CN116362340A - 量子设备性能比较方法及装置、电子设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种量子设备性能比较方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品,涉及量子计算机领域,尤其涉及量子性能估计技术领域。实现方案为:获取基于预设的一组算符所确定的初始量子态集合,初始量子态集合中的每个量子态均为n量子比特,n为待比较的第一量子设备和第二量子设备的量子比特数;对于初始量子态集合中的每一个初始量子态,执行以下操作:获取第一量子设备作用在该初始量子态上所获得的第一量子态、以及第二量子设备作用在该初始量子态上所获得的第二量子态;确定第一量子态和第二量子态之间的保真度;基于初始量子态集合中的每一个量子态所对应的保真度,确定第一量子设备和第二量子设备之间的性能相似度。
Description
技术领域
本公开涉及量子计算机领域,尤其涉及量子性能估计技术领域,具体涉及一种量子设备性能比较方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
背景技术
量子计算是下一代计算科技的核心,也是新一轮产业变革的突破口,相关技术正在飞速地发展。随着量子硬件飞速发展,有噪中等规模量子(Noisy Intermediate-ScaleQuantum、NISQ)时代已经到来,该阶段的量子设备拥有50~100物理量子比特,不管数量和质量均达到经典计算机难以模拟的程度。但是,NISQ时代面临主要挑战之一是实际量子设备(Practical Quantum Device)受噪声影响而导致计算精度降低,无法精确实现理想量子操作(对应理想量子设备,Ideal Quantum Device)。
发明内容
本公开提供了一种量子设备性能比较方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
根据本公开的一方面,提供了一种量子设备性能比较方法,包括:获取基于预设的一组算符所确定的初始量子态集合,其中所述初始量子态集合中的每个量子态均为n量子比特,其中n为待比较的第一量子设备和第二量子设备的量子比特数,n为正整数;对于所述初始量子态集合中的每一个初始量子态,执行以下操作:获取所述第一量子设备作用在该初始量子态上所获得的第一量子态、以及所述第二量子设备作用在该初始量子态上所获得的第二量子态;确定所述第一量子态和所述第二量子态之间的保真度;基于所述初始量子态集合中的每一个量子态所对应的所述保真度,确定所述第一量子设备和第二量子设备之间的性能相似度。
根据本公开的另一方面,提供了一种量子设备性能比较装置,包括:获取单元,配置为获取基于预设的一组算符所确定的初始量子态集合,其中所述初始量子态集合中的每个量子态均为n量子比特,其中n为待比较的第一量子设备和第二量子设备的量子比特数,n为正整数;操作执行单元,配置为对于所述初始量子态集合中的每一个初始量子态,执行以下操作:获取所述第一量子设备作用在该初始量子态上所获得的第一量子态、以及所述第二量子设备作用在该初始量子态上所获得的第二量子态;确定所述第一量子态和所述第二量子态之间的保真度;确定单元,配置为基于所述初始量子态集合中的每一个量子态所对应的所述保真度,确定所述第一量子设备和第二量子设备之间的性能相似度。
根据本公开的另一方面,提供了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,该指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行本公开所述的方法。
根据本公开的另一方面,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,该计算机指令用于使计算机执行本公开所述的方法。
根据本公开的另一方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序在被处理器执行时实现本公开所述的方法。
根据本公开的一个或多个实施例,基于预设的一组算符所确定的初始量子态集合、局部操作和经典通信来实现跨平台量子设备性能估计,不会受到量子设备之间距离、时间的限制,也不需要引入额外的辅助系统,从而节约了大量量子资源。
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
附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分,与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的,并不限制权利要求的范围。在所有附图中,相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。
图1示出了根据本公开的实施例的量子设备性能比较的示意图;
图2示出了根据本公开的实施例的量子设备性能比较方法的流程图;
图3示出了根据本公开的实施例的量子设备性能比较的电路示意图;
图4示出了根据本公开的实施例的量子设备性能比较装置的结构框图;以及
图5示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。
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。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。
在本公开中,除非另有说明,否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系,这种术语只是用于将一个元件与另一元件区分开。在一些示例中,第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例,而在某些情况下,基于上下文的描述,它们也可以指代不同实例。
在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的,而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明,如果不特意限定要素的数量,则该要素可以是一个也可以是多个。此外,本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。
下面将结合附图详细描述本公开的实施例。
迄今为止,正在应用中的各种不同类型的计算机都是以经典物理学为信息处理的理论基础,称为传统计算机或经典计算机。经典信息系统采用物理上最容易实现的二进制数据位存储数据或程序,每一个二进制数据位由0或1表示,称为一个位或比特,作为最小的信息单元。经典计算机本身存在着不可避免的弱点:一是计算过程能耗的最基本限制。逻辑元件或存储单元所需的最低能量应在kT的几倍以上,以避免在热胀落下的误动作;二是信息熵与发热能耗;三是计算机芯片的布线密度很大时,根据海森堡不确定性关系,电子位置的不确定量很小时,动量的不确定量就会很大。电子不再被束缚,会有量子干涉效应,这种效应甚至会破坏芯片的性能。
量子计算机(quantum computer)是一类遵循量子力学性质、规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理设备。当某个设备处理和计算的是量子信息,运行的是量子算法时,他就是量子计算机。量子计算机遵循着独一无二的量子动力学规律(特别是量子干涉)来实现一种信息处理的新模式。对计算问题并行处理,量子计算机比起经典计算机有着速度上的绝对优势。量子计算机对每一个叠加分量实现的变换相当于一种经典计算,所有这些经典计算同时完成,并按一定的概率振幅叠加起来,给出量子计算机的输出结果,这种计算称为量子并行计算。量子并行处理大大提高了量子计算机的效率,使得其可以完成经典计算机无法完成的工作,例如一个很大的自然数的因子分解。量子相干性在所有的量子超快速算法中得到了本质性的利用。因此,用量子态代替经典态的量子并行计算,可以达到经典计算机不可比拟的运算速度和信息处理功能,同时节省了大量的运算资源。
量子计算是下一代计算科技的核心,也是新一轮产业变革的突破口,相关技术正在飞速地发展。随着量子硬件飞速发展,有噪中等规模量子(Noisy Intermediate-ScaleQuantum,NISQ)时代已经到来,该阶段的量子设备拥有50~100物理量子比特,不管数量和质量均达到经典计算机难以模拟的程度。但是,NISQ时代面临主要挑战之一是实际量子设备(Practical Quantum Device)受噪声影响而导致计算精度降低,因而无法精确实现理想量子操作(对应理想量子设备(Ideal Quantum Device))。
虽然,这些实际量子设备都不是理想量子设备,但是比较这些实际量子设备之间的相对性能是十分重要的工作,这种相对性能报告可以让购买产品的用户可以对产品进行更客观的横向比较,最终决定选择那家厂商生产的产品。并且,在对实际量子设备之间进行相对性能比较时,更期望的为相同维度的比较。例如,如图1所示,实际量子设备A、B各自与理想量子设备之间的保真度均为0.9,但是实际量子设备A、B可能是由于不同的量子操作过程所带来的噪声影响导致其与理想量子设备之间的差异,因此,该实际量子设备A、B各自与理想量子设备之间的保真度均为0.9,也无法客观的横向比较其二者之间的相对性能。
示例地,对于A、B两个n量子比特的实际量子设备,它们分别实现了εA、εB两个量子操作。跨平台比较量子设备性能的任务是刻画εA、εB两个量子操作的近似程度。通常,可以通过量子过程层析(Quantum Process Tomography,QPT)来确定实际量子设备之间的相对性能。具体地,量子过程层析的基本想法是先做量子过程层析,获得两个量子操作εA,εB的全部信息,从而得到两个量子设备的相对性能估计。但是,量子过程层析消耗资源太大。具体地,为了获得量子操作的全部信息,对于n量子比特的量子操作εA,需要超过O(4n)个输入量子态,并且实现O(4n)个不同的测量方案,这在近期量子设备上无法高效和稳定地实现。
因此,根据本公开的实施例提供了一种量子设备性能比较方法。图2示出了根据本公开的实施例的量子设备性能比较方法的流程图,如图2所示,方法200包括:获取基于预设的一组算符所确定的初始量子态集合,其中所述初始量子态集合中的每个量子态均为n量子比特,其中n为待比较的第一量子设备和第二量子设备的量子比特数,n为正整数(步骤210);对于初始量子态集合中的每一个初始量子态,执行以下操作(步骤220):获取所述第一量子设备作用在该初始量子态上所获得的第一量子态、以及所述第二量子设备作用在该初始量子态上所获得的第二量子态(步骤2201);确定所述第一量子态和所述第二量子态之间的保真度(步骤2202);基于所述初始量子态集合中的每一个量子态所对应的所述保真度,确定所述第一量子设备和第二量子设备之间的性能相似度(步骤230)。
根据本公开的实施例,基于预设的一组算符所确定的初始量子态集合、局部操作和经典通信来实现跨平台量子设备性能估计,不会受到量子设备之间距离、时间的限制,也不需要引入额外的辅助系统,从而节约了大量量子资源。
在本公开的实施例中,比较量子操作εA、εB近似程度的核心要素是定义一个在实验上高效可测量估算得到的测度(performance metric)[0,1]。该测度能够很好地反应两个量子操作之间的近似程度,且满足以下性质:非负性:该测度的取值空间为[0,1],特别的,如果这两个量子操作完全一样,则该测度值为1,即/>对称性:该测度是对称的,即/>
在一些示例中,可以如下定义两个量子操作的纠缠保真度(entanglementfidelity):
其中,{|k>:k=0,...,2n-1}是一组n比特的自然基,当n=1时则为Bell态。
但是,为了构造两个量子操作εA,εB的Choi态,必须构造最大纠缠态|Φ+>。但是对NISQ设备而言,实验上构造最大纠缠态是一件非常困难的事情,因为其需要使用大量的两量子比特或是多量子比特门,而这些量子门的保真度普遍偏低。
因此,在本公开中,定义如下形式的量子设备性能测度(Performance Metric):
直观上来看,该测度刻画了两个量子设备在作用到相同输入态后,其输出态的平均保真度。可以看出,该测度满足非负性和对称性性质,且这里需要强调的是,如此定义的测度有其理论上的合理性。事实上,初始态集合Θ构成了n量子比特算符的一组基,即任意n量子比特算符σ都可以展开为如下形式:
根据一些实施例,所述预设的一组算符包括泡利算符,所述泡利算符包括泡利X算符、泡利Y算符和泡利Z算符。
根据一些实施例,所述初始量子态集合Θ根据以下公式确定:
可以理解的是,也可以基于其他一组合适的算符确定初始量子态集合Θ,例如|+>、|->、|T>和|⊥>等,在此不作限制。
其中,f(k)表示所述初始量子态集合中的第k个量子态所对应的所述第一量子态和所述第二量子态之间的保真度。
在一些实施例中,可以通过CPE-QS技术估计两个输出态的近似程度,即量子态之间的保真度。对于n比特的量子平台A、B生成的量子态ρA和ρB,利用CPE-QS技术可以得到如下定义的两个量子态保真度的近似估计。具体地,确定各为n量子比特的两个量子态ρA和ρB、随机采样次数K,其中K的选择取决于期望的估计精度。对单比特酉矩阵集合进行随机采样,得到一系列酉矩阵,记为/>对于每个采样得到酉矩阵Ui,将其做用在量子态ρa和ρb(a,b=A或B)上,并在自然基下对作用后的两个量子态进行多次测量,分别得到每个量子态所对应测量结果的概率分布,分别记为:{Pr(ka)}和{Pr(kb)}。
重复上述过程K次,根据一些实施例,利用如下式子对所有的概率分布进行加权平均的处理即可得到该量子态组合中的量子态所对应的内积:
其中,Prm(ka)表示K次操作中的第m次操作所确定的该量子态组合中的量子态ρa所对应的测量结果ka的概率分布,Prm(kb)表示K次操作中的第m次操作所确定的该量子态组合中的量子态ρb所对应的测量结果kb的概率分布。可以理解的是,ka和kb均为n比特的字符串,分别对应于相应的2n个测量结果。
当然,可以理解的是,也可以通过其他任何合适的方法确定两个量子态之间的相似程度。
因此,根据一些实施例,确定第一量子态和第二量子态之间的保真度包括:对于所述第一量子态和所述第二量子态所形成的量子态组合、两个所述第一量子态所形成的量子态组合以及两个所述第二量子态所形成的量子态组合中的每一个量子态组合,重复以下操作共K次,其中K为正整数:重复以下操作共Nshots次,其中Nshots为正整数:在单比特酉矩阵集合中随机采样n个单比特酉矩阵;将所述n个单比特酉矩阵按相同的顺序,分别作用在该量子态组合中每个量子态的每个比特上,以通过自然基对作用后的量子态分别进行测量,获得测量结果;基于Nshots次测量结果,对于该量子态组合中的每个量子态,确定该量子态相对应的测量结果的概率分布;对于每一个量子态组合,基于K次操作后的该量子态组合中的每个量子态各自对应的测量结果的概率分布,确定K次操作后该量子态组合对应的平均概率分布;以及基于所述每一个量子态组合所对应的所述平均概率分布,确定所述第一量子态和所述第二量子态之间的保真度。
在本公开中,使用了量子过程层析中的“构造完备基”思想,确定性地穷举所有能够张成量子算符空间的输入态,分别估计这些输入态经过量子设备演化之后输出态的近似程度(即量子态保真度),最终得到的平均保真度作为两个量子设备的近似程度测度。
由于前半部分操作是确定性的,而后半部分操作中的跨平台量子态保真度估计是随机性的,因此该方法为“半确定半随机”。该方法利用了完备基、局部操作和经典通信(Local Operations and Classical Communication、LOCC)来实现跨平台量子设备性能估计,不会受到量子设备之间距离、时间的限制,也不需要引入额外的辅助系统,从而节约了大量量子资源。
根据一些实施例,所述单比特酉矩阵集合中的单比特酉矩阵满足unitary2-design性质。
在根据本公开的一个示例性实施例中,确定各为n量子比特的A、B两个量子设备(分别对应量子操作εA,εB)之间的相对性能,然后执行以下操作:
第一步:初始化k=1。
第二步:通过经典通信,协调两个量子设备均从基于预设的一组基定义的初始量子态集合Θ中选取第k个量子态,记为φk,其中已假设集合Θ中的量子态是顺序排列的。
第五步:令k=k+1,并进行如下判断:如果k≤4n,则跳转到第二步;否则跳转到第六步。
根据本公开实施例的方法具有很强的实用性,可以广泛应用到集成上百物理量子比特的中小规模量子设备中,高效地跨平台比较不同近期量子设备上的相对性能,进而利用这些设备实现更多有价值的应用,加速嘈杂中型量子(NISQ)时代的进程。量子设备之间差异性会显著影响量子计算的结果。因此,不同量子设备之间的相对性能报告有助于用户或者买家做出更好的选择和购买判断,进而利用这些设备实现更多有价值的应用。
根据本公开的实施例,如图4所示,还提供了一种量子设备性能比较装置400,包括:获取单元410,配置为获取基于预设的一组算符所确定的初始量子态集合,其中所述初始量子态集合中的每个量子态均为n量子比特,其中n为待比较的第一量子设备和第二量子设备的量子比特数,n为正整数;操作执行单元420,配置为对于所述初始量子态集合中的每一个初始量子态,执行以下操作:获取所述第一量子设备作用在该初始量子态上所获得的第一量子态、以及所述第二量子设备作用在该初始量子态上所获得的第二量子态;确定所述第一量子态和所述第二量子态之间的保真度;确定单元430,配置为基于所述初始量子态集合中的每一个量子态所对应的所述保真度,确定所述第一量子设备和第二量子设备之间的性能相似度。
这里,量子设备性能比较装置400的上述各单元410~430的操作分别与前面描述的步骤210~230的操作类似,在此不再赘述。
根据本公开的实施例,还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
参考图5,现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备500的结构框图,其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备,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5所示,电子设备500包括计算单元501,其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的计算机程序或者从存储单元508加载到随机访问存储器(RAM)503中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中,还可存储电子设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
电子设备500中的多个部件连接至I/O接口505,包括:输入单元506、输出单元507、存储单元508以及通信单元509。输入单元506可以是能向电子设备500输入信息的任何类型的设备,输入单元506可以接收输入的数字或字符信息,以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入,并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元507可以是能呈现信息的任何类型的设备,并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元508可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元509允许电子设备500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,并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组,例如蓝牙设备、802.11设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
计算单元501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501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501执行上文所描述的各个方法和处理,例如方法200。例如,在一些实施例中,方法200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508。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到电子设备500上。当计算机程序加载到RAM 503并由计算单元501执行时,可以执行上文描述的方法200的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行方法200。
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)、复杂可编程逻辑设备(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)、互联网和区块链网络。
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、也可以顺序地或以不同的次序执行,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。
虽然已经参照附图描述了本公开的实施例或示例,但应理解,上述的方法、系统和设备仅仅是示例性的实施例或示例,本发明的范围并不由这些实施例或示例限制,而是仅由授权后的权利要求书及其等同范围来限定。实施例或示例中的各种要素可以被省略或者可由其等同要素替代。此外,可以通过不同于本公开中描述的次序来执行各步骤。进一步地,可以以各种方式组合实施例或示例中的各种要素。重要的是随着技术的演进,在此描述的很多要素可以由本公开之后出现的等同要素进行替换。
Claims (15)
1.一种量子设备性能比较方法,包括:
获取基于预设的一组算符所确定的初始量子态集合,其中所述初始量子态集合中的每个量子态均为n量子比特,其中n为待比较的第一量子设备和第二量子设备的量子比特数,n为正整数;
对于所述初始量子态集合中的每一个初始量子态,执行以下操作:
获取所述第一量子设备作用在该初始量子态上所获得的第一量子态、以及所述第二量子设备作用在该初始量子态上所获得的第二量子态;
确定所述第一量子态和所述第二量子态之间的保真度;
基于所述初始量子态集合中的每一个量子态所对应的所述保真度,确定所述第一量子设备和第二量子设备之间的性能相似度。
2.如权利要求1所述的方法,其中,确定第一量子态和第二量子态之间的保真度包括:
对于所述第一量子态和所述第二量子态所形成的量子态组合、两个所述第一量子态所形成的量子态组合以及两个所述第二量子态所形成的量子态组合中的每一个量子态组合,重复以下操作共K次,其中K为正整数:
重复以下操作共Nshots次,其中Nshots为正整数:
在单比特酉矩阵集合中随机采样n个单比特酉矩阵;
将所述n个单比特酉矩阵按相同的顺序,分别作用在该量子态组合中每个量子态的每个比特上,以通过自然基对作用后的量子态分别进行测量,获得测量结果;
基于Nshots次测量结果,对于该量子态组合中的每个量子态,确定该量子态相对应的测量结果的概率分布;
对于每一个量子态组合,基于K次操作后的该量子态组合中的每个量子态各自对应的测量结果的概率分布,确定该量子态组合中的量子态所对应的内积;以及
基于所述每一个量子态组合所对应的所述内积,确定所述第一量子态和所述第二量子态之间的保真度。
3.如权利要求1所述的方法,其中,所述预设的一组算符包括泡利算符,所述泡利算符包括泡利X算符、泡利Y算符和泡利Z算符。
6.如权利要求2所述的方法,其中,所述单比特酉矩阵集合中的单比特酉矩阵满足unitary 2-design性质。
7.一种量子设备性能比较装置,包括:
获取单元,配置为获取基于预设的一组算符所确定的初始量子态集合,其中所述初始量子态集合中的每个量子态均为n量子比特,其中n为待比较的第一量子设备和第二量子设备的量子比特数,n为正整数;
操作执行单元,配置为对于所述初始量子态集合中的每一个初始量子态,执行以下操作:
获取所述第一量子设备作用在该初始量子态上所获得的第一量子态、以及所述第二量子设备作用在该初始量子态上所获得的第二量子态;
确定所述第一量子态和所述第二量子态之间的保真度;
确定单元,配置为基于所述初始量子态集合中的每一个量子态所对应的所述保真度,确定所述第一量子设备和第二量子设备之间的性能相似度。
8.如权利要求7所述的装置,其中,确定第一量子态和第二量子态之间的保真度的操作包括以下子操作:
对于所述第一量子态和所述第二量子态所形成的量子态组合、两个所述第一量子态所形成的量子态组合以及两个所述第二量子态所形成的量子态组合中的每一个量子态组合,重复以下操作共K次,其中K为正整数:
重复以下操作共Nshots次,其中Nshots为正整数:
在单比特酉矩阵集合中随机采样n个单比特酉矩阵;
将所述n个单比特酉矩阵按相同的顺序,分别作用在该量子态组合中每个量子态的每个比特上,以通过自然基对作用后的量子态分别进行测量,获得测量结果;
基于Nshots次测量结果,对于该量子态组合中的每个量子态,确定该量子态相对应的测量结果的概率分布;
对于每一个量子态组合,基于K次操作后的该量子态组合中的每个量子态各自对应的测量结果的概率分布,确定该量子态组合中的量子态所对应的内积;以及
基于所述每一个量子态组合所对应的所述内积,确定所述第一量子态和所述第二量子态之间的保真度。
9.如权利要求7所述的装置,其中,所述预设的一组算符包括泡利算符,所述泡利算符包括泡利X算符、泡利Y算符和泡利Z算符。
12.如权利要求8所述的装置,其中,所述单比特酉矩阵集合中的单比特酉矩阵满足unitary 2-design性质。
13.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
14.一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1-6中任一项所述的方法。
15.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其中,所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的方法。
Applications Claiming Priority (2)
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---|---|---|---|
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Country | Link |
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2023
- 2023-03-31 CN CN202310343550.2A patent/CN116362340A/zh active Pending
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