域内，并基于所述第二标准结构单元对所述第一标准结构单元进行若干次参数调整，所述参数调整为对所述内部参数进行调整；
基于所述若干次参数调整的结果，输出所述量子比特仿真模型，其中，所述量子比特仿真模型为所述第一标准结构单元经所述若干次参数调整后的模型。
可选地，所述第一研究区域的范围根据所述量子芯片的结构进行调整。
可选地，所述若干次参数调整包括若干次第一调整过程以及一次第二调整过程；
其中，在若干次所述第一调整过程中，所述第一研究区域未被填满，在所述第二调整过程中，所述第一研究区域被所述第一标准结构单元以及若干个所述第二标准结构单元填满。
可选地，所述第一调整过程包括：
对所述第一标准结构单元进行两体参数修正，并输出第一模型；其中，所述两体参数修正包括根据所述第一标准结构单元周围相邻的所述第二标准结构单元，单独对所述第一标准结构单元的影响进行所述内部参数的修正，所述第一模型为所述第一标准结构单元经所述两体参数修正后的仿真模型；
对所述第一模型进行三体参数修正，并输出所述第二模型；其中，所述三体参数修正包括根据所述第一模型周围相邻的所述第二标准结构单元中每两个相邻的所述第二标准结构单元间，共同对所述第一模型的影响进行所述内部参数的修正，所述第二模型为所述第一模型经所述三体参数修正后的仿真模型。
可选地，所述对所述第一标准结构单元进行两体参数修正，包括：
在所述第一标准结构单元周围的不同选定位置依次放置一个所述第二标准结构单元；
对所述第一标准结构单元依次进行所述两体参数修正。
可选地，在每次所述两体参数修正的过程中，设置在所述第一研究区域中的所述第二标准结构单元的数量为一个。
可选地，在所述两体参数修正过程中，每个所述第二标准结构单元在所述第一标准结构单元周围的放置位置根据所述第一研究区域的结构进行调整。
可选地，所述对所述第一模型进行三体参数修正，包括：
在所述第一模型周围的不同选定位置依次放置两个相邻的所述第二标准结构单元；
对所述第一模型依次进行所述三体参数修正。
可选地，在每次所述三体参数修正的过程中，设置在所述第一研究区域中的所述第二标准结构单元的数量为两个。
可选地，在所述三体参数修正过程中，每两个相邻的所述第二标准结构单元在所述第一模型周围的放置位置根据所述第一研究区域的结构进行调整。
可选地，所述第二调整过程包括：
利用所述第二模型以及若干个所述第二标准结构单元，将所述第一研究区域填满；
对所述第二模型的内部参数进行修正。
可选地，所述第二标准结构单元的数量根据所述第一研究区域的结构调整。
可选地，所述若干次参数调整还包括：
在所述第一标准结构单元周围的不同选定位置依次放置若干个所述第二标准结构单元，并对所述第一标准结构单元依次进行内部参数的调整。
基于同一发明构思，本发明还提出一种量子芯片的仿真方法，所述仿真方法包括以下步骤：
获取若干个量子比特仿真模型，所述量子比特仿真模型利用上述特征描述中任一项所述的量子比特仿真模型的建立方法建立；
利用若干个所述量子比特仿真模型以及若干个耦合器仿真模型建立所述量子芯片的仿真模型，其中，若干个所述量子比特仿真模型间通过所述耦合器仿真模型耦合连接。
基于同一发明构思，本发明还提出一种量子芯片的设计方法，所述设计方法包括以下步骤：
获取所述量子芯片的仿真模型，所述量子芯片的仿真模型利用所述的量子芯片的仿真方法建立；
对所述量子芯片的仿真模型进行仿真计算，并基于仿真结果设计量子芯片的结构。
基于同一发明构思，本发明还提出一种量子比特仿真模型的建立装置，所述量子比特仿真模型用于量子芯片的仿真，所述建立装置包括：
第一研究区域建立模块，其被配置为建立第一研究区域，其中，所述第一研究区域为用于容置若干个量子比特的仿真模型；
标准结构单元获取模块，其被配置为获取一个第一标准结构单元以及若干个第二标准结构单元，所述第一标准结构单元以及所述第二标准结构单元为内部参数可调整的单个量子比特的仿真模型，所述内部参数包括量子比特对应的等效电感和等效电容或分布电感和分布电容；
参数调整模块，其被配置为将所述第一标准结构单元以及所述第二标准结构单元设置在所述第一研究区域内，并基于所述第二标准结构单元对所述第一标准结构单元进行若干次参数调整，所述参数调整为对所述内部参数进行调整；
输出模块，其被配置为基于所述若干次参数调整的结果，输出所述量子比特仿真模型，其中，所述量子比特仿真模型为所述第一标准结构单元经所述若干次参数调整后的模型。
基于同一发明构思，本发明还提出一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被一处理器执行时能实现上述特征描述中任一项所述的量子比特仿真模型的建立方法，或实现所述的量子芯片的仿真方法，或所述的量子芯片的设计方法。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明提出的一种量子比特仿真模型的建立方法，利用建立的第一研究区域，在第一研究区域内对一第一标准结构单元进行内部参数的修正，最终得到一个可在量子芯片的建模过程中直接调用的量子比特仿真模型。发明人发现，在大规模量子芯片的结构中，某个目标量子比特的参数受到距离较远处的其它量子比特的影响，相对于距离较近的其它量子的影响可看做为可以忽略不计的高阶小量，根据微扰理论的原理，可以仅考虑这些对目标量子比特参数影响较大的量子比特。因此，通过对处于第一研究区域内的第一标准结构单元的参数进行详细的仿真研究，在需要建立大规模量子芯片时，只需根据本申请提出的量子比特仿真模型的建立方法来获取对应的量子比特仿真模型，并将量子比特仿真模型加入到仿真软件的器件库中，直接调用库中的量子比特仿真模型即可建立大规模量子芯片的仿真模型，且无需再对大规模量子芯片的仿真模型中的各个量子比特进行仿真。利用本申请提出的建立方法在计算资源有限的条件下，完成对大规模量子芯片的仿真模型的计算，节省了仿真时间，提高了仿真效率，在一定程度上加快了量子芯片研发的进度。
本发明还提出一种量子芯片的仿真方法、量子芯片的设计方法、量子比特仿真模型的建立装置以及可读存储介质，与所述量子比特仿真模型的建立方法属于同一发明构思，因此具有相同的有益效果。
附图说明
图1为量子比特呈二维排布阵列结构的量子芯片示意图；
图2为量子比特从呈三维立体结构的量子芯片示意图；
图3为实施例一提出一种量子比特仿真模型的建立方法的流程示意图；
图4为一种7*7二维排布阵列结构的量子芯片的结构示意图；
图5为一种3*3的第一研究区域的示意图；
图6为进行两体参数修正过程中第一研究区域内量子比特的一种放置示意图；
图7为进行两体参数修正过程中第一研究区域内量子比特的另一种放置示意图；
图8为进行三体参数修正过程中第一研究区域内量子比特的一种放置示意图；
图9为进行三体参数修正过程中第一研究区域内量子比特的另一种放置示意图；
图10为第一类的量子比特的结构示意图；
图11为第二类的量子比特的结构示意图；
图12为量子比特呈三维立体结构排布的量子芯片的结构示意图；
图13为一种空间十字型结构的第一研究区域的示意图；
图14为一种量子比特仿真模型的建立装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合示意图对本发明的具体实施方式进行更详细的描述。根据下列描述和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或者位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在量子芯片的仿真过程中，只有建立了可靠的量子比特的仿真模型，才能获得可靠的量子芯片的仿真模型。在量子芯片的规模较小时，比如对2qubit的量子芯片进行仿真时，可直接建立2qubit的量子芯片的仿真结构，然后进行仿真计算。这种直接建立整体仿真模型的方法在量子芯片的规模逐渐变大时，其仿真运算的计算量呈指数级增长，直至现有的计算资源无法支持快速的仿真计算。
发明人发现，量子芯片中量子比特的结构一般呈周期性排布。请参考图1至图2，图1为量子比特呈二维排布阵列结构的量子芯片示意图，图2为量子比特从呈三维立体结构的量子芯片示意图。可根据量子芯片的结构划分最小的研究区域，对于待研究的目标量子比特，位于最小的研究区域内的其它量子比特对其内部参数的影响占据很大部分，而位于最小的研究区域外的其它量子比特对其内部参数的影响则是可忽略的高阶小量。正是基于上述发现，发明人考虑可通过针对某一量子芯片建立一最小研究区域，然后再对最小研究区域内目标量子比特的内部参数进行仿真调整，由于量子芯片的结构为周期性排布，因此，实际上量子芯片内部其它的量子比特均可用目标量子比特来代替，这样做就相当于，建立了一种针对某一量子芯片中量子比特的仿真模型，在建立该量子芯片的仿真模型时，可直接调用量子比特的仿真模型来建立，然后进行量子芯片的仿真运算，这样做既可以提供可靠的量子比特的仿真模型，又能够有效提高仿真效率，在一定程度上加快了量子芯片的研发进度。接下来，结合几个具体示例来详细说明本申请的技术方案：
实施例一
请参考图3，本实施例提出一种量子比特仿真模型的建立方法，所述量子比特仿真模型用于量子芯片的仿真，所述建立方法包括以下步骤：
S1：建立第一研究区域，其中，所述第一研究区域为用于容置若干个量子比特的仿真模型；
S2：获取一个第一标准结构单元以及若干个第二标准结构单元，所述第一标准结构单元以及所述第二标准结构单元为内部参数可调整的单个量子比特的仿真模型，所述内部参数包括量子比特对应的等效电感和等效电容或分布电感和分布电容；
S3：将所述第一标准结构单元以及所述第二标准结构单元设置在所述第一研究区域内，并基于所述第二标准结构单元对所述第一标准结构单元进行若干次参数调整，所述参数调整为对所述内部参数进行调整；
S4：基于所述若干次参数调整的结果，输出所述量子比特仿真模型，其中，所述量子比特仿真模型为所述第一标准结构单元经所述若干次参数调整后的模型。
与现有技术不同之处在于，本实施例提出的一种量子比特仿真模型的建立方法，利用建立的第一研究区域，在第一研究区域内对一第一标准结构单元进行内部参数的修正，最终得到一个可在量子芯片的建模过程中直接调用的量子比特仿真模型。发明人发现，在大规模量子芯片的结构中，某个目标量子比特的参数受到距离较远处的其它量子比特的影响，相对于距离较近的其它量子的影响可看做为可以忽略不计的高阶小量，根据微扰理论的原理，可以仅考虑这些对目标量子比特参数影响较大的量子比特。因此，通过对处于第一研究区域内的第一标准结构单元的参数进行详细的仿真研究，在需要建立大规模量子芯片时，只需根据本申请提出的量子比特仿真模型的建立方法来获取对应的量子比特仿真模型，并将量子比特仿真模型加入到仿真软件的器件库中，直接调用库中的量子比特仿真模型即可建立大规模量子芯片的仿真模型，且无需再对大规模量子芯片的仿真模型中的各个量子比特进行仿真。利用本申请提出的建立方法在计算资源有限的条件下，完成对大规模量子芯片的仿真模型的计算，节省了仿真时间，提高了仿真效率，在一定程度上加快了量子芯片研发的进度。
在建立所述第一标准结构单元以及所述第二标准结构单元的仿真模型时，实际上是要研究所述第一标准结构单元也即一量子比特的仿真模型中的电磁场受到周围量子比特的电磁场的影响。例如，首先在所述第一研究区域内放置一个所述第一标准结构单元，可以仿真出所述第一标准结构单元的电磁场；然后在所述第一研究区域内的另一指定位置再放置一个所述第二标准结构单元，观察所述第二标准结构单元的电磁场对于所述第一标准结构单元的电磁场的影响。由于所述第一标准结构单元的电磁场实际上是由其内部参数决定的，因此可以根据仿真后的结构调整所述第一标准结构单元的内部参数。通过这种内部参数调整就可以仿真模拟出在实际量子芯片的设计过程中，量子比特受周围其它量子比特的影响。另外，对于量子比特来说，能够决定其电磁场的内部参数为该量子比特的等效电感和等效电容和/或其分布电容和分部电感。因此，在进行内部参数调整时，实际上就是对量子比特的等效电感和等效电容和/或其分布电容和分部电感进行相应地调整，以使得量子比特的电磁场与实际应用时的情况更加符合，也就是提高了量子比特仿真模型的可靠性。本领域技术人员可以理解的是，对于量子比特以及量子芯片的仿真可在一些电磁场仿真软件上执行，例如可使用包括但不限于以下电磁场仿真软件：利用有限元法的ANSYS HFSS，或利用有限积分法的CST Microwave Studio，或利用矩量法的Microwave Office、ADS、AnsysDesigner、XFDTD、Zeland IE3D、Sonnet、FEKO等，具体使用何种电磁场仿真软件，在此不做限制，具体可根据实际需要来选择。
进一步地，所述第一研究区域的范围可根据所述量子芯片的结构进行调整。例如，若需要对类似于图1中示出的5*5二维排布阵列结构的量子芯片进行仿真运算，由于该量子芯片中的每个量子比特的内部参数受到的最大影响均是围绕在其周围的一圈量子比特，按照本申请提出的技术方案，可以建立一个类似3*3的第一研究区域。如图5所示，只要通过仿真研究出图5中位于中心点的量子比特q5的内部参数受周围8个量子比特(也即量子比特q1、q2、q3、q4、q6、q7、q8以及q9)的影响并以此对量子比特q5的内部参数进行相应的调整即可。将量子比特q5调整后的仿真模型加入到仿真软件的器件库中，在后续建立如图1的5*5二维排布阵列结构的量子芯片时，研发人员只需要直接调用器件库中量子比特q5的仿真模型。图1中所有的量子比特均可利用量子比特q5的仿真模型来代替，对于图1中位于最外围一圈的量子比特，由于这些量子比特在量子芯片结构中无法用量子比特q5来代替。因此，在具体仿真时可通过在图1示出的结构基础上在外围再加一圈。也即建立一个7*7二维排布阵列结构的量子芯片，请参考图4，这个量子芯片中的每个量子比特均利用量子比特q5的仿真模型建立，最外围一圈的量子比特作为辅助量子比特，在量子计算时并不使用这些辅助量子比特。通过图4和图5不难看出，该7*7二维排布阵列结构的量子芯片除了最外围的一圈量子比特外，位于其中间的每个量子比特的位置均可等效为量子比特q5在图5中的位置。
需要注意的是，所述第二标准结构单元的数量根据所述第一研究区域的结构调整，在此不做限制。
进一步地，针对所述第一标准结构单元的所述若干次参数调整包括若干次第一调整过程以及一次第二调整过程。其中，在若干次所述第一调整过程中，所述第一研究区域未被填满，在所述第二调整过程中，所述第一研究区域被所述第一标准结构单元以及若干个所述第二标准结构单元填满。
具体地，所述第一调整过程可包括以下两个步骤：
第一步：对所述第一标准结构单元进行两体参数修正，并输出第一模型；其中，所述两体参数修正包括根据所述第一标准结构单元周围相邻的所述第二标准结构单元，单独对所述第一标准结构单元的影响进行所述内部参数的修正，所述第一模型为所述第一标准结构单元经所述两体参数修正后的仿真模型。
第二步：对所述第一模型进行三体参数修正，并输出所述第二模型；其中，所述三体参数修正包括根据所述第一模型周围相邻的所述第二标准结构单元中每两个相邻的所述第二标准结构单元间，共同对所述第一模型的影响进行所述内部参数的修正，所述第二模型为所述第一模型经所述三体参数修正后的仿真模型。
为了更好地理解本申请中两体参数修正以及三体参数修正的概念，下面结合图5中给出的仿真结构来具体说明。
所述两体参数修正是指在所述第一标准结构单元(也即图5中的量子比特q5)的周围放置所述第二标准结构单元(也即图5中的量子比特q1、q2、q3、q4、q6、q7、q8以及q9)进行仿真，并根据量子比特q5周围单个的量子比特对量子比特q5内部参数的影响进行相应地调整。例如，请参考图6，在所述第一研究区域内放置量子比特q1，通过仿真研究量子比特q1对量子比特q5的影响，并据此修正量子比特q5的内部参数。请参考图7，然后再将量子比特q2放置到所述第一研究区域内，通过仿真研究量子比特q2对量子比特q5的影响，并据此修正量子比特q5的内部参数。以此，将量子比特q1、q2、q3、q4、q6、q7、q8以及q9逐个添加到所述第一研究区域内，并进行仿真研究，这些参数修正过程就是所述两体参数修正。本实施例的图6和图7中所示出的两体参数修正过程，在每次所述两体参数修正的过程中，设置在所述第一研究区域中的所述第二标准结构单元的数量仅为一个。
需要注意的是，在所述两体参数修正过程中，每个所述第二标准结构单元在所述第一标准结构单元周围的放置位置根据所述第一研究区域的结构进行调整。
所述三体参数修正是指在所述第一标准结构单元(也即图5中的量子比特q5)的周围放置两个相邻的所述第二标准结构单元(也即图5中的量子比特q1、q2、q3、q4、q6、q7、q8以及q9)进行仿真，并根据量子比特q5周围两个相邻的量子比特之间的影响，对量子比特q5内部参数所产生的影响进行相应地调整。例如，请参考图8，在所述第一研究区域内放置量子比特q1和q2，通过仿真研究量子比特q1和q2对量子比特q5的影响，并据此修正量子比特q5的内部参数。通过前述的两体参数修正，已经分别知道了量子比特q1对量子比特q5的影响，并对量子比特q5的仿真模型作了修正；同时也知道了量子比特q2对量子比特q5的影响，并对量子比特q5的仿真模型做了影响；在进行三体参数修正时，同时放置在量子比特q5周围设置量子比特q1和q2，此时，除了量子比特q1和q2各自单独对q5的影响，还有q1和q2之间一起对q5的影响。在进行三体参数修正过程中，所要研究的就是q1和q2之间一起对q5的影响，并以此调整量子比特q5的仿真模型。在研究完量子比特q1和q2对量子比特q5的影响后，可再将量子比特q2和q3放置到所述第一研究区域内，通过仿真研究量子比特q2和q3对量子比特q5的影响，并据此修正量子比特q5的内部参数，请参考图9。以此，在所述第一研究区域内分别放置量子比特q3和q6、量子比特q6和q9、量子比特q9和q8、量子比特q8和q7、量子比特q7和q4、量子比特q4和q1，并进行仿真研究，这些参数修正过程就是所述三体参数修正。
本实施例的图8和图9中所示出的三体参数修正过程，在每次所述三体参数修正的过程中，设置在所述第一研究区域中的所述第二标准结构单元的数量为两个。
需要注意的是，在所述三体参数修正过程中，每两个相邻的所述第二标准结构单元在所述第一模型周围的放置位置根据所述第一研究区域的结构进行调整。
在所述第一调整过程的第一步中，所述对所述第一标准结构单元进行两体参数修正，包括：
在所述第一标准结构单元周围的不同选定位置依次放置一个所述第二标准结构单元；
对所述第一标准结构单元依次进行所述两体参数修正。
可选地，所述对所述第一模型进行三体参数修正，包括：
在所述第一模型周围的不同选定位置依次放置两个相邻的所述第二标准结构单元；
对所述第一模型依次进行所述三体参数修正。
在上述参数调整过程的描述可知，包括了所述二体参数修正以及所述三体参数修正过程，并且均采用单独研究的方法，也即在进行二体参数修正时，设置在所述第一研究区域中的所述第二标准结构单元的数量仅为一个；在进行三体参数修正时，设置在所述第一研究区域中的所述第二标准结构单元的数量仅为两个。在其它实施例中，参数调整过程还可以包括其它的研究方法。例如，在图6中放置好量子比特q1并仿真结束后，直接在图6仿真模型的基础上，加入量子比特q2。也就是说在每次参数调整的过程中，设置在所述第一研究区域中的所述第二标准结构单元的数量还可以处于逐渐累加的过程，那么此时就变为研究量子比特q1、q2对量子比特的三体参数修正。然后在依次加入量子比特q3、q6、q9等，相当于依次研究四体参数修正、五体参数修正、六体参数修正等，这种研究方式相对于前面只进行两体参数修正以及三体参数修正而言，其仿真时需要考虑的参数较为复杂。具体选择何种方式进行参数调整可根据实际需要来选择，在此不做限制。另外，每次放置到所述第一研究区域内的所述第二标准结构单元的数量，可以是每次放置一个，还可以是每次放置两个或多个，或是这几种情况的组合均可，在此不做限制，具体可根据实际需要来选择。
进一步地，所述第二调整过程包括：
利用所述第二模型以及若干个所述第二标准结构单元，将所述第一研究区域填满；
对所述第二模型的内部参数进行修正。
需要注意的是，本申请提出的技术方案除了可应用在量子比特呈二维排布的量子芯片结构中，还可应用在量子比特呈三维立体结构排布的量子芯片中。例如，若需要对三维立体结构的量子芯片进行仿真运算，假设该量子芯片的结构如图12所示。该量子芯片包括125个量子比特，这些量子比特在空间上的排布可看成一个5*5*5的立方体结构。对于这样一种量子比特呈立方体排布的量子芯片，可构建一种空间十字型结构的第一研究区域，请参考图13。只需要通过仿真研究出量子比特Q7周围的六个量子比特Q1、Q2、Q3、Q4、Q5以及Q6对量子比特Q7的内部参数的影响，并基于仿真结果修正量子比特Q7的内部参数。通过图12和图13可以看出，图12中量子芯片除了最外围一圈的量子比特外，位于其中间的每个量子比特的位置均可等效为量子比特Q7在图13中的位置。与上面二维排布阵列结构的量子芯片类似地，在具体仿真时，可在图12示出的量子芯片周围再加上一圈用于辅助的量子比特，也即形成一个7*7*7的量子芯片结构，这样其内部5*5*5的量子芯片部分中每个量子比特的位置均可利用图13中的量子比特Q7来等效替换。
可以理解的是，图5和图13列举的两种第一研究区域，仅是为了本领域技术人员更好地理解本申请的技术方案所给出的示例，并不能视为对本申请的任何限制。在具体实施中，面对如图1和图12所示的量子芯片的仿真运算时，并不局限于选择图5和图13示出的两种第一研究区域，可根据具体实际情况来选择第一研究区域的范围，在此不做限制。
实施例二
通过实施例一中对于图5中示出结构的量子芯片的仿真过程可以看出，在利用上述量子比特仿真模型的建立方法建立的量子比特的仿真模型时，如果想要建立一个仿真模型那么需要在需要建立的量子芯片的仿真模型外再加一圈用于辅助作用的量子比特以使得中间的量子比特的位置均可以等价于所述第一标准结构单元在所述第一研究区域中的位置。这样做在实际应用到量子芯片设计过程中，由于最外围的量子比特并不参与工作，因此会导致资源的浪费。发明人考虑，可针对外围的一圈量子比特根据其位置的不同分别进行建立模型，因此可以认为，在建立某一个量子芯片中量子比特的仿真模型时，可能需要不止一种第一研究区域。
对于量子芯片最外围一圈的量子比特可分为两大类，第一类是处于顶点处的量子比特，例如，图5中的量子比特q1、q3、q7以及q9。第二类则是其余处于侧边上的量子比特，例如，图5中的量子比特q2、q4、q6以及q8。可以理解的是，本实施例中提出对于量子芯片外围一圈量子比特的两大类，仅是为了便于本领域技术人员的理解所提出的示例性，在其它实施例中，还可有其它类型的分类，在此不做限制，具体分类需根据量子芯片的实际结构来进行。以下先对上面提到的第一类以及第二类的仿真模型的建立过程做简要描述：
对于第一类，请参考图10，量子比特q1、q3、q7以及q9在第一研究区域内的位置可以看做等效，因此，在将量子比特q1、q3、q7以及q9看做等效时，只要研究其中任意一个即可，其余的三个量子比特均可等效替换。在本实施例中以量子比特q1为例来进行说明，可以构建一种如图10所示的仿真模型，并分别研究针对量子比特q1的两体参数修正和三体参数修正。可以利用这样一种3*3的第一研究区域，还可以重新建立一个2*2的第一研究区域用于容置量子比特q1、q2、q4以及q5。对于所述量子比特q1的内部参数修正过程可参照上述对于量子比特q5内部参数修正过程，在此不做赘述。基于此，可以得出一个针对第一类也即处于顶点处的量子比特的仿真模型，可定义为第一类仿真模型。可以理解的是，量子比特q1、q3、q7以及q9在第一研究区域内的位置也可以分别研究，也即这四个量子比特在第一研究区域内的位置并不等效，那么此时就需要对量子比特q1、q3、q7以及q9分别研究，并生成各自对应的仿真模型，其过程可参考上述等效时的仿真过程，在此不做赘述。
对于第二类，请参考图11，量子比特q2、q4、q6以及q8在第一研究区域内的位置可以看做等效，因此，在将量子比特q1、q3、q7以及q9看做等效时，实际上只要研究其中任意一个即可，其余的三个量子比特均可等效替换。在本实施例中以量子比特q4为例来进行说明，可以构建一种如图11所示的仿真模型，并分别研究针对量子比特q2的两体参数修正和三体参数修正。可以利用这样一种3*3的第一研究区域，还可以重新建立一个3*2的第一研究区域用于容置量子比特q1、q2、q4、q5、q7以及q8。对于所述量子比特q4的内部参数修正过程可参照上述对于量子比特q5内部参数修正过程，在此不做赘述。基于此，可以得出一个针对第二类也即其余处于侧边上的量子比特的仿真模型，可定义为第二类仿真模型。与第一类相同地，可以理解的是，量子比特q2、q4、q6以及q8在第一研究区域内的位置也可以分别研究，也即这四个量子比特在第一研究区域内的位置并不等效，那么此时就需要对量子比特q2、q4、q6以及q8分别研究，并生成各自对应的仿真模型，其过程可参考上述等效时的仿真过程，在此不做赘述。通过上述第一类仿真模型以及第二类仿真模型的建立后，将所述第一类仿真模型、所述第二类仿真模型以及所述量子比特仿真模型加入到仿真软件的器件库中，在后续建立量子芯片的仿真模型时，可直接调用。例如，需要建立如图1所示的量子芯片的模型时，可直接调用四个第一类仿真模型以仿真四个顶点的量子比特，其余处于侧边的量子比特则调用第二类仿真模型来仿真，处于中间的3*3结构全部调用所述量子比特仿真模型。
可以理解的是，在本实施例中，量子芯片的最外围结构为规则的形状，因此，只需要建立第一类仿真模型以及第二类仿真模型即可。在其它实施例中，量子芯片的最外围结构可能会是不规则形状，此时就需要根据实际情况，建立其它种类的仿真模型，在此不一一阐述，其具体实施方案可参照第一类仿真模型以及第二类仿真模型的建立过程。另外，当量子芯片中的量子比特的结构为三维立体结构时，还需要考虑包括但不限于顶点、棱以及侧面等各种不同种类的模型，需要建立更多与之对应的仿真模型，在此不一一赘述，具体可根据实际需要来选择。
通过对比实施例一的技术方案以及本实施例的技术方案，不难看出，利用本实施例中的技术方案进行量子芯片的仿真运算时，其建模模型更加简单，有效利用了量子芯片中的每一个量子比特。
实施例三
基于同一发明构思，本实施例还提出一种量子芯片的仿真方法，所述仿真方法包括以下步骤：
获取若干个所述量子比特仿真模型，所述量子比特仿真模型利用实施例一或实施例二中所述的量子比特仿真模型的建立方法建立；
利用若干个所述量子比特仿真模型以及若干个耦合器仿真模型建立所述量子芯片的仿真模型，其中，若干个所述量子比特仿真模型间通过所述耦合器仿真模型耦合连接。
实施例四
基于同一发明构思，本实施例提出一种量子芯片的设计方法，所述设计方法包括以下步骤：
获取所述量子芯片仿真模型，所述量子芯片的仿真模型利用实施例三中的量子芯片的仿真方法建立；
对所述量子芯片仿真模型进行仿真计算，并基于仿真结果设计量子芯片的结构。
实施例五
基于同一发明构思，本实施例提出一种量子比特仿真模型的建立装置10，所述量子比特仿真模型用于量子芯片的仿真，请参考图14，所述建立装置10包括：
第一研究区域建立模块101，其被配置为建立第一研究区域，其中，所述第一研究区域为用于容置若干个量子比特的仿真模型；
标准结构单元获取模块102，其被配置为获取一个第一标准结构单元以及若干个第二标准结构单元，所述第一标准结构单元以及所述第二标准结构单元为内部参数可调整的单个量子比特的仿真模型，所述内部参数包括量子比特对应的等效电感和等效电容或分布电感和分布电容；
参数调整模块103，其被配置为将所述第一标准结构单元以及所述第二标准结构单元设置在所述第一研究区域内，并基于所述第二标准结构单元对所述第一标准结构单元进行若干次参数调整，所述参数调整为对所述内部参数进行调整；
输出模块104，其被配置为基于所述若干次参数调整的结果，输出所述量子比特仿真模型，其中，所述量子比特仿真模型为所述第一标准结构单元经所述若干次参数调整后的模型。
可以理解的是，所述第一研究区域建立模块101、所述标准结构单元获取模块102、所述参数调整模块103以及所述输出模块104可以合并在一个装置中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个子模块，或者，所述第一研究区域建立模块101、所述标准结构单元获取模块102、所述参数调整模块103以及所述输出模块104中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个功能模块中实现。根据本发明的实施例，所述第一研究区域建立模块101、所述标准结构单元获取模块102、所述参数调整模块103以及所述输出模块104中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以以对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式的适当组合来实现。或者，所述第一研究区域建立模块101、所述标准结构单元获取模块102、所述参数调整模块103以及所述输出模块104中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该程序被计算机运行时，可以执行相应模块的功能。
实施例六
基于同一发明构思，本实施例提出一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被一处理器执行时能实现上述特征描述中任一项所述的量子比特仿真模型的建立方法，或实现所述的量子芯片的仿真方法，或实现所述的量子芯片的设计方法。
所述可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备，例如可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所描述的计算机程序可以从可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收所述计算机程序，并转发该计算机程序，以供存储在各个计算/处理设备中的可读存储介质中。用于执行本发明操作的计算机程序可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。所述计算机程序可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机程序的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。
这里参照根据本发明实施例的方法、系统和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机程序实现。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些程序在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机程序存储在可读存储介质中，这些计算机程序使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有该计算机程序的可读存储介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机程序加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的计算机程序实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”或“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例中以合适的方式结合。此外，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例进行接合和组合。
上述仅为本发明的优选实施例而已，并不对本发明起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员，在不脱离本发明的技术方案的范围内，对本发明揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动，均属未脱离本发明的技术方案的内容，仍属于本发明的保护范围之内。
Claims (17)
1.一种量子比特仿真模型的建立方法，其特征在于，所述量子比特仿真模型用于量子芯片的仿真，所述建立方法包括以下步骤：
建立第一研究区域，其中，所述第一研究区域为用于容置若干个量子比特的仿真模型；
获取一个第一标准结构单元以及若干个第二标准结构单元，所述第一标准结构单元以及所述第二标准结构单元为内部参数可调整的单个量子比特的仿真模型，所述内部参数包括量子比特对应的等效电感和等效电容或分布电感和分布电容，第二标准结构单元与第一标准结构单元周围相邻；
将所述第一标准结构单元以及所述第二标准结构单元设置在所述第一研究区域内，并基于所述第二标准结构单元对所述第一标准结构单元进行若干次参数调整，所述参数调整为根据所述第二标准结构单元的电磁场对于所述第一标准结构单元的电磁场的影响对所述内部参数进行调整；
基于所述若干次参数调整的结果，输出所述量子比特仿真模型，其中，所述量子比特仿真模型为所述第一标准结构单元经所述若干次参数调整后的模型。
2.如权利要求1所述的量子比特仿真模型的建立方法，其特征在于，所述第一研究区域的范围根据所述量子芯片的结构进行调整。
3.如权利要求1所述的量子比特仿真模型的建立方法，其特征在于，所述若干次参数调整包括若干次第一调整过程以及一次第二调整过程；
其中，在若干次所述第一调整过程中，所述第一研究区域未被填满，在所述第二调整过程中，所述第一研究区域被所述第一标准结构单元以及若干个所述第二标准结构单元填满。
4.如权利要求3所述的量子比特仿真模型的建立方法，其特征在于，所述第一调整过程包括：
对所述第一标准结构单元进行两体参数修正，并输出第一模型；其中，所述两体参数修正包括根据所述第一标准结构单元周围相邻的所述第二标准结构单元，单独对所述第一标准结构单元的影响进行所述内部参数的修正，所述第一模型为所述第一标准结构单元经所述两体参数修正后的仿真模型；
对所述第一模型进行三体参数修正，并输出第二模型；其中，所述三体参数修正包括根据所述第一模型周围相邻的所述第二标准结构单元中每两个相邻的所述第二标准结构单元间，共同对所述第一模型的影响进行所述内部参数的修正，所述第二模型为所述第一模型经所述三体参数修正后的仿真模型。
5.如权利要求4所述的量子比特仿真模型的建立方法，其特征在于，所述对所述第一标准结构单元进行两体参数修正，包括：
在所述第一标准结构单元周围的不同选定位置依次放置一个所述第二标准结构单元；
对所述第一标准结构单元依次进行所述两体参数修正。
6.如权利要求5所述的量子比特仿真模型的建立方法，其特征在于，在每次所述两体参数修正的过程中，设置在所述第一研究区域中的所述第二标准结构单元的数量为一个。
7.如权利要求5所述的量子比特仿真模型的建立方法，其特征在于，在所述两体参数修正过程中，每个所述第二标准结构单元在所述第一标准结构单元周围的放置位置根据所述第一研究区域的结构进行调整。
8.如权利要求4所述的量子比特仿真模型的建立方法，其特征在于，所述对所述第一模型进行三体参数修正，包括：
在所述第一模型周围的不同选定位置依次放置两个相邻的所述第二标准结构单元；
对所述第一模型依次进行所述三体参数修正。
9.如权利要求8所述的量子比特仿真模型的建立方法，其特征在于，在每次所述三体参数修正的过程中，设置在所述第一研究区域中的所述第二标准结构单元的数量为两个。
10.如权利要求8所述的量子比特仿真模型的建立方法，其特征在于，在所述三体参数修正过程中，每两个相邻的所述第二标准结构单元在所述第一模型周围的放置位置根据所述第一研究区域的结构进行调整。
11.如权利要求4所述的量子比特仿真模型的建立方法，其特征在于，所述第二调整过程包括：
利用所述第二模型以及若干个所述第二标准结构单元，将所述第一研究区域填满；
对所述第二模型的内部参数进行修正。
12.如权利要求1所述的量子比特仿真模型的建立方法，其特征在于，所述第二标准结构单元的数量根据所述第一研究区域的结构调整。
13.如权利要求1所述的量子比特仿真模型的建立方法，其特征在于，所述若干次参数调整还包括：
在所述第一标准结构单元周围的不同选定位置依次放置若干个所述第二标准结构单元，并对所述第一标准结构单元依次进行内部参数的调整。
14.一种量子芯片的仿真方法，其特征在于，所述仿真方法包括以下步骤：
获取若干个量子比特仿真模型，所述量子比特仿真模型利用权利要求1-13中任一项所述的量子比特仿真模型的建立方法建立；
利用若干个所述量子比特仿真模型以及若干个耦合器仿真模型建立所述量子芯片的仿真模型，其中，若干个所述量子比特仿真模型间通过所述耦合器仿真模型耦合连接。
15.一种量子芯片的设计方法，其特征在于，所述设计方法包括以下步骤：
获取所述量子芯片的仿真模型，所述量子芯片的仿真模型利用权利要求14所述的量子芯片的仿真方法建立；
对所述量子芯片的仿真模型进行仿真计算，并基于仿真结果设计量子芯片的结构。
16.一种量子比特仿真模型的建立装置，其特征在于，所述量子比特仿真模型用于量子芯片的仿真，所述建立装置包括：
第一研究区域建立模块，其被配置为建立第一研究区域，其中，所述第一研究区域为用于容置若干个量子比特的仿真模型；
标准结构单元获取模块，其被配置为获取一个第一标准结构单元以及若干个第二标准结构单元，所述第一标准结构单元以及所述第二标准结构单元为内部参数可调整的单个量子比特的仿真模型，所述内部参数包括量子比特对应的等效电感和等效电容或分布电感和分布电容，第二标准结构单元与第一标准结构单元周围相邻；
参数调整模块，其被配置为将所述第一标准结构单元以及所述第二标准结构单元设置在所述第一研究区域内，并基于所述第二标准结构单元对所述第一标准结构单元进行若干次参数调整，所述参数调整为根据所述第二标准结构单元的电磁场对于所述第一标准结构单元的电磁场的影响对所述内部参数进行调整；
输出模块，其被配置为基于所述若干次参数调整的结果，输出所述量子比特仿真模型，其中，所述量子比特仿真模型为所述第一标准结构单元经所述若干次参数调整后的模型。
17.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被一处理器执行时能实现权利要求1-13中任一项所述的量子比特仿真模型的建立方法，或实现权利要求14所述的量子芯片的仿真方法，或实现权利要求15所述的量子芯片的设计方法。
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109978171A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-07-05 | 南京航空航天大学 | 一种基于云计算的Grover量子仿真算法优化方法 |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109978171A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-07-05 | 南京航空航天大学 | 一种基于云计算的Grover量子仿真算法优化方法 |
| WO2020224150A1 (en) * | 2019-05-05 | 2020-11-12 | Supreme Qi Pte Ltd | System and method for quantum circuit simulation |
| CN110188885A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-08-30 | 合肥本源量子计算科技有限责任公司 | 一种量子计算模拟方法、装置、存储介质和电子装置 |
| CN112132287A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-12-25 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种分布式的量子计算仿真方法和装置 |
Non-Patent Citations (1)
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 230088 6th floor, E2 building, phase II, innovation industrial park, 2800 innovation Avenue, high tech Zone, Hefei City, Anhui Province Applicant after: Benyuan Quantum Computing Technology (Hefei) Co.,Ltd. Address before: 230088 6th floor, E2 building, phase II, innovation industrial park, 2800 innovation Avenue, high tech Zone, Hefei City, Anhui Province Applicant before: ORIGIN QUANTUM COMPUTING COMPANY, LIMITED, HEFEI |
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| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |