CN115700613B - 量子比特控制信号的优化方法、装置、以及量子计算机 - Google Patents
量子比特控制信号的优化方法、装置、以及量子计算机 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115700613B CN115700613B CN202110855265.XA CN202110855265A CN115700613B CN 115700613 B CN115700613 B CN 115700613B CN 202110855265 A CN202110855265 A CN 202110855265A CN 115700613 B CN115700613 B CN 115700613B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- quantum
- control signal
- qubit
- frequency
- optimizing
- 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
- 239000002096 quantum dot Substances 0.000 title claims abstract description 286
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims description 9
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims abstract description 80
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 14
- 230000005283 ground state Effects 0.000 claims description 13
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 9
- 230000005281 excited state Effects 0.000 claims description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 11
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 9
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 4
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000003466 anti-cipated effect Effects 0.000 description 1
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
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
- G06N10/40—Physical realisations or architectures of quantum processors or components for manipulating qubits, e.g. qubit coupling or qubit control
-
- 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
- G06N10/20—Models of quantum computing, e.g. quantum circuits or universal quantum computers
-
- 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
- G06N10/70—Quantum error correction, detection or prevention, e.g. surface codes or magic state distillation
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)
- Superconductor Devices And Manufacturing Methods Thereof (AREA)
Abstract
本申请公开了一种量子比特控制信号的优化方法、装置、以及量子计算机。所述方法包括：基于Ramsey实验获得量子比特的工作频率；基于APE实验获得所述量子比特控制信号的频率失谐量；其中，所述APE实验为测量所述量子比特的量子态信息随所述量子比特控制信号的频率的预设失谐量变化的实验；所述量子比特控制信号的频率根据所述量子比特的工作频率设置；基于所述频率失谐量优化所述量子比特控制信号。本申请能够提高量子比特控制信号的保真度。
Description
技术领域
本申请属于量子计算领域，特别是一种量子比特控制信号的优化方法、装置、以及量子计算机。
背景技术
在现有技术中，量子芯片作为芯片的一种，是量子计算机的基本构成单元，是以量子态的叠加效应为原理，以量子比特为信息处理的载体的处理器，量子芯片上集成有多个量子比特，为了实现更复杂的量子计算任务需求，量子芯片上的量子比特位数在迅速增加。
通过在量子比特上施加与量子比特控制信号对应的控制信号，使得量子比特运行量子计算任务，并通过测量量子比特的量子态信息获得计算任务的执行结果。其中，控制信号的保真度会直接影响计算任务结果的精度。控制信号的保真度受频率、幅值、相位等参数的影响，因此现有技术中控制信号的保真度比较低。
发明内容
本申请的目的是提供一种量子比特控制信号优化方法、装置、以及量子计算机，以解决现有技术中的不足，它能够提高量子比特控制信号的保真度。
本申请技术方案如下：
本申请一方面提供一种量子比特控制信号的优化方法，所述方法包括：基于Ramsey实验获得量子比特的工作频率；基于APE实验获得所述量子比特控制信号的频率失谐量；其中，所述APE实验为测量所述量子比特的量子态信息随所述量子比特控制信号的频率的预设失谐量变化的实验；所述量子比特控制信号的频率根据所述量子比特的工作频率设置；基于所述频率失谐量优化所述量子比特控制信号。
如上所述的量子比特控制信号的优化方法，进一步的，所述基于Ramsey实验获得量子比特的工作频率之前，包括：更新预先确定的量子态判据，其中所述量子态判据用于确定所述量子比特的量子态信息。
如上所述的量子比特控制信号的优化方法，进一步的，所述基于APE实验获得所述量子比特控制信号的频率失谐量，包括：根据所述工作频率确定N对量子比特控制信号；其中，任意一对所述量子比特控制信号使得所述量子态信息从第一量子态沿预设路径变化为第二量子态，并从所述第二量子态沿所述预设路径变化为所述第一量子态，所述N为正整数；确定所述预设失谐量的第一扫描区间和第一扫描步长，并根据所述第一扫描区间和所述第一扫描步长更新所述N对量子比特控制信号的频率，且施加更新后的所述N对量子比特控制信号至所述量子比特，获得当前N对量子比特控制信号作用时所述量子态信息随所述预设失谐量变化的第一数据；基于多个所述第一数据获得所述频率失谐量。
如上所述的量子比特控制信号的优化方法，进一步的，所述量子态信息为所述量子比特处于基态的概率，所述基于多个所述第一数据获得所述频率失谐量，包括：分别拟合当前N对量子比特控制信号作用时的所述第一数据获得对应的第一曲线；获得多个所述第一曲线波峰的重合点对应的预设失谐量，并记为所述频率失谐量。
如上所述的量子比特控制信号的优化方法，进一步的，所述量子态信息为所述量子比特处于激发态的概率，所述基于多个所述第一数据获得所述频率失谐量，包括：分别拟合当前N对量子比特控制信号作用时的所述第一数据获得对应的第一曲线；获得多个所述第一曲线波谷的重合点对应的预设失谐量，并记为所述频率失谐量。
如上所述的量子比特控制信号的优化方法，进一步的，所述基于APE实验获得所述量子比特控制信号的频率失谐量，还包括：更新所述预设失谐量的第一扫描区间；其中，更新后的第一扫描区间小于更新前的第一扫描区间。
本申请的另一方面提供一种单比特量子逻辑门的优化方法，所述单比特量子逻辑门包括π门，所述方法包括：基于Ramsey实验获得量子比特的工作频率；基于APE实验获得所述π门的频率失谐量；其中，所述APE实验为测量量子比特的量子态信息随所述π门的频率的预设失谐量变化的实验；所述π门的频率根据所述量子比特的工作频率设置；基于所述频率失谐量优化所述π门的频率；基于AMP实验优化所述π门的幅值；其中，所述AMP实验为测量量子比特的量子态信息随所述π门的幅值变化的实验。
如上所述的量子比特控制信号的优化方法，进一步的，所述基于AMP实验优化所述π门的幅值，包括：确定待施加的包括N个π门的量子比特控制信号，其中，N为奇数；确定所述π门的幅值的第二扫描区间，并根据所述第二扫描区间更新所述量子比特控制信号，且施加更新后的所述量子比特控制信号至所述量子比特，获得所述量子态信息随所述π门的幅值变化的第二曲线；确定所述第二曲线的波峰对应的幅值为所述π门优化后的幅值。
本申请的再一方面提供一种量子比特控制信号的优化装置，包括：
第一测量模块，用于基于Ramsey实验获得量子比特的工作频率；第二测量模块，用于基于APE实验获得所述量子比特控制信号的频率失谐量；其中，所述APE实验为测量量子比特的量子态信息随所述量子比特控制信号的频率的预设失谐量变化的实验；所述量子比特控制信号的频率根据所述量子比特的工作频率设置；优化模块，用于基于所述频率失谐量优化所述量子比特控制信号。
本申请的再一方面提供一种量子比特控制信号的优化系统，使用上述的量子比特控制信号的优化方法对量子比特控制信号进行优化，或包括上述的量子比特控制信号的优化装置。
与现有技术相比，本申请的方法包括：基于Ramsey实验获得量子比特的工作频率；基于APE实验获得所述量子比特控制信号的频率失谐量；其中，所述APE实验为测量量子比特的量子态信息随所述量子比特控制信号的频率的预设失谐量变化的实验；通过APE实验的结果获得量子比特的量子态信息的最精确时对应的量子比特控制信号的频率失谐量，并基于所述频率失谐量优化所述量子比特控制信号的频率，使得量子比特控制信号的保真度大大提高。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种量子比特控制信号的优化方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的一种基于APE实验获得频率失谐量的流程图；
图3为本申请实施例提供的一种多个N值对应的多组第一数据的示意图；
图4为本申请实施例提供的一种基于多个第一数据获得频率失谐量的流程图；
图5为本申请实施例提供的一种基于多个第一数据拟合获得第一曲线的示意图；
图6为本申请实施例提供的另一种基于多个第一数据拟合获得第一曲线的示意图；
图7为本申请实施例提供的另一种基于多个第一数据获得频率失谐量的流程图；
图8为本申请实施例提供的一种单比特量子逻辑门的优化方法的流程图；
图9为本申请实施例提供的一种基于AMP实验优化π门的幅值的方法流程图；
图10为本申请实施例提供的一种量子比特控制信号的优化装置。
附图标记说明：10-第一测量模块，20-第二测量模块，30-优化模块，501-第一曲线，5011-波峰的重合点，5012-波谷的重合点。
具体实施方式
下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
如图1所示，本申请的实施例提供了一种量子比特控制信号的优化方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S100：基于Ramsey实验获得量子比特的工作频率。
量子比特是由基于超导约瑟夫森结的电感元件和对地电容形成的具有多个能级的谐振系统，谐振系统的任意两个能级之间具有对应的跃迁频率和跃迁能量，其跃迁频率值通过量子比特上施加的磁通调制信号进行调控，例如直流电压信号或者脉冲信号。量子比特的频率包括固有频率和工作频率。其中，固有频率与超导约瑟夫森结和电容的物理特性相关，当量子芯片上的量子比特的电路结构制备完成时，其固有频率参数就已经确定了。不过量子比特在工作时，可以选择其固有频率点作为工作频率点，也可以选择其他频率点作为工作频率点。而工作频率受磁通调制信号的调控，通过施加相应的直流电压信号或者脉冲信号，使得量子比特处于工作点频率。
其中，量子芯片上包括很多个量子比特，每个量子比特的工作频率都与施加的磁通调制信号相关。可以想象的是，多个量子比特上施加的磁通调制信号必然会产生相互串扰影响，使得每个量子比特上施加的磁通调制信号对该量子比特的工作频率的调控精度受到影响。
所述量子比特控制信号为量子比特的能级系统的提供跃迁能量的是微波调控信号，即对量子比特的量子态进行调控的微波控制信号。微波控制信号是通过与能级系统的微波共振实现量子态调控的，即微波控制信号的频率与量子比特的工作频率差会直接影响到微波共振的效果，微波控制信号对量子比特的量子态的调控效果。因此在对量子比特控制信号(即微波调控信号)进行优化时，需要先对量子比特的工作频率进行校准，避免量子比特控制信号的频率与量子比特的工作频率之间的误差影响对量子比特控制信号的优化结果。
在量子计算领域，量子比特的工作频率可以通过Ramsey实验进行测量。具体的实验过程，本申请实施例不再赘述。
步骤S200：基于APE实验获得所述量子比特控制信号的频率失谐量；其中，所述APE实验为测量所述量子比特的量子态信息随所述量子比特控制信号的频率的预设失谐量变化的实验；所述量子比特控制信号的频率根据所述量子比特的工作频率设置。
量子比特控制信号是用于调控量子比特的量子态信息的，量子比特控制信号的频率发生变化时，量子比特控制信号与量子比特的微波共振效果发生变化，会使得量子比特的量子态信息相应变化。当通过Ramsey实验对量子比特的工作频率进行校准之后，量子比特控制信号的频率即可以确定具体的初始值，例如，可以设置量子比特控制信号的频率初始值等于量子比特的工作频率，或者相近频率均可以。本申请在具体实施时，为了使得微波共振效果最佳，设置两者的频率相等。
通过对量子比特控制信号的频率进行预设，预设失谐量；其中，失谐量是指待施加至量子比特上的量子比特控制信号的频率偏离初始值的差值。通过设置多个差值，并将对应频率的量子比特控制信号施加至量子比特，测量获得与不同预设失谐量对应的量子比特的量子态信息。进而获得量子比特的量子态信息随着量子比特控制信号的频率的预设失谐量变化的数据。并通过测量获得的量子态信息的变化量，获得量子态信息的保真度最佳时对应的预设失谐量，定义为量子比特控制信号的频率失谐量。
步骤S300：基于所述频率失谐量优化所述量子比特控制信号。
具体的，通过APE实验获得了量子比特控制信号的频率失谐量后，可以对量子比特控制信号的频率初始值进行修正，使得修正频率后的量子比特控制信号施加至量子比特上时，量子比特的量子态信息的保真度最佳，提高了量子比特运行量子计算的结果的精确性。
本申请通过基于Ramsey实验获得量子比特的工作频率，确定量子比特控制信号的频率初始值；并基于APE实验获得所述量子比特控制信号的频率失谐量，进而通过APE实验的结果获得量子比特的量子态信息的最精确时对应的量子比特控制信号的频率失谐量，并基于所述频率失谐量优化所述量子比特控制信号的频率，使得量子比特控制信号的保真度大大提高。
示例的，作为本申请实施例的一种实施方式，所述基于Ramsey实验获得量子比特的工作频率之前，包括：更新预先确定的量子态判据，其中所述量子态判据用于确定所述量子比特的量子态信息。
具体的，在施加量子比特控制信号至量子比特之后，需要对量子比特的量子态信息进行测量。量子态信息的测量过程，在量子计算领域通常采用IQ解调过程，即通过信号采集模块采集量子芯片输出的携带量子态信息的模拟信号，并对该模拟信号进行IQ解调，获得对应的IQ坐标点数据。其中，IQ坐标点数据为IQ坐标系中的坐标点，通过施加量子比特控制信号将量子比特的量子态调控到基态和激发态，并通过大量反复的测试，获得对应的多个IQ坐标点。通过K-means-均值聚类算法对IQ坐标上的多个坐标点数据进行处理，可以获得量子态为基态时对应的聚团、以及量子态为激发态对应的聚团。通过设置合适的判据，可以有效的判断量子比特的量子态，即预先确定的量子态判据。
其中，当量子比特的性能参数或者量子比特控制信号的参数发生变化，或者受环境影响，量子比特控制信号对量子比特的量子态信息的调控效果也会发生变化，即量子态的判据需要实时的更新，保证测量获得的量子态信息的保真度最佳，保证优化的量子比特控制信号的频率失谐量更精确。
如图2所示，作为本申请实施例的一种实施方式，所述基于APE实验获得所述量子比特控制信号的频率失谐量，包括以下步骤：
步骤S201：根据所述工作频率确定N对量子比特控制信号；其中，任意一对所述量子比特控制信号使得所述量子态信息从第一量子态沿预设路径变化为第二量子态，并从所述第二量子态沿所述预设路径变化为所述第一量子态，所述N为正整数。
具体的，单个量子比特控制信号施加到量子比特上调控量子比特的量子态信息时，由于其他信号干扰、环境影响使得量子比特控制信号的调控效果出现误差，这个误差可以通过测量对应的量子比特的量子态信息获得。然而当这个误差很小时，难以通过量子态信息测量出来，即无法对量子比特控制信号进行优化。本申请发明人提出了一种方法，当单个量子比特控制信号的调控误差很小难以测量时，设置一对量子比特控制信号，作为一个组合的控制信号，施加至量子比特上，通过设置多对量子比特控制信号使得调控误差累积，并测量对应的量子态信息，即可以获得对应的调控误差，即量子比特控制信号的频率失谐量。因此N可以为1，也可以为大于1的其他正整数。可以预见的是，当N取较大的正整数时，调控误差的累积量会更容易测试。本申请发明人在具体测试时，发现当量子比特控制信号的对数选择较大，例如至少5对时，通过测量获得的调控误差累积较明显，有利于通过量子态信息修正量子比特控制信号。
在量子计算领域，经常用布洛赫球表示量子态信息的变化，如本申请中的一对量子比特控制信号，使得量子态在布洛赫球上沿预设路径从第一量子态变化到第二量子态之后，在沿着预设路径从第二量子态时回到第一量子态。以一对X脉冲的量子比特控制信号为例：使得量子态在布洛赫球上围绕X轴沿着顺时针方向从基态变化到激发态之后；再围绕X轴沿着逆时针方向从激发态变化到基态。旋转轴包括但不限于X轴，也可以为Y轴，或者是XY平面均可以，能够使得量子比特的量子态信息在布洛赫球上沿着相反方向变化相同角度均可。
步骤S202：确定所述预设失谐量的第一扫描区间和第一扫描步长，并根据所述第一扫描区间和所述第一扫描步长更新所述N对量子比特控制信号的频率，且施加更新后的所述N对量子比特控制信号至所述量子比特，获得当前N对量子比特控制信号作用时所述量子态信息随所述预设失谐量变化的第一数据。
在对量子比特控制信号进行优化之前，不能确定具体的频率失谐量，需要预设频率的失谐范围，并基于预设范围内的频率设置量子比特控制信号进行实验。对应的在预设失谐量时，设置第一扫描区间和第一扫描步长。每更新一个第一扫描步长，则对应第一扫描区间内的一个具体的预设失谐量的值，进而确定对应频率的N对量子比特控制信号。将基于第一扫描步长更新频率的N对量子比特控制信号施加至量子比特，可以通过测量获得对应的量子态信息。通过在预设的第一扫描区间内依据第一扫描步长更新量子比特控制信号的频率，并施加至量子比特获得对应的量子态信息，可以获得多组第一数据。
示例的，如图3所示，当N分别为5、6和7时，获得的量子态信息随预设失谐量变化的3组第一数据，其中每一组数据中均包括预设失谐量的值以及对应的量子态信息的值。
步骤S203：基于多个所述第一数据获得所述频率失谐量。
具体的，多个第一数据表征的是随着量子比特控制信号的频率在第一预设区间依据第一扫描步长变化时，对应的量子态信息的变化量。通过对多个量子态信息进行对比，可以获得量子态信息的最高保真度，以及此时对应的频率失谐量。
如图4所示，作为本申请实施例的一种实施方式，所述量子态信息为所述量子比特处于基态的概率，所述基于多个所述第一数据获得所述频率失谐量，包括以下步骤：
步骤S2031：分别拟合当前N对量子比特控制信号作用时的所述第一数据获得对应的第一曲线；
步骤S2032：获得多个所述第一曲线波峰的重合点对应的预设失谐量，并记为所述频率失谐量。
结合图5所示，具体的，N每取一个值，对应一组量子态信息随量子比特控制信号的预设失谐量的第一数据。当量子态信息为量子比特处于基态的概率时，施加的量子比特控制信号用于调整量子比特的量子态处于基态，对第一数据进行拟合后获得的第一曲线501，选取第一曲线501的波峰对应的预设失谐量为频率失谐量。此时，通过测量获得的量子态信息的保真度最大。
当N取多个值时，可以拟合获得多个第一曲线501，选取多个第一曲线501的波峰的重合点5011对应的预设失谐量作为频率失谐量，可以保证多对量子比特控制信号的累积的调控误差对量子态信息均对应同一个频率失谐量，保证优化后的量子比特控制信号的操控效果更精确。
如图7所示，作为本申请实施例的另一种实施方式，所述量子态信息为所述量子比特处于激发态的概率，所述基于多个所述第一数据获得所述频率失谐量，包括以下步骤：
步骤S2031：分别拟合当前N对量子比特控制信号作用时的所述第一数据获得对应的第一曲线；
步骤S2033：获得多个所述第一曲线波谷的重合点对应的预设失谐量，并记为所述频率失谐量。
结合图6所示，具体的，N每取一个值，对应一组量子态信息随量子比特控制信号的预设失谐量的第一数据。当量子态信息为量子比特处于激发态的概率时，由于施加的量子比特控制信号用于调整量子比特的量子态处于基态，对第一数据进行拟合后获得的第一曲线501，选取第一曲线501的波谷对应的预设失谐量为频率失谐量。此时，通过测量获得的量子态信息的保真度最大。
当N取多个值时，可以拟合获得多个第一曲线501，选取多个第一曲线501的波谷的重合点5012对应的预设失谐量作为频率失谐量，可以保证多对量子比特控制信号的累积的调控误差对量子态信息均对应同一个频率失谐量，保证优化后的量子比特控制信号的操控效果更精确。
作为本申请实施例的另一种实施方式，所述基于APE实验获得所述量子比特控制信号的频率失谐量，还包括：更新所述预设失谐量的第一扫描区间；其中，更新后的第一扫描区间小于更新前的第一扫描区间。
在设置预设失谐量的第一扫描区间时，无法明确具体的频率失谐量的大小，通过设置一个较大的第一扫描区间，并通过APE实验获得具体的频率失谐量。在初步确定了频率失谐量之后，本申请发明人继续进行小范围扫描，即缩小预设失谐量的第一扫描区间，以获得的频率失谐量作为更新后的第一扫描区间的中心频率值，执行APE实验完成精细扫描，获得更精确的频率失谐量。例如初步确定的频率失谐量的第一扫描区间为[0MHz,30MHz]，第一步进值为1MHz；通过多次APE实验获得频率失谐量为16MHz后，更新第一扫描区间为[12MHz,20MHz]；再执行多次APE实验，获得更新第一扫描区间后的频率失谐量，并依据更新测量获得的频率失谐量优化量子比特控制信号，使得优化的效果更好。
如图8所述，本申请实施例提供一种单比特量子逻辑门的优化方法，所述单比特量子逻辑门包括π门，所述方法包括以下步骤：
步骤S110：基于Ramsey实验获得量子比特的工作频率。
步骤S210：基于APE实验获得所述π门的频率失谐量；其中，所述APE实验为测量量子比特的量子态信息随所述π门的频率的预设失谐量变化的实验；所述π门的频率根据所述量子比特的工作频率设置。
步骤S310：基于所述频率失谐量优化所述π门的频率。
量子逻辑门为施加在量子比特上，调控量子比特的量子态信息的门操作，与经典计算中的门操作类似。其中，量子逻辑门包括作用在单个量子比特上的单比特量子逻辑门、作用在两个量子比特上的两比特量子逻辑门、以及作用在多个量子比特上的多比特量子逻辑门等。本申请实施例以单比特量子逻辑门为例，其中，单比特量子逻辑门包括π门、H门等多种；π门对应的门操作为调控量子比特的量子态信息在布洛赫球上沿着X轴旋转180度，可以用来实现量子态信息在基态和激发态之间转换。
在对π门进行进行优化时，如前文的步骤S100-S300描述基于频率失谐量优化量子比特控制信号，需要对π门的频率进行校准。先通过Ramsey实验获得量子比特的工作频率，确定π门对应的量子比特控制信号的频率初值；并通过APE实验获得π门对应的量子比特控制信号的频率失谐量，进而基于APE实验获得的频率失谐量优化π门对应的量子比特控制信号的频率。
步骤S410：基于AMP实验优化所述π门的幅值；其中，所述AMP实验为测量量子比特的量子态信息随所述π门的幅值变化的实验。
当对π门对应的量子比特控制信号的频率优化完之后，还需要对π门对应的量子比特控制信号的幅值进行优化，具体的，通过AMP实验进行优化。AMP实验为测量量子比特的量子态信息随所述π门的幅值变化的实验，在进行实验时，对π门对应的量子比特控制信号的幅值进行预设，设置为多个参数，并施加至量子比特，测量对应的量子态信息。通过测量的量子态信息的结果，选取量子态信息的保真度最高时对应的幅值参数为π门对应的量子比特控制信号的幅值，即获得了π门的最优幅值。
如图9所示，作为本申请实施例的一种实施方式，所述基于AMP实验优化所述π门的幅值，包括以下步骤：
步骤4101：确定待施加的包括N个π门的量子比特控制信号，其中，N为奇数。
每一个π门施加到量子比特上调控量子比特的量子态信息时，由于其他信号干扰、环境影响使得量子比特控制信号的调控效果出现误差，通过设置包括多个π门的量子比特控制信号，使得调控误差累积，并测量对应的量子态信息，即可以获得对应的调控误差，即π门的幅值失谐量。示例的，N可以取3、5或者7等多个奇数。
步骤4102：确定所述π门的幅值的第二扫描区间，并根据所述第二扫描区间更新所述量子比特控制信号，且施加更新后的所述量子比特控制信号至所述量子比特，获得所述量子态信息随所述π门的幅值变化的第二曲线。
在预设π门的幅值失谐量时，设置第二扫描区间和第二扫描步长。每更新一个第二扫描扫描步长，则对应第二扫描区间内的一个具体的幅值失谐量的值，进而确定对应幅值的N个π门的量子比特控制信号。将基于第二扫描步长更新幅值的N个π门的量子比特控制信号施加至量子比特，可以通过测量获得对应的量子态信息。通过在预设的第二扫描区间内依据第二扫描步长更新N个π门的量子比特控制信号的幅值，并施加至量子比特获得对应的量子态信息，可以获得多组第二数据，对多组第二数据进行拟合可以获得多条量子态信息随单个π门的幅值变化的第二曲线。
步骤4103：确定所述第二曲线的波峰对应的幅值为所述π门优化后的幅值。
具体的，N每取一个值，对应一组量子态信息随量子比特控制信号的幅值失谐量的第二数据。当量子态信息为量子比特处于基态的概率时，施加的量子比特控制信号用于调整量子比特的量子态处于基态，对第二数据进行拟合后获得的第二曲线，选取第二曲线的波峰对应的预设失谐量为幅值失谐量。此时，通过测量获得的量子态信息的保真度最大。
如图10所示，基于同一申请构思，本申请实施例提供一种量子比特控制信号的优化装置，包括：
第一测量模块10，用于基于Ramsey实验获得量子比特的工作频率。
第二测量模块20，用于基于APE实验获得所述量子比特控制信号的频率失谐量；其中，所述APE实验为测量量子比特的量子态信息随所述量子比特控制信号的频率的预设失谐量变化的实验；所述量子比特控制信号的频率根据所述量子比特的工作频率设置。
优化模块30，用于基于所述频率失谐量优化所述量子比特控制信号。
基于同一申请构思，本申请实施例提供一种量子比特控制信号的优化系统，使用上述的量子比特控制信号的优化方法对量子比特控制信号进行优化，或包括上述的量子比特控制信号的优化装置。
与现有技术相比，本申请通过的方法包括：基于Ramsey实验获得量子比特的工作频率；基于APE实验获得所述量子比特控制信号的频率失谐量；其中，所述APE实验为测量量子比特的量子态信息随所述量子比特控制信号的频率的预设失谐量变化的实验；通过APE实验的结果获得量子比特的量子态信息的最精确时对应的量子比特控制信号的频率失谐量，并基于所述频率失谐量优化所述量子比特控制信号的频率，使得量子比特控制信号的保真度大大提高。
应理解，说明书通篇中提到的“一些实施例”、“一种实施例”、“一实施方式”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一些实施例中”、“在一种实施例中”或“在一实施方式”，未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置和系统，可以通过其它的方式实现。以上所描述的实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块、单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器13(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本申请上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台实现资源变更的设备(可以是计算机、服务器等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种量子比特控制信号的优化方法，其特征在于，所述方法包括：
基于Ramsey实验获得量子比特的工作频率；
根据所述工作频率确定N对量子比特控制信号；
确定预设失谐量的第一扫描区间和第一扫描步长，并根据所述第一扫描区间和所述第一扫描步长更新所述N对量子比特控制信号的频率，且施加更新后的所述N对量子比特控制信号至所述量子比特，获得当前N对量子比特控制信号作用时量子态信息随所述预设失谐量变化的第一数据；
基于多个所述第一数据获得频率失谐量；其中，所述频率失谐量为所述第一数据中所述量子态信息的保真度最佳时的预设失谐量；
基于所述频率失谐量优化所述量子比特控制信号。
2.根据权利要求1所述的量子比特控制信号的优化方法，其特征在于，所述基于Ramsey实验获得量子比特的工作频率之前，包括：
更新预先确定的量子态判据，其中所述量子态判据用于确定所述量子比特的量子态信息。
3.根据权利要求1所述的量子比特控制信号的优化方法，其特征在于，任意一对所述量子比特控制信号使得所述量子态信息从第一量子态沿预设路径变化为第二量子态，并从所述第二量子态沿所述预设路径变化为第一量子态；所述N为正整数。
4.根据权利要求1所述的量子比特控制信号的优化方法，其特征在于，所述量子态信息为所述量子比特处于基态的概率，所述基于多个所述第一数据获得所述频率失谐量，包括：
分别拟合当前N对量子比特控制信号作用时的所述第一数据获得对应的第一曲线；
获得多个所述第一曲线波峰的重合点对应的预设失谐量，并记为所述频率失谐量。
5.根据权利要求1所述的量子比特控制信号的优化方法，其特征在于，所述量子态信息为所述量子比特处于激发态的概率，所述基于多个所述第一数据获得所述频率失谐量，包括：
分别拟合当前N对量子比特控制信号作用时的所述第一数据获得对应的第一曲线；
获得多个所述第一曲线波谷的重合点对应的预设失谐量，并记为所述频率失谐量。
6.根据权利要求4或5任一项所述的量子比特控制信号的优化方法，其特征在于，确定预设失谐量的第一扫描区间和第一扫描步长，包括：
更新所述预设失谐量的第一扫描区间；其中，更新后的第一扫描区间小于更新前的第一扫描区间。
7.一种单比特量子逻辑门的优化方法，其特征在于，所述单比特量子逻辑门包括π门，所述方法包括：
采用如权利要求1-6任一项所述的方法确定所述π门的频率失谐量；
基于所述频率失谐量优化所述π门的频率；
基于AMP实验的量子态信息的保真度优化所述π门的幅值；其中，所述AMP实验为测量量子比特的量子态信息随所述π门的幅值变化的实验。
8.根据权利要求7所述的单比特量子逻辑门的优化方法，其特征在于，所述基于AMP实验的量子态信息的保真度优化所述π门的幅值，包括：
确定待施加的包括N个π门的量子比特控制信号，其中，N为奇数；
确定所述π门的幅值的第二扫描区间，并根据所述第二扫描区间更新所述量子比特控制信号，且施加更新后的所述量子比特控制信号至所述量子比特，获得所述量子态信息随所述π门的幅值变化的第二曲线；
确定所述第二曲线的波峰对应的幅值为所述π门优化后的幅值。
9.一种量子比特控制信号的优化装置，其特征在于，包括：
第一测量模块，用于基于Ramsey实验获得量子比特的工作频率；
第二测量模块，用于根据所述工作频率确定N对量子比特控制信号，确定预设失谐量的第一扫描区间和第一扫描步长，并根据所述第一扫描区间和所述第一扫描步长更新所述N对量子比特控制信号的频率，且施加更新后的所述N对量子比特控制信号至所述量子比特，获得当前N对量子比特控制信号作用时量子态信息随所述预设失谐量变化的第一数据；以及基于多个所述第一数据获得频率失谐量，所述频率失谐量为所述第一数据中所述量子态信息的保真度最佳时的预设失谐量；
优化模块，用于基于所述频率失谐量优化所述量子比特控制信号。
10.一种量子比特控制信号的优化系统，其特征在于，使用权利要求1-8任一项所述的量子比特控制信号的优化方法对量子比特控制信号进行优化，或包括权利要求9所述的量子比特控制信号的优化装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110855265.XA CN115700613B (zh) | 2021-07-28 | 2021-07-28 | 量子比特控制信号的优化方法、装置、以及量子计算机 |
| PCT/CN2022/108075 WO2023005949A1 (zh) | 2021-07-28 | 2022-07-27 | 量子比特控制信号的优化方法、装置、以及量子计算机 |
| EP22848554.6A EP4307179A1 (en) | 2021-07-28 | 2022-07-27 | Quantum bit control signal optimization method and apparatus, and quantum computer |
| US18/500,040 US11989624B1 (en) | 2021-07-28 | 2023-11-01 | Method and apparatus for optimizing a qubit control signal, and quantum computer |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110855265.XA CN115700613B (zh) | 2021-07-28 | 2021-07-28 | 量子比特控制信号的优化方法、装置、以及量子计算机 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115700613A CN115700613A (zh) | 2023-02-07 |
| CN115700613B true CN115700613B (zh) | 2024-04-05 |
Family
ID=85086280
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110855265.XA Active CN115700613B (zh) | 2021-07-28 | 2021-07-28 | 量子比特控制信号的优化方法、装置、以及量子计算机 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11989624B1 (zh) |
| EP (1) | EP4307179A1 (zh) |
| CN (1) | CN115700613B (zh) |
| WO (1) | WO2023005949A1 (zh) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105811972A (zh) * | 2016-03-11 | 2016-07-27 | 清华大学 | 一种脉冲式相干布局囚禁原子钟磁场伺服系统 |
| CN112232514A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-01-15 | 苏州大学 | 一种对系综量子比特进行高保真度操控的光脉冲设计方法 |
| 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 |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018165500A1 (en) * | 2017-03-10 | 2018-09-13 | Rigetti & Co, Inc. | Performing a calibration process in a quantum computing system |
| CN207882951U (zh) * | 2018-03-21 | 2018-09-18 | 苏州大学 | 一种可创建稀土离子量子比特任意叠加态的系统 |
| CN108415206B (zh) * | 2018-03-21 | 2020-11-17 | 苏州大学 | 可创建三能级系统量子比特任意叠加态的光脉冲生成方法 |
| CN109406875B (zh) * | 2018-10-15 | 2020-09-15 | 合肥本源量子计算科技有限责任公司 | 基于Ramsey干涉实验进行量子比特频率校准方法 |
| US20210272001A1 (en) * | 2018-11-19 | 2021-09-02 | Google Llc | CASCADE PROTOCOL FOR iSWAP GATE IN A TWO-QUBIT SYSTEM |
| US11461688B2 (en) * | 2019-05-22 | 2022-10-04 | IonQ, Inc. | Simultaneously entangling gates for trapped-ion quantum computers |
| CN112444714B (zh) * | 2019-08-28 | 2023-04-25 | 合肥本源量子计算科技有限责任公司 | 一种量子比特工作参数检测方法 |
| US11726387B2 (en) * | 2019-10-22 | 2023-08-15 | Lawrence Livermore National Security, Llc | Trapped-ion entangling gates with bichromatic pair of microwave fields and magnetic field gradient |
| CN113011594B (zh) * | 2021-03-26 | 2023-08-08 | 本源量子计算科技（合肥）股份有限公司 | 量子比特的校准方法及装置、量子计算机 |
-
2021
- 2021-07-28 CN CN202110855265.XA patent/CN115700613B/zh active Active
-
2022
- 2022-07-27 EP EP22848554.6A patent/EP4307179A1/en active Pending
- 2022-07-27 WO PCT/CN2022/108075 patent/WO2023005949A1/zh active Application Filing
-
2023
- 2023-11-01 US US18/500,040 patent/US11989624B1/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105811972A (zh) * | 2016-03-11 | 2016-07-27 | 清华大学 | 一种脉冲式相干布局囚禁原子钟磁场伺服系统 |
| CN112232514A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-01-15 | 苏州大学 | 一种对系综量子比特进行高保真度操控的光脉冲设计方法 |
| 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 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于可调腔量子电动力学系统中多比特纠缠态的制备;高媛;杨名;余龙宝;;合肥师范学院学报;20160520(03);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115700613A (zh) | 2023-02-07 |
| EP4307179A1 (en) | 2024-01-17 |
| US11989624B1 (en) | 2024-05-21 |
| WO2023005949A1 (zh) | 2023-02-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109597347B (zh) | 一种量子芯片反馈控制方法 | |
| Gendreau et al. | A hybrid tabu-ascent algorithm for the linear bilevel programming problem | |
| US20200394524A1 (en) | Qubit calibration | |
| US10425090B2 (en) | Phase interpolator | |
| CN113869604A (zh) | 基于wrf风速预测的风电功率预测方法及系统 | |
| CN115700613B (zh) | 量子比特控制信号的优化方法、装置、以及量子计算机 | |
| US20210194487A1 (en) | Quantum pulse determining method, apparatus, device and readable storage medium | |
| CN115600678B (zh) | 量子比特读取信号的优化方法、装置、以及量子计算机 | |
| Zheng et al. | Failure diagnosis of linear arrays based on deep residual shrinkage network | |
| CN115545947A (zh) | 基于变分量子线路的最优投资组合确定方法及相关装置 | |
| Li et al. | Eapruning: Evolutionary pruning for vision transformers and cnns | |
| CN114721971A (zh) | 连续系统地址解析方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| KR101588431B1 (ko) | 다양체 학습에 기반한 데이터 분류 방법 | |
| CA2496894A1 (en) | Quantum circuit and quantum computer | |
| CN117521824A (zh) | 量子比特控制信号的调整方法、装置及量子计算机 | |
| CN113780353B (zh) | 一种基于机器学习的卫星导航自动判读方法 | |
| CN111414582A (zh) | 一种光伏理论功率计算方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN118095470A (zh) | 一种超导量子比特的参数标定方法、设备和存储介质 | |
| CN220627080U (zh) | 一种适用于量子纠错的超导电路量子比特系统 | |
| US11687818B2 (en) | Hardware-efficient calibration framework for quantum computing devices | |
| CN117151238B (zh) | 基于量子遗传算法的信号确定方法、量子计算装置及介质 | |
| US20240004773A1 (en) | Benchmarking protocol for quantum gates | |
| CN115577784A (zh) | 量子比特调控信号的校准方法和装置、可读存储介质 | |
| US6744405B2 (en) | Method for reconstructing the gain/phase diagram of a transmit/receive module of a phased array antenna | |
| US20240104160A1 (en) | Sequential group processing of optimization problems |
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 | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 230088 6th floor, E2 building, phase II, innovation industrial park, 2800 innovation Avenue, Hefei 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, Hefei high tech Zone, Hefei City, Anhui Province Applicant before: ORIGIN QUANTUM COMPUTING COMPANY, LIMITED, HEFEI |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |