CN116415669B - 量子电路的模拟方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了量子电路的模拟方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机领域，尤其涉及量子计算、量子模拟领域。具体实现方案为：获取目标量子信号处理电路对应的初始信号处理信息t(x)；在确定所述初始信号处理信息t(x)不满足量子信号处理信息的处理条件的情况下，确定与所述初始信号处理信息t(x)所对应的目标信号处理信息p^*(x)，目标信号处理信息p^*(x)用于估计所述目标量子信号处理电路对信号点x进行信号处理的处理效果；利用目标信号处理信息p^*(x)，得到目标量子信号处理电路的目标处理参数，利用所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，模拟得到目标量子信号处理电路所对应的量子电路。

Description

量子电路的模拟方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及量子计算、量子模拟技术领域。

背景技术

目前，量子信号处理(Quantum Signal Processing)理论被提出，其在哈密顿量模拟这一问题上达到算法复杂度的渐进最优，进而大放异彩；由此引申出的量子比特化(Qubitization)、量子奇异值变换(Quantum Singular Value Transformation)算法作为量子算法工具与模板吸引了更多学者的关注。然而，当将这些理论应用到具体实际的问题时，在算法层面所必须且唯一需要面对的问题，便是量子信号处理的处理参数的计算。

发明内容

本公开提供了一种量子电路的模拟方法、装置、设备及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种量子电路的模拟方法，包括：

获取目标量子信号处理电路所对应的初始信号处理信息t(x)；

在确定所述初始信号处理信息t(x)不满足量子信号处理信息的处理条件的情况下，确定与所述初始信号处理信息t(x)所对应的目标信号处理信息p^*(x)，其中，所述目标信号处理信息p^*(x)用于估计所述目标量子信号处理电路对信号点x进行信号处理的处理效果；

利用所述目标信号处理信息p^*(x)，得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，所述目标处理参数编码有所述目标量子信号处理电路对信号点x进行处理的处理效果；

利用所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，模拟得到所述目标量子信号处理电路所对应的量子电路。

根据本公开的另一方面，提供了一种量子电路的模拟装置，包括：

获取单元，用于获取目标量子信号处理电路所对应的初始信号处理信息t(x)；

处理单元，用于在确定所述初始信号处理信息t(x)不满足量子信号处理信息的处理条件的情况下，确定与所述初始信号处理信息t(x)所对应的目标信号处理信息p^*(x)，其中，所述目标信号处理信息p^*(x)用于估计所述目标量子信号处理电路对信号点x进行信号处理的处理效果；利用所述目标信号处理信息p^*(x)，得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，所述目标处理参数编码有所述目标量子信号处理电路对信号点x进行处理的处理效果；利用所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，模拟得到所述目标量子信号处理电路所对应的量子电路。

根据本公开的再一方面，提供了一种计算设备，包括：

至少一个量子处理单元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QPU执行，以使所述至少一个QPU能够执行以上所述的方法；

或者，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所述的方法；

或者，所述计算机指令用于使所述计算机执行以上所述的方法。

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至少一个量子处理单元执行时实现以上所述的方法；

或者所述计算机程序在被处理器执行时实现以上所述的方法。

这样，本公开方案能够在所述初始信号处理信息t(x)不满足量子信号处理信息的处理条件的情况下，得到所述初始信号处理信息t(x)的逼近信息，也即目标信号处理信息p^*(x)，如此，便于快速实现量子信号处理的处理参数的计算，为后续实现量子奇异值变换的各项应用奠定了基础。

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量子电路的模拟方法的实现流程示意图一；

图2是根据本公开实施例量子电路的模拟方法的实现流程示意图二；

图3是根据本公开实施例量子电路的模拟方法中得到近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)的实现流程示意图；

图4是根据本公开实施例量子电路的模拟方法的实现流程示意图三；

图5是根据本公开实施例量子电路的模拟方法的实现流程示意图四；

图6是根据本公开实施例量子电路的模拟方法的实现流程示意图五；

图7是根据本公开实施例量子电路的模拟方法的实现流程示意图六；

图8是根据本公开实施例量子电路的模拟方法在一具体示例中的程序一的流程示意图；

图9是根据本公开实施例量子电路的模拟方法在一具体示例中的程序二的流程示意图；

图10是根据本公开实施例量子电路的模拟方法在一具体示例中的程序三的流程示意图；

图11是根据本公开实施例量子电路的模拟方法在一具体示例中的主程序的流程示意图；

图12是根据本公开实施例量子信号处理电路的处理参数的确定装置的结构示意图；

图13是用来实现本公开实施例的量子电路的模拟方法的计算设备的框图。

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。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。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。本文中术语“第一”、“第二”表示指代多个类似的技术用语并对其进行区分，并不是限定顺序的意思，或者限定只有两个的意思，例如，第一特征和第二特征，是指代有两类/两个特征，第一特征可以为一个或多个，第二特征也可以为一个或多个。

另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，缺少某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。

近年来量子计算成为学术界和工业界研究和发展的重要方向。相比于传统计算，量子计算在求解诸如大数分解之类的问题上展现出显著优势；量子模拟(QuantumSimulation)在物理、化学、生物、信息等多个领域都有着重要的意义，比如研发新型电池、制备多样的催化剂、探究新制药、开发新材料、探索化学分子结构及量子精密测量等。Benioff和Feynman最早构想量子计算机时，就要模拟量子系统的演化，或者说就是要实现量子系统的哈密顿量模拟(Hamiltonian Simulation)。目前，量子信号处理(QuantumSignal Processing)理论被提出，其在哈密顿量模拟这一问题上达到算法复杂度的渐进最优，进而大放异彩；由此引申出的量子比特化(Qubitization)、量子奇异值变换(QuantumSingular Value Transformation)算法作为量子算法工具与模板吸引了更多学者的关注。然而，当将这些理论应用到具体实际的问题时，在算法层面所必须且唯一需要面对的问题，便是量子信号处理的处理参数的计算。

在量子奇异值变换的各项应用当中，需要从预作为目标量子信号处理电路的量子信号处理函数(以下简称为变换函数)出发，计算出量子信号处理电路的处理参数，但是对于多数变换函数而言，它们并不满足量子信号处理函数的条件，为此需要先找到该变换函数的、且满足量子信号处理函数的条件的逼近函数，再基于量子信号处理电路的处理参数计算方法得到逼近函数的处理参数，该逼近函数的处理参数即为近似的处理参数，进而完成量子奇异值变换的各项应用。

基于此，本公开方案提出一种得到近似的处理参数的具体方案，可以更加高效地、稳定地实现复杂的目标变换函数(也即以下所述的初始信号处理信息t(x))的逼近函数(也即以下所述的目标信号处理信息p^*(x))。

具体地，图1是根据本公开实施例量子电路的模拟方法的实现流程示意图一；该方法可选地应用于兼具经典计算能力的量子计算设备中，也可以应用于兼具量子计算能力的经典计算设备中，或者，直接应用于经典计算设备，比如，个人电脑、服务器、服务器集群等具有经典计算能力的电子设备中，或者，直接应用于量子计算机中，本公开方案对此不作限制。

进一步地，该方法包括以下内容的至少部分内容。如图1所示，包括：

步骤S101：获取目标量子信号处理电路所对应的初始信号处理信息t(x)。

步骤S102：在确定所述初始信号处理信息t(x)不满足量子信号处理信息的处理条件的情况下，确定与所述初始信号处理信息t(x)所对应的目标信号处理信息p^*(x)。

这里，所述目标信号处理信息p^*(x)用于估计所述目标量子信号处理电路对信号点x进行信号处理的处理效果。

步骤S103：利用所述目标信号处理信息p^*(x)，得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数。

这里，所述目标处理参数编码有所述目标量子信号处理电路对信号点x进行处理的处理效果。

步骤S104：利用所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，模拟得到所述目标量子信号处理电路所对应的量子电路。

这样，本公开方案能够在所述初始信号处理信息t(x)不满足量子信号处理信息的处理条件的情况下，得到所述初始信号处理信息t(x)的逼近信息，也即目标信号处理信息p^*(x)，如此，便于快速实现量子信号处理的处理参数的计算，为后续实现量子奇异值变换的各项应用奠定了基础。

在一具体示例中，为了便于实现量子电路的模拟，所述初始信号处理信息t(x)可通过一函数表示，比如，一单变量实函数，此时，若单变量实函数不满足量子信号处理函数的条件，则可利用本公开方案可以得到该初始信号处理信息t(x)的逼近函数，也即目标信号处理信息p^*(x)，如此，利用目标信号处理信息p^*(x)来得到目标量子信号处理电路的目标处理参数，此时，该目标处理参数为一近似值。

在本公开方案的一具体示例中，可采用如下方式得到与初始信号处理信息t(x)所对应的目标信号处理信息p^*(x)；具体地，以上所述确定与初始信号处理信息t(x)所对应的目标信号处理信息p^*(x)(也即以上所述的步骤S102)，具体包括：

步骤S102-1：确定当前信号锚点序列也即在确定所述初始信号处理信息t(x)不满足量子信号处理信息的处理条件的情况下，确定当前信号锚点序列

其中，当前信号锚点序列为初始信号锚点序列或者，为上一次锚点更新流程后所得到的锚点序列；当前信号锚点序列表示信号点x在预设取值范围[a,b]内的递增有限序列。

这里，在一具体示例中，预设取值范围[a,b]可以具体为[0,1]，或[-1,1]，本公开方案对此不作限制，可基于实际处理需求而定。

步骤S102-2：至少基于当前信号锚点序列以及初始信号处理信息t(x)，得到近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)。

在一具体示例中，为了得到近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)，在初始信号处理信息t(x)表示为单变量实函数的情况下，还可以预先确定单变量实函数基，进而利用当前信号锚点序列以及初始信号处理信息t(x)，以及预先确定的单变量实函数基求解得到近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)，具体方案可参见下述程序一的相关内容，此处不再赘述。

步骤S102-3：在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值小于等于目标逼近距离δ的情况下，将基于当前信号锚点序列所得的近似信号处理信息p(x)作为所述目标信号处理信息p^*(x)。

这里，在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值(也即函数值)小于等于目标逼近距离δ的情况下，说明得到的基于当前信号锚点序列所得的近似信号处理信息p(x)足以逼近该初始信号处理信息t(x)，此时，即可将基于当前信号锚点序列所得的近似信号处理信息p(x)作为目标信号处理信息p^*(x)。

这样，本公开方案提供了一种得到目标信号处理信息p^*(x)的具体方案，为高效地、稳定地得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数提供了支持。

在本公开方案的一具体示例中，图2是根据本公开实施例量子电路的模拟方法的实现流程示意图二；该方法可选地应用于兼具经典计算能力的量子计算设备中，也可以应用于兼具量子计算能力的经典计算设备中，或者，直接应用于经典计算设备，比如，个人电脑、服务器、服务器集群等具有经典计算能力的电子设备中，或者，直接应用于量子计算机中，本公开方案对此不作限制。可以理解的是，以上所述的相关内容，也可以应用于该示例中，该示例对相关联内容不再赘述。

进一步地，该方法包括以下内容的至少部分内容。如图2所示，包括：

步骤S201：获取目标量子信号处理电路所对应的初始信号处理信息t(x)。

步骤S202：在确定所述初始信号处理信息t(x)不满足量子信号处理信息的处理条件的情况下，确定当前信号锚点序列

这里，当前信号锚点序列为初始信号锚点序列或者，为上一次锚点更新流程后所得到的锚点序列；当前信号锚点序列表示信号点x在预设取值范围[a,b]内的递增有限序列。

步骤S203：至少基于当前信号锚点序列以及初始信号处理信息t(x)，得到近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)。

步骤S204：判断信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值是否小于等于目标逼近距离δ；若否，则执行步骤S205，否则，执行步骤S206。

需要指出的是，该示例中，目标信号点为预设取值范围[a,b]内的一个信号点。

步骤S205：在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值大于目标逼近距离δ的情况下，更新当前信号锚点序列并返回步骤S203，以得到更新后的近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)，直至更新后所得的信号处理差异信息r(x)小于等于目标逼近距离δ为止。

步骤S206：在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值小于等于目标逼近距离δ的情况下，将基于当前信号锚点序列所得的近似信号处理信息p(x)作为所述目标信号处理信息p^*(x)，并执行步骤S207。

步骤S207：利用所述目标信号处理信息p^*(x)，得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数。

这里，所述目标处理参数编码有所述目标量子信号处理电路对信号点x进行处理的处理效果。

步骤S208：利用所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，模拟得到所述目标量子信号处理电路所对应的量子电路。

这样，本公开方案提供了一种通过优化迭代得到目标信号处理信息p^*(x)的具体方案，该方案能够高效地、稳定地得到目标信号处理信息p^*(x)，进而高效地、稳定地得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，为实现量子奇异值变换的各项应用奠定了基础。

在本公开方案的一具体示例中，可采用如下方式得到近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)；具体地，以上所述至少基于当前信号锚点序列和初始信号处理信息t(x)，得到近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)(也即以上所述的步骤S203)，具体包括：

步骤S203-1：确定当前计算精度；其中，当前计算精度为预设计算精度，或上一次精度更新流程所的计算精度。

步骤S203-2：得到当前计算精度下、基于当前信号锚点序列和初始信号处理信息t(x)所得的试探近似信号处理信息p′(x)及试探信号处理差异信息r′(x)；其中，当前计算精度下的试探信号处理差异信息r′(x)表示初始信号处理信息t(x)与当前计算精度下的试探近似信号处理信息p′(x)之间的差异程度。

举例来说，在当前计算精度∈下，数值地求解关于和E的实线性方程组：

如此，即可得到试探近似信号处理信息和试探信号处理差异信息r′(x)。这里，表示当前信号锚点序列中的第j分量；为待求解序列，为待求解序列中的第k分量；E表示待求解得到的试探近似信号处理信息p′(x)与初始信号处理信息t(x)的锚点距离，为上述方程组的待定系数。

步骤S203-3：在信号点x取值为当前信号锚点序列中相邻的两个信号点的情况下、当前计算精度下所得的试探信号处理差异信息r′(x)的特征值不满足预设条件的情况下，将当前计算精度下所得到的试探信号处理差异信息r′(x)作为信号处理差异信息r(x)，以及将当前计算精度下所得的试探近似信号处理信息p′(x)作为近似信号处理信息p(x)。

这里，预设条件可具体为：存在j，也即存在信号点使得在当前计算精度∈下有

进一步地，举例来说，若不存在j，也即不存在信号点使得在当前计算精度∈下，有则将当前计算精度下所得到的试探信号处理差异信息r′(x)作为信号处理差异信息r(x)，以及将当前计算精度下所得的试探近似信号处理信息p′(x)作为近似信号处理信息p(x)。

在本公开方案的一具体示例中，图3是根据本公开实施例量子电路的模方法中得到近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)的实现流程示意图；该方法可选地应用于兼具经典计算能力的量子计算设备中，也可以应用于兼具量子计算能力的经典计算设备中，或者，直接应用于经典计算设备，比如，个人电脑、服务器、服务器集群等具有经典计算能力的电子设备中，或者，直接应用于量子计算机中，本公开方案对此不作限制。

进一步地，该方法包括以下内容的至少部分内容。如图3所示，至少基于当前信号锚点序列和初始信号处理信息t(x)，得到近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)，具体包括：

步骤S301：确定当前计算精度。

这里，当前计算精度为预设计算精度，或上一次精度更新流程所的计算精度。

步骤S302：得到当前计算精度下、基于当前信号锚点序列和初始信号处理信息t(x)所得的试探近似信号处理信息p′(x)及试探信号处理差异信息r′(x)。

这里，当前计算精度下的试探信号处理差异信息r′(x)表示初始信号处理信息t(x)与当前计算精度下的试探近似信号处理信息p′(x)之间的差异程度。

步骤S303：判断在信号点x取值为当前信号锚点序列中相邻的两个信号点的情况下、当前计算精度下所得的试探信号处理差异信息r′(x)的特征值(也即函数值)是否满足预设条件。若满足预设条件，则执行步骤S304；否则，即不满足预设条件，则执行步骤S305。

步骤S304：提升当前计算精度，返回步骤S302，以更新当前计算精度，并得到新的计算精度下的试探近似信号处理信息p′(x)及试探信号处理差异信息r′(x)，直至不满足上述预设条件为止。

步骤S305：将当前计算精度下所得到的试探信号处理差异信息r′(x)作为信号处理差异信息r(x)，以及将当前计算精度下所得的试探近似信号处理信息p′(x)作为近似信号处理信息p(x)。

举例来说，在得到当前计算精度下的试探近似信号处理信息p′(x)及试探信号处理差异信息r′(x)之后，判断是否存在j，也即信号点使得在当前计算精度∈下有若存在，即存在j使得≥0，则提升当前计算精度，并重新计算新的计算精度的试探近似信号处理信息p′(x)及试探信号处理差异信息r′(x)。否则，即不存在j使得 则将当前计算精度下所得的试探近似信号处理信息p′(x)作为近似信号处理信息p(x)，以及将当前计算精度下的试探信号处理差异信息r′(x)作为信号处理差异信息r(x)。

需要说明的是，具体示例可参见以下程序一的相关描述，此处不再赘述。

这样，本公开方案能够实现计算精度的动态调整，能够有效解决现有方案对精度具有强依赖性、很难在运行前预测所需的精度的问题，如此，来提升计算效率，同时，可以更稳定地实现更复杂的初始信号处理信息t(x)的逼近函数(也即目标信号处理信息p^*(x))，如此，为高效得到近似的目标处理参数提供了支持。

在本公开方案的一具体示例中，图4是根据本公开实施例量子电路的模拟方法的实现流程示意图三；该方法可选地应用于兼具经典计算能力的量子计算设备中，也可以应用于兼具量子计算能力的经典计算设备中，或者，直接应用于经典计算设备，比如，个人电脑、服务器、服务器集群等具有经典计算能力的电子设备中，或者，直接应用于量子计算机中，本公开方案对此不作限制。可以理解的是，以上所述的相关内容，也可以应用于该示例中，该示例对相关联内容不再赘述。

进一步地，该方法包括以下内容的至少部分内容。如图4所示，包括：

步骤S401：获取目标量子信号处理电路所对应的初始信号处理信息t(x)。

步骤S402：在确定所述初始信号处理信息t(x)不满足量子信号处理信息的处理条件的情况下，确定当前信号锚点序列

这里，当前信号锚点序列为初始信号锚点序列或者，为上一次锚点更新流程后所得到的锚点序列；当前信号锚点序列表示信号点x在预设取值范围[a,b]内的递增有限序列；

步骤S403：至少基于当前信号锚点序列以及初始信号处理信息t(x)，得到近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)。

步骤S404：判断信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值是否小于等于目标逼近距离δ；若否，即大于目标逼近距离δ，则执行步骤S405；否则，即小于等于目标逼近距离δ，执行步骤S406。

步骤S405：更新当前信号锚点序列返回步骤S403，以得到更新后的近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)，直至更新后所得的信号处理差异信息r(x)小于等于目标逼近距离δ为止。

这里，所述步骤S405，具体包括：

步骤S405-1：基于信号处理差异信息r(x)和当前信号锚点序列构造得到信号交错锚点序列

需要指出的是，构造信号交错锚点序列的方式可参见下述主程序中的具体描述，此处不再赘述。

步骤S405-2：确定信号处理差异信息r(x)在所述预设取值范围[a,b]的、满足取值条件的目标特征值。

步骤S405-3：基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点x，得到待插入信号锚点y^*。这里，所述待插入信号锚点y^*为所述目标信号点。

在一示例中，将满足取值条件的目标特征值所对应的信号点x作为该待插入信号锚点y^*。

需要指出的是，得到待插入信号锚点y^*的具体步骤可参见下述主程序中有关待插入信号锚点y^*的相关描述，此处不再赘述。

步骤S405-4：在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值(也即函数值，比如|r(y^*)|)小于等于目标最大值(比如且大于目标逼近距离δ的情况下，以及确定信号处理差异信息r(x)在当前的目标信号锚点序列下满足收敛条件的情况下，确定目标自由度。

这里，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列所述目标自由度用于确定信号锚点序列所需包含的信号点的个数。

举例来说，结合下述主程序中的步骤8和步骤9可知，在 (也即不执行步骤8的处理步骤)，且满足|r(y^*)|>δ(即进入步骤9(a))的情况下、还满足步骤9(a)中的收敛条件的情况下，说明当前自由度d无法得到小于等于目标逼近距离δ的逼近函数，所以，需要增加自由度。此时，目标自由度大于当前自由度。

进一步地，在一具体示例中，所述目标自由度是基于当前的目标信号锚点序列所对应的自由度(也即当前的目标信号锚点序列中所包含的信号点的个数)、以及信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值所得；或者，所述目标自由度为k倍的、当前的目标信号锚点序列所对应的自由度，k为大于等于2的整数。目标自由度的具体确定方式可参见主程序中步骤9(a)的相关描述，此处不再赘述。这样，本公开方案提供了一种提升自由度的具体方案，为高效地、稳定地得到目标信号处理信息p^*(x)奠定了基础。

步骤S405-5：基于所述目标自由度，对当前的目标信号锚点序列进行锚点扩增，并基于扩增后所得的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列以完成本次锚点更新流程。

步骤S406：将基于当前信号锚点序列所得的近似信号处理信息p(x)作为所述目标信号处理信息p^*(x)。并执行步骤S407。

步骤S407：利用所述目标信号处理信息p^*(x)，得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数。

这里，所述目标处理参数编码有所述目标量子信号处理电路对信号点x进行处理的处理效果。

步骤S408：利用所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，模拟得到所述目标量子信号处理电路所对应的量子电路。

这样，本公开方案在提供了一种通过更新当前信号锚点序列来得到目标信号处理信息p^*(x)的具体方案，如此，高效地、稳定地得到目标信号处理信息p^*(x)，进而高效地、稳定地得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，为实现量子奇异值变换的各项应用奠定了基础。

本公开方案的一具体示例中，可采用如下方式对当前的目标信号锚点序列进行锚点扩增；具体地，以上所述基于所述目标自由度，对当前的目标信号锚点序列进行锚点扩增(也即以上所述的步骤S405-5)，具体包括：

步骤S405-5-1：基于所述目标自由度，以及当前的目标信号锚点序列所对应的自由度，得到所需构造的信号点的个数。

步骤S405-5-2：基于所需构造的信号点的个数，得到信号递增序列

步骤S405-5-3：基于信号递增序列与当前的目标信号锚点序列的并集，得到锚点扩增后的目标信号锚点序列

需要指出的是，具体示例可参见以下程序三的有关描述，此处不再赘述。

这样，本公开方案引入了锚点扩增的思路，所以，还能够在一定程度上减少自由度增加所带来的重新计算成本，如此，为高效地、稳定地得到目标信号处理信息p^*(x)奠定了基础，进而为高效地、稳定地得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数奠定了基础。

在本公开方案的一具体示例中，图5是根据本公开实施例量子电路的模拟方法的实现流程示意图四；该方法可选地应用于兼具经典计算能力的量子计算设备中，也可以应用于兼具量子计算能力的经典计算设备中，或者，直接应用于经典计算设备，比如，个人电脑、服务器、服务器集群等具有经典计算能力的电子设备中，或者，直接应用于量子计算机中，本公开方案对此不作限制。可以理解的是，以上所述的相关内容，也可以应用于该示例中，该示例对相关联内容不再赘述。

进一步地，该方法包括以下内容的至少部分内容。如图5所示，包括：

步骤S501：获取目标量子信号处理电路所对应的初始信号处理信息t(x)。

步骤S502：在确定所述初始信号处理信息t(x)不满足量子信号处理信息的处理条件的情况下，确定当前信号锚点序列

这里，当前信号锚点序列为初始信号锚点序列或者，为上一次锚点更新流程后所得到的锚点序列；当前信号锚点序列表示信号点x在预设取值范围[a,b]内的递增有限序列。

步骤S503：至少基于当前信号锚点序列以及初始信号处理信息t(x)，得到近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)。

步骤S504：判断信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值是否小于等于目标逼近距离δ；若否，即大于目标逼近距离δ，则执行步骤S505；否则，即小于等于目标逼近距离δ，执行步骤S506。

步骤S505：更新当前信号锚点序列返回步骤S503，以得到更新后的近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)，直至更新后所得的信号处理差异信息r(x)小于等于目标逼近距离δ为止。

这里，所述步骤S505，具体包括：

步骤S505-1：基于信号处理差异信息r(x)和当前信号锚点序列构造得到信号交错锚点序列

需要指出的是，构造信号交错锚点序列的方式可参见下述主程序中的具体描述，此处不再赘述。

步骤S505-2：确定信号处理差异信息r(x)在所述预设取值范围[a,b]的、满足取值条件的目标特征值。

步骤S505-3：基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点x，得到待插入信号锚点y^*；其中，所述待插入信号锚点y^*为所述目标信号点。

需要指出的是，得到待插入信号锚点y^*的具体步骤可参见下述主程序中有关待插入信号锚点y^*的相关描述，此处不再赘述。

步骤S505-4：在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值(也即函数值，比如|r(y^*)|)小于等于目标最大值(比如且大于目标逼近距离δ的情况下，以及确定信号处理差异信息r(x)在当前的目标信号锚点序列下不满足收敛条件的情况下，基于当前的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列

这里，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列

举例来说，结合下述主程序中的步骤8和步骤9可知，在 (也即不执行步骤8的处理步骤)，且满足|r(y^*)|>δ，即进入步骤9(a)的情况下，不满足步骤9(a)中的收敛条件的情况下，可直接基于当前的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列

步骤S506：将基于当前信号锚点序列所得的近似信号处理信息p(x)作为所述目标信号处理信息p^*(x)。执行步骤S507。

步骤S507：利用所述目标信号处理信息p^*(x)，得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数。

这里，所述目标处理参数编码有所述目标量子信号处理电路对信号点x进行处理的处理效果。

步骤S508：利用所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，模拟得到所述目标量子信号处理电路所对应的量子电路。

这样，本公开方案在提供了一种通过更新当前信号锚点序列来得到目标信号处理信息p^*(x)的具体方案，如此，高效地、稳定地得到目标信号处理信息p^*(x)，进而高效地、稳定地得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，为实现量子奇异值变换的各项应用奠定了基础。

在本公开方案的一具体示例中，图6是根据本公开实施例量子电路的模拟方法的实现流程示意图五；该方法可选地应用于兼具经典计算能力的量子计算设备中，也可以应用于兼具量子计算能力的经典计算设备中，或者，直接应用于经典计算设备，比如，个人电脑、服务器、服务器集群等具有经典计算能力的电子设备中，或者，直接应用于量子计算机中，本公开方案对此不作限制。可以理解的是，以上所述的相关内容，也可以应用于该示例中，该示例对相关联内容不再赘述。

进一步地，该方法包括以下内容的至少部分内容。如图6所示，包括：

步骤S601：获取目标量子信号处理电路所对应的初始信号处理信息t(x)。

步骤S602：在确定所述初始信号处理信息t(x)不满足量子信号处理信息的处理条件的情况下，确定当前信号锚点序列

这里，当前信号锚点序列为初始信号锚点序列或者，为上一次锚点更新流程后所得到的锚点序列；当前信号锚点序列表示信号点x在预设取值范围[a,b]内的递增有限序列。

步骤S603：至少基于当前信号锚点序列以及初始信号处理信息t(x)，得到近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)。

步骤S604：判断信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值是否小于等于目标逼近距离δ；若否，即大于目标逼近距离δ，则执行步骤S605；否则，即小于等于目标逼近距离δ，执行步骤S606。

步骤S605：更新当前信号锚点序列返回步骤S603，以得到更新后的近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)，直至更新后所得的信号处理差异信息r(x)小于等于目标逼近距离δ为止。

这里，所述步骤S605，具体包括：

步骤S605-1：基于信号处理差异信息r(x)和当前信号锚点序列构造得到信号交错锚点序列

需要指出的是，构造信号交错锚点序列的方式可参见下述主程序中的具体描述，此处不再赘述。

步骤S605-2：确定信号处理差异信息r(x)在所述预设取值范围[a,b]的、满足取值条件的目标特征值。

步骤S605-3：基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点x，得到待插入信号锚点y^*；其中，所述待插入信号锚点y^*为所述目标信号点。

需要指出的是，得到待插入信号锚点y^*的具体步骤可参见下述主程序中有关待插入信号锚点y^*的相关描述，此处不再赘述。

步骤S605-4：在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值(也即函数值，比如|r(y^*)|)大于目标最大值(比如的情况下，将待插入信号锚点y^*插入到当前的目标信号锚点序列得到更新后的目标信号锚点序列并进入步骤S605-5。

这里，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列

步骤S605-5：在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值(也即函数值，比如|r(y^*)|)大于所述目标逼近距离δ的情况下，以及确定信号处理差异信息r(x)在更新后的目标信号锚点序列下满足收敛条件的情况下，确定目标自由度。

这里，所述目标自由度用于确定信号锚点序列所需包含的信号点的个数。

举例来说，结合下述主程序中的步骤8和步骤9可知，在 (也即执行步骤8的处理步骤)，可采用下述程序二所述的方法，将待插入信号锚点y^*插入到当前的目标信号锚点序列得到更新后的目标信号锚点序列

进一步地，若满足|r(y^*)|>δ(即进入步骤9(a))的情况下，而且，更新后的目标信号锚点序列还满足步骤9(a)中的收敛条件的情况下，说明更新后的目标信号锚点序列的自由度d无法得到小于等于目标逼近距离δ的逼近函数，所以，需要增加自由度。此时，目标自由度大于更新后的目标信号锚点序列所对应的自由度。

进一步地，在一具体示例中，所述目标自由度是基于更新后的目标信号锚点序列所对应的自由度、以及信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值所得；或者，所述目标自由度为k倍的、更新后的目标信号锚点序列所对应的自由度，k为大于等于2的整数。目标自由度的具体确定方式可参见主程序中步骤9(a)的相关描述，此处不再赘述。这样，本公开方案提供了一种提升自由度的具体方案，为高效地、稳定地得到目标信号处理信息p^*(x)奠定了基础。

步骤S605-6：基于所述目标自由度，对更新后的目标信号锚点序列进行锚点扩增，并基于扩增后所得的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列

步骤S606：将基于当前信号锚点序列所得的近似信号处理信息p(x)作为所述目标信号处理信息p^*(x)。执行步骤S607。

步骤S607：利用所述目标信号处理信息p^*(x)，得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数。

这里，所述目标处理参数编码有所述目标量子信号处理电路对信号点x进行处理的处理效果。

步骤S608：利用所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，模拟得到所述目标量子信号处理电路所对应的量子电路。

这样，本公开方案在提供了一种通过更新当前信号锚点序列来得到目标信号处理信息p^*(x)的具体方案，如此，高效地、稳定地得到目标信号处理信息p^*(x)，进而高效地、稳定地得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，为实现量子奇异值变换的各项应用奠定了基础。

在本公开方案的一具体示例中，可采用如下方式对更新后的目标信号锚点序列进行锚点扩增；具体地，以上所述基于所述目标自由度，对更新后的目标信号锚点序列进行锚点扩增(也即以上所述的步骤S605-6)，具体包括：

步骤S605-6-1：基于所述目标自由度，以及更新后的目标信号锚点序列所对应的自由度，得到所需构造的信号点的个数。

步骤S605-6-2：基于所需构造的信号点的个数，得到信号递增序列

步骤S605-6-3：基于信号递增序列与更新后的目标信号锚点序列的并集，得到锚点扩增后的目标信号锚点序列

需要指出的是，具体示例可参见以下程序三的有关描述，此处不再赘述。

这样，本公开方案引入了锚点扩增的思路，所以，还能够在一定程度上减少自由度增加所带来的重新计算成本，如此，为高效地、稳定地得到目标信号处理信息p^*(x)奠定了基础，进而为高效地、稳定地得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数奠定了基础。

在本公开方案的一具体示例中，图7是根据本公开实施例量子电路的模拟方法的实现流程示意图六；该方法可选地应用于兼具经典计算能力的量子计算设备中，也可以应用于兼具量子计算能力的经典计算设备中，或者，直接应用于经典计算设备，比如，个人电脑、服务器、服务器集群等具有经典计算能力的电子设备中，或者，直接应用于量子计算机中，本公开方案对此不作限制。可以理解的是，以上所述的相关内容，也可以应用于该示例中，该示例对相关联内容不再赘述。

进一步地，该方法包括以下内容的至少部分内容。如图7所示，包括：

步骤S701：获取目标量子信号处理电路所对应的初始信号处理信息t(x)。

步骤S702：在确定所述初始信号处理信息t(x)不满足量子信号处理信息的处理条件的情况下，确定当前信号锚点序列

这里，当前信号锚点序列为初始信号锚点序列或者，为上一次锚点更新流程后所得到的锚点序列；当前信号锚点序列表示信号点x在预设取值范围[a,b]内的递增有限序列。

步骤S703：至少基于当前信号锚点序列以及初始信号处理信息t(x)，得到近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)。

步骤S704：判断信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值是否小于等于目标逼近距离δ；若否，即大于目标逼近距离δ，则执行步骤S705；否则，即小于等于目标逼近距离δ，执行步骤S706。

步骤S705：更新当前信号锚点序列返回步骤S703，以得到更新后的近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)，直至更新后所得的信号处理差异信息r(x)小于等于目标逼近距离δ为止。

这里，所述步骤S705，具体包括：

步骤S705-1：基于信号处理差异信息r(x)和当前信号锚点序列构造得到信号交错锚点序列

需要指出的是，构造信号交错锚点序列的方式可参见下述主程序中的具体描述，此处不再赘述。

步骤S705-2：确定信号处理差异信息r(x)在所述预设取值范围[a,b]的、满足取值条件的目标特征值。

步骤S705-3：基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点x，得到待插入信号锚点y^*；其中，所述待插入信号锚点y^*为所述目标信号点。

步骤S705-4：在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值(也即函数值，比如|r(y^*)|)大于目标最大值(比如)的情况下，将待插入信号锚点y^*插入到当前的目标信号锚点序列得到更新后的目标信号锚点序列这里，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列

步骤S705-5：在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值(也即函数值，比如|r(y^*)|)大于所述目标逼近距离δ的情况下，以及确定信号处理差异信息r(x)在更新后的目标信号锚点序列下不满足收敛条件的情况下，基于更新后的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列

举例来说，结合下述主程序中的步骤8和步骤9可知，在 (也即执行步骤8的处理步骤)，可采用下述程序二所述的方法，将待插入信号锚点y^*插入到当前的目标信号锚点序列得到更新后的目标信号锚点序列

进一步地，若满足|r(y^*)|>δ(即进入步骤9(a))的情况下，而且，更新后的目标信号锚点序列不满足步骤9(a)中的收敛条件的情况下，可直接基于更新后的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列

步骤S706：将基于当前信号锚点序列所得的近似信号处理信息p(x)作为所述目标信号处理信息p^*(x)。执行步骤S707。

步骤S707：利用所述目标信号处理信息p^*(x)，得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数。

这里，所述目标处理参数编码有所述目标量子信号处理电路对信号点x进行处理的处理效果。

步骤S708：利用所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，模拟得到所述目标量子信号处理电路所对应的量子电路。

这样，本公开方案在提供了一种通过更新当前信号锚点序列来得到目标信号处理信息p^*(x)的具体方案，如此，高效地、稳定地得到目标信号处理信息p^*(x)，进而高效地、稳定地得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，为实现量子奇异值变换的各项应用奠定了基础。

在本公开方案的一具体示例中，所述将待插入信号锚点y^*插入到当前的目标信号锚点序列得到更新后的目标信号锚点序列包括以下之一：

在待插入信号锚点y^*满足第一条件的情况下，将待插入信号锚点y^*插入到当前的信号锚点序列中的第一个信号点之前，得到更新后的目标信号锚点序列

在待插入信号锚点y^*满足第二条件的情况下，将待插入信号锚点y^*插入到当前的目标信号锚点序列中的最后一个信号点之后，得到更新后的目标信号锚点序列

在待插入信号锚点y^*不满足第一条件，且不满足第二条件的情况下，将待插入信号锚点y^*替换当前的目标信号锚点序列中的一个信号点，得到更新后的目标信号锚点序列

这里，具体插入条件，可参照下述程序二的相关描述，此处不再赘述。

这样，本公开方案提供了插入待插入信号锚点y^*的具体方案，如此，为后续高效地、稳定地得到目标信号处理信息p^*(x)，进而高效地、稳定地得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数奠定了基础。

以下结合具体示例对本公开方案做进一步详细说明；本公开方案提出一种基于改进Remez算法的逼近多项式确定方法，该方法相比于既往算法可以高效地、稳定地得到复杂的目标变换函数(也即以上所述的初始信号处理信息t(x))的逼近多项式(也即以上所述的目标信号处理信息p^*(x))，进而利用逼近多项式即可计算出量子信号处理电路的近似的处理参数。如此，一方面，可以更加稳定地实现复杂的目标变换函数的量子奇异值变换量子电路的生成，另一方面，可以加快量子奇异值变换量子电路生成的速度，对量子信号处理、量子模拟及其应用的前沿研究有重大助力。

具体地，在该示例中，记目标量子信号处理电路的信号点为x，进一步地，记该目标量子信号处理电路的初始信号处理信息为t(x)，该初始信号处理信息t(x)为给定区间(比如x∈[a,b])内的单变量实函数，基于此，t(x)还可称为目标单变量实函数t(x)。进一步地，该初始信号处理信息t(x)不满足量子信号处理的条件，换言之，该目标单变量实函数t(x)不能作为量子信号处理函数，基于此，本公开方案的目标即为：在给定预设取值范围，如x∈[a,b]内，找到满足量子信号处理函数的条件的、该初始信号处理信息t(x)的逼近函数(也即以上所述的目标信号处理信息，记为p^*(x))，也即找到目标单变量实函数t(x)对应的、满足量子信号处理函数的条件的逼近函数p^*(x)，进而基于量子信号处理电路的处理参数计算方法得到该逼近函数p^*(x)的处理参数，此时，该逼近函数p^*(x)的处理参数即为该目标量子信号处理电路的处理参数的近似值，如此，便于量子奇异值变换的各项应用。

这里，单变量实函数指：给定区间[a,b]，若对于任意x∈[a,b]，均有f(x)为实数，则可称函数f为区间[a,b]上的单变量实函数。进一步地，由区间[a,b]上的单变量实函数f构成的有限序列(或者无限序列)，被称为区间[a,b]上的一组有限单变量实函数基(或者无限单变量实函数基)；这里，将单变量实函数基记为同时，记一个序列的第j分量(该示例中j从0开始计数)为[j]，此时，即可表示单变量实函数基的第j分量，比如，表示的第0分量。

基于此，上述目标即可描述为：在有限的单变量实函数基的基础上，求解得到目标单变量实函数t(x)的逼近函数并使||t-p^*||_∞最小，其中，为待定系数，d表示有限的单变量实函数基的分量的个数(该示例可称为自由度)，比如，取,…}的前d个分量来构成有限的单变量实函数基||·||_∞表示区间[a,b]上无穷范数。

需要说明的是，||t-p^*||_∞表示目标单变量实函数t(x)与逼近函数p^*(x)间的距离，具体表达式为：

进一步地，为了便于介绍本公开方案的具体内容，引入以下概念：

称在区间[a,b]上呈严格递增的有限序列为锚点序列。进一步地，若锚点序列中同时包含该区间[a,b]的两个端点a和b，则该锚点序列为区间[a,b]的一个分割。

若锚点序列满足下述条件，则称该锚点序列为单变量实函数f的(严格)交错锚点序列：若不存在j使得这里，表示锚点序列的第j分量。

以下从几个部分对本公开方案进行详细说明；

第一部分，动态精度的Remez试探逼近函数的构建

该部分通过下述程序一实现，该程序一为会被主程序调用的程序；该程序一主要用于事先预测求解实线性方程组所需的计算精度，并得到试探函数和剩余函数。

程序一：

这里，该程序一的输入为：目标单变量实函数t(x)(也即以上所述的初始信号处理信息t(x))，单变量实函数基当前自由度为d，当前锚点序列(也即以上所述的当前信号锚点序列) 当前计算精度∈。输出结果为：逼近函数(也即以上所述的近似信号处理信息)p(x)、剩余函数(也即以上所述的信号处理差异信息)r(x)以及更新后的计算精度∈。

如图8所示，具体步骤包括：

步骤1-1：输入目标单变量实函数t(x)，单变量实函数基 当前信号锚点序列当前计算精度∈；

步骤1-2：在当前计算精度∈下，数值地求解关于和E的实线性方程组：

这里，表示当前信号锚点序列中的第j分量；为待求解序列，[k]为待求解序列中的第k分量；E表示待求解得到的试探逼近函数(也即以上所述的试探近似信号处理信息)p′(x)与目标单变量实函数t(x)的锚点距离，为上述方程组的待定系数。

步骤1-3：将求解得到的的各分量的值即 代入试探逼近函数并定义试探剩余函数(也即以上所述的试探信号处理差异信息)r′(x)：＝t(x)-p′(x)。

步骤1-4：若存在j，使得在当前计算精度∈下，有 则提升当前计算精度∈，比如∈＝∈²，更新当前计算精度，并返回至步骤1-2；否则，执行步骤1-5。

步骤1-5：将当前的试探逼近函数p′(x)作为逼近函数(也即近似信号处理信息)p(x)，并输出逼近函数p(x)；将当前的试探剩余函数r′(x)作为剩余函数(也即信号处理差异信息)r(x)，并输出剩余函数r(x)，以及输出当前计算精度∈。

第二部分，保交错性下的锚点插入

该部分通过下述程序二实现，该程序二为会被主程序调用的程序；该程序二主要用于插入待插入锚点(以上所述的待插入信号锚点)y^*，同时，确保插入待插入信号锚点y^*后的锚点序列具有交错性。

程序二：

这里，该程序二的输入为：剩余函数(也即信号处理差异信息)r(x)、当前的目标锚点序列(也即以上所述的当前的目标信号锚点序列) 以及待插入锚点(也即待插入信号锚点)y^*。输出结果为：更新后的目标锚点序列(也即以上所述的更新后的目标信号锚点序列)

如图9所示，具体步骤包括：

步骤2-1：若满足第一条件，即且则在当前的目标锚点序列中的前面(也即首个信号点之前)插入待插入锚点y^*，得到更新后的目标锚点序列进入步骤2-4。

步骤2-2：若满足第二条件，即且则在当前的目标锚点序列中的后面(也即最后一个信号点之后)插入待插入锚点y^*，得到更新后的目标锚点序列进入步骤2-4。

步骤2-3：若不满足第一条件且不满足第二条件，则执行以下步骤：

步骤2-3-1：确定唯一的l，l为大于等于0小于d的整数，使得满

足

步骤2-3-2：基于以下方式得到更新后的目标锚点序列具体方

式为：

若则得到更新后的 进入步骤2-4；

否则，即则得到更新后的目标锚点序列进入步骤2-4。

步骤2-4：输出更新后的目标锚点序列

第三部分，锚点序列的扩增

该部分通过下述程序三实现，该程序三为会被主程序调用的程序；该程序三主要用于基于主程序中的自由度提升的比例，进行锚点扩增，进而得到锚点扩增后的锚点序列。

程序三：

这里，该示例的输入为：当前的目标锚点序列目标自由度d”。输出结果为：锚点扩增后的、与目标自由度d”所匹配的目标锚点序列(也即以上所述的锚点扩增后的目标信号锚点序列)

如图10所示，具体步骤包括：

步骤3-1：确定当前的目标锚点序列所对应的自由度d，并随机选择集合{1,2,…,d}中互不相同的d”-d(也即所需构造的信号点的个数)个元素(用于锚点扩增)，并构建递增序列

比如，或者 这里，表示向下取整，表示向上取整。

步骤3-2：构建包含有d”-d个元素的递增序列(也即以上所述的信号递增序列)比如，具体构建方式为：

步骤3-3：得到当前的目标锚点序列递增序列按预设排序方式(比如从小到大的排序方式)重排得到锚点扩增后的目标锚点序列

步骤3-4：输出锚点扩增后的目标锚点序列

第四部分，本公开方案动态精度的Remez算法

该部分通过下述主程序实现。

这里，该主程序的输入为：目标单变量实函数t(x)、单变量实函数基初始自由度d、逼近区间(也即预设取值范围)[a,b]、目标逼近距离δ、以及初始计算精度∈₀。输出结果为：逼近函数(也即以上所述的目标信号处理信息)p^*(x)。

需要指出的是，自由度越大，逼近函数p^*(x)对目标单变量实函数t(x)的逼近效果越好，但上述程序一中线性方程组的奇异性越强。

步骤1：确定初始锚点序列(也即以上所述的初始信号锚点序列)

比如选取预设的锚点序列，或者从逼近区间[a,b]中随机选取锚点序列，得到初始锚点序列

需要指出的是，初始锚点序列所包含的锚点(也即信号点)的个数，与初始自由度d有关，比如初始锚点序列所包含的锚点(也即信号点)的个数＝d+1。

步骤2：将初始锚点序列作为当前锚点序列(也即当前信号锚点序列)将初始计算精度∈₀作为当前计算精度∈＝∈₀；并将当前锚点序列当前计算精度∈，以及与目标单变量实函数t(x)、单变量实函数基一并输入至程序一中，得到逼近函数(也即近似信号处理信息)p(x)、剩余函数(也即信号处理差异信息)r(x)以及当前计算精度∈。

步骤3：并行地对j＝1,2,…,d，在开区间(x[j-1],x[j])上找到剩余函数r(x)的一个零点，此时，记该零点为z_j，进而得到剩余函数r(x)对应的d个零点，即{z₁,z₂,…,z_d}。

这里，在一示例中，可以使用二分法计算零点，比如，数值上可以使用|r(z_j)|小于预设阈值作为收敛条件，以得到开区间(x[j-1],x[j])上的零点z_j。所述预设阈值为一经验值，可根据实际需求进行设置，本公开方案对此不作限定。

步骤4：令即为区间[a,b]的一个分割。

步骤5：并行地对j＝0,1,2,…,d，在区间上找到函数的一个最大值点(也即函数的最大函数值所对应的信号点)，并记最大值点为y_j，以得到函数的d+1个最大值点，可记为{y₀,y₁,…,y_d}；这里，所述sgn(·)表示符号函数。

可以理解的是，对于给定j值的情况下，遍历x在区间上的取值，得到函数在该区间上的最大值，进而得到该最大值对应的最大值点y_j；并行执行所有j的取值，即可得到函数的d+1个最大值点，即{y₀,y₁,…,y_d}。

需要指出的是，本公开方案对找到函数的一个最大值点的具体方案不作限制。

步骤6：令则为基于当前信号锚点序列和剩余函数r(x)所构造的一个交错锚点序列，记为交错锚点序列(也即以上所述的信号交错锚点序列)并基于交错锚点序列更新目标锚点序列

步骤7：确定信号点(也即信号点)x在区间[a,b]上的取值，得到函数|r(x)|在区间[a,b]上的一个最大特征值，也即最大函数值，此时，函数|r(x)|在区间[a,b]上的一个最大特征值所对应的信号点记为y^*。

步骤8：若则将|r(x)|在区间[a,b]上的最大函数值所对应的信号点y^*作为待插入锚点(也即待插入信号锚点)y^*，并和剩余函数r(x)、以及目标锚点序列一并输入至程序二中，得到更新后的目标锚点序列(也即更新后的目标信号锚点序列)基于更新后的目标锚点序列所包含的锚点(也即信号点)的个数，更新初始自由度d，得到当前自由度d，并进入步骤9；否则，也即若则直接进入步骤9。

步骤9：若|r(y^*)|≤δ，则执行步骤10；否则，即|r(y^*)|>δ，进入步骤9(a)；具体地：

步骤9(a)：判断向量是否满足均匀条件，也即是否满足收敛条件；若不满足，则直接执行步骤9(b)；否则，执行以下步骤9(a)-1；

这里，表示当前的目标锚点序列的第j分量。进一步地，在一具体示例中，所述均匀条件可具体为向量中的各分量平均值大于最大分量的一个指定倍(比如0.95倍)。

步骤9(a)-1：认为当前自由度d无法得到小于等于目标逼近距离δ的逼近函数(也即目标信号处理信息)p^*(x)；记录当前自由度d与log|r(y^*)|的值；进入步骤9(a)-2。

步骤9(a)-2：基于所有记录的当前自由度d与log|r(y^*)|值构造插值多项式i，以满足i(d)＝log|r(y^*)|；进入步骤9(a)-3。

需要说明的是，在只记录了一组d与log|r(y^*)|值的情况下，设插值多项式i为过原点的正比例函数，即i(x)＝log|r(y^*)|x/d。

这里，在一示例中，log(·)表示以自然常数e为底数的对数函数；此外，本公开方案中的log(·)还可以是以其它常数为底数的对数函数，只要底数固定即可，本公开方案对此不作限定。

步骤9(a)-3：求满足i(d”)≤δ且d<d”≤2d的最小正整数d”，该d”即为目标自由度；若不存在满足上述条件的目标自由度d”，则目标自由度d”＝2d；进入步骤9(a)-4。

步骤9(a)-4：将当前的目标锚点序列目标自由度d”作为程序三的输入，得到锚点扩增后的目标锚点序列基于锚点扩增后的目标锚点序列更新当前自由度d。进入步骤9(b)。

步骤9(b)：更新当前锚点序列为当前的目标锚点序列

即返回至步骤2，以重新调用程序一。

步骤10：输出|r(y^*)|≤δ的逼近函数p(x)，此时，|r(y^*)|≤δ的逼近函数p(x)即为逼近函数(也即目标信号处理信息)p^*(x)。

综上所述，本公开方案为了适配无限单变量实函数基，引入了动态自由度，如此，有效降低了低自由度下的计算量。而且，本公开方案还能够在在近乎计算出当前自由度下的逼近距离的极限时，预测当前自由度应提升到的数值，也即目标自由度。而且，为了实现自由度的提升，本公开方案还涉及了锚点扩增的具体方案，为稳定地、数值地计算出目标单变量实函数t(x)在单变量实函数基下的目标逼近距离δ以内的逼近函数奠定了基础。

第五部分，具体应用

当[a,b]＝[0,1]时，取主算法便可计算目标单变量实函数t(x)的逼近多项式；取主算法便可计算目标单变量实函数t(x)的逼近偶多项式；取 主算法便可计算目标单变量实函数t(x)的逼近奇多项式。这里T_n(x)为第一类切比雪夫多项式。

基于此，本发明方案提供了一种更加高效、动态调整精度的逼近多项式处理方案，相比于既往算法，可以更稳定地实现更复杂的变换函数的逼近多项式，进而可以计算出近似的量子信号处理电路的处理参数。受益于此，本发明方案，一方面可以更加稳定地实现更复杂函数的量子奇异值变换量子电路的生成，另一方面可以加快量子电路生成的速度，对量子信号处理、量子模拟及其应用的前沿研究有重大助力。

综上所述，与业界方案相比，本公开方案在以下几个方面呈现出优势：

第一，能够解决实际问题。本公开方案能数值地计算出逼近函数，而不只是理论上可行。

第二，解决真实需求。本公开方案能在输入足够长的有限基下有效计算出任意所需逼近距离的逼近函数。

第三，鲁棒性好。本公开方案总能稳定地得到逼近函数。

第四，计算速度快。因为引入了自由度迭代的方式，所以，本公开方案有效降低了低自由度下的计算量；而且，因为引入了锚点扩增的思路，所以，还能够在一定程度上减少自由度增加所带来的重新计算成本。

本公开方案还提供了一种量子电路的模拟装置，如图12所示，包括：

获取单元1201，用于获取目标量子信号处理电路所对应的初始信号处理信息t(x)；

处理单元1202，用于在确定所述初始信号处理信息t(x)不满足量子信号处理信息的处理条件的情况下，确定与所述初始信号处理信息t(x)所对应的目标信号处理信息p^*(x)，其中，所述目标信号处理信息p^*(x)用于估计所述目标量子信号处理电路对信号点x进行信号处理的处理效果；利用所述目标信号处理信息p^*(x)，得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，所述目标处理参数编码有所述目标量子信号处理电路对信号点x进行处理的处理效果；利用所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，模拟得到所述目标量子信号处理电路所对应的量子电路。

在本公开方案的一具体示例中，所述处理单元1202，具体用于：

确定当前信号锚点序列其中，当前信号锚点序列为初始信号锚点序列或者，为上一次锚点更新流程后所得到的锚点序列；当前信号锚点序列表示信号点x在预设取值范围[a,b]内的递增有限序列；

至少基于当前信号锚点序列以及初始信号处理信息t(x)，得到近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)；

在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值小于等于目标逼近距离δ的情况下，将基于当前信号锚点序列所得的近似信号处理信息p(x)作为所述目标信号处理信息p^*(x)。

在本公开方案的一具体示例中，所述处理单元1202，还用于：

在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值大于目标逼近距离δ的情况下，更新当前信号锚点序列以得到更新后的近似信号处理信息p(x)及信号处理差异信息r(x)，直至更新后所得的信号处理差异信息r(x)小于等于目标逼近距离δ为止。

在本公开方案的一具体示例中，所述处理单元1202，具体用于：

确定当前计算精度；其中，当前计算精度为预设计算精度，或上一次精度更新流程所的计算精度；

得到当前计算精度下、基于当前信号锚点序列和初始信号处理信息t(x)所得的试探近似信号处理信息p′(x)及试探信号处理差异信息r′(x)；其中，当前计算精度下的试探信号处理差异信息r′(x)表示初始信号处理信息t(x)与当前计算精度下的试探近似信号处理信息p′(x)之间的差异程度；

在信号点x取值为当前信号锚点序列中相邻的两个信号点的情况下、当前计算精度下所得的试探信号处理差异信息r′(x)的特征值不满足预设条件的情况下，将当前计算精度下所得到的试探信号处理差异信息r′(x)作为信号处理差异信息r(x)，以及将当前计算精度下所得的试探近似信号处理信息p′(x)作为近似信号处理信息p(x)。

在本公开方案的一具体示例中，所述处理单元1202，还用于：

在信号点x取值为当前信号锚点序列中相邻的两个信号点的情况下、当前计算精度下所得的试探信号处理差异信息r′(x)的特征值满足所述预设条件的情况下，提升当前计算精度，以更新当前计算精度，得到更新后的当前计算精度下的试探近似信号处理信息p′(x)及试探信号处理差异信息r′(x)，直至不满足所述预设条件为止。

在本公开方案的一具体示例中，所述处理单元1202，具体用于：

基于信号处理差异信息r(x)和当前信号锚点序列构造得到信号交错锚点序列

确定信号处理差异信息r(x)在所述预设取值范围[a,b]的、满足取值条件的目标特征值；

基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点x，得到待插入信号锚点y^*；其中，所述待插入信号锚点y^*为所述目标信号点；

在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值小于等于目标最大值，且大于目标逼近距离δ的情况下，以及确定信号处理差异信息r(x)在当前的目标信号锚点序列下满足收敛条件的情况下，确定目标自由度；其中，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列所述目标自由度用于确定信号锚点序列所需包含的信号点的个数；

基于所述目标自由度，对当前的目标信号锚点序列进行锚点扩增，并基于扩增后所得的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列以完成本次锚点更新流程。

在本公开方案的一具体示例中，所述目标自由度是基于当前的目标信号锚点序列所对应的自由度、以及信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值所得；

或者，所述目标自由度为k倍的、当前的目标信号锚点序列所对应的自由度，k为大于等于2的整数。

在本公开方案的一具体示例中，所述处理单元1202，具体用于：

基于所述目标自由度，以及当前的目标信号锚点序列所对应的自由度，得到所需构造的信号点的个数；

基于所需构造的信号点的个数，得到信号递增序列

基于信号递增序列与当前的目标信号锚点序列的并集，得到锚点扩增后的目标信号锚点序列

在本公开方案的一具体示例中，所述处理单元1202，具体用于：

基于信号处理差异信息r(x)和当前信号锚点序列构造得到信号交错锚点序列

确定信号处理差异信息r(x)在所述预设取值范围[a,b]的、满足取值条件的目标特征值；

基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点x，得到待插入信号锚点y^*；其中，所述待插入信号锚点y^*为所述目标信号点；

在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值小于等于目标最大值，且大于目标逼近距离δ的情况下，以及确定信号处理差异信息r(x)在当前的目标信号锚点序列下不满足收敛条件的情况下，基于当前的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列其中，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列

在本公开方案的一具体示例中，所述处理单元1202，具体用于：

基于信号处理差异信息r(x)和当前信号锚点序列构造得到信号交错锚点序列

确定信号处理差异信息r(x)在所述预设取值范围[a,b]的、满足取值条件的目标特征值；

基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点x，得到待插入信号锚点y^*；其中，所述待插入信号锚点y^*为所述目标信号点；

在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值大于目标最大值的情况下，将待插入信号锚点y^*插入到当前的目标信号锚点序列中，得到更新后的目标信号锚点序列其中，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列

在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值大于所述目标逼近距离δ的情况下，以及确定信号处理差异信息r(x)在更新后的目标信号锚点序列下满足收敛条件的情况下，确定目标自由度；其中，所述目标自由度用于确定信号锚点序列所需包含的信号点的个数；

基于所述目标自由度，对更新后的目标信号锚点序列进行锚点扩增，并基于扩增后所得的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列

在本公开方案的一具体示例中，所述目标自由度是基于更新后的目标信号锚点序列所对应的自由度、以及信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值所得；或者，

所述目标自由度为k倍的、更新后的目标信号锚点序列所对应的自由度，k为大于等于2的整数。

在本公开方案的一具体示例中，所述处理单元1202，具体用于：

基于所述目标自由度，以及更新后的目标信号锚点序列所对应的自由度，得到所需构造的信号点的个数；

基于所需构造的信号点的个数，得到信号递增序列

基于信号递增序列与更新后的目标信号锚点序列的并集，得到锚点扩增后的目标信号锚点序列

在本公开方案的一具体示例中，所述处理单元1202，具体用于：

基于信号处理差异信息r(x)和当前信号锚点序列构造得到信号交错锚点序列

确定信号处理差异信息r(x)在所述预设取值范围[a,b]的、满足取值条件的目标特征值；

基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点x，得到待插入信号锚点y^*；其中，所述待插入信号锚点y^*为所述目标信号点；

在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值大于目标最大值的情况下，将待插入信号锚点y^*插入到当前的目标信号锚点序列得到更新后的目标信号锚点序列其中，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列

在信号处理差异信息r(x)在目标信号点的特征值大于所述目标逼近距离δ的情况下，以及确定信号处理差异信息r(x)在更新后的目标信号锚点序列下不满足收敛条件的情况下，基于更新后的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列

在本公开方案的一具体示例中，所述处理单元1202，具体用于以下之一：

在待插入信号锚点y^*满足第一条件的情况下，将待插入信号锚点y^*插入到当前的目标信号锚点序列中的第一个信号点之前，得到更新后的目标信号锚点序列

在待插入信号锚点y^*满足第二条件的情况下，将待插入信号锚点y^*插入到当前的目标信号锚点序列中的最后一个信号点之后，得到更新后的目标信号锚点序列

在待插入信号锚点y^*不满足第一条件且不满足第二条件的情况下，将待插入信号锚点y^*替换当前的目标信号锚点序列中的一个信号点，得到更新后的目标信号锚点序列

本公开实施例的装置的各单元的具体功能和示例的描述，可以参见上述方法实施例中对应步骤的相关描述，在此不再赘述。

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计算设备，所述计算设备包括：

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QPU执行，以使所述至少一个QPU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QPU元，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。

进一步地，根据本公开的实施例，本公开还提供了一种计算设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图13示出了可以用来实施本公开的实施例的示例计算设备1300的示意性框图。计算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。计算设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字助理、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13所示，设备1300包括计算单元1301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1302中的计算机程序或者从存储单元1308加载到随机访问存储器(RAM)1303中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 1303中，还可存储设备1300操作所需的各种程序和数据。计算单元1301、ROM 1302以及RAM 1303通过总线1304彼此相连。输入/输出(I/O)接口1305也连接至总线1304。

设备1300中的多个部件连接至I/O接口1305，包括：输入单元1306，例如键盘、鼠标等；输出单元1307，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元1308，例如磁盘、光盘等；以及通信单元1309，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元1309允许设备1300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1301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1301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1301执行上文所描述的各个方法和处理，例如量子电路的模拟方法。例如，在一些实施例中，量子电路的模拟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1308。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 1302和/或通信单元1309而被载入和/或安装到设备1300上。当计算机程序加载到RAM 1303并由计算单元1301执行时，可以执行上文描述的量子电路的模拟方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元1301可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行量子电路的模拟方法。

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、现场可编程门阵列(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 (31)

1.一种量子电路的模拟方法，包括：

获取目标量子信号处理电路所对应的初始信号处理信息；

在确定所述初始信号处理信息不满足量子信号处理信息的处理条件的情况下，确定与所述初始信号处理信息所对应的目标信号处理信息其中，所述目标信号处理信息用于估计所述目标量子信号处理电路对信号点进行信号处理的处理效果；

利用所述目标信号处理信息，得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，所述目标处理参数编码有所述目标量子信号处理电路对信号点进行处理的处理效果；

利用所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，模拟得到所述目标量子信号处理电路所对应的量子电路；

其中，所述确定与所述初始信号处理信息所对应的目标信号处理信息，包括：

确定当前信号锚点序列，其中，所述当前信号锚点序列表示信号点在预设取值范围内的递增有限序列；

至少基于所述当前信号锚点序列以及所述初始信号处理信息，得到近似信号处理信息及信号处理差异信息；

在所述信号处理差异信息在目标信号点的特征值小于等于目标逼近距离的情况下，将所述近似信号处理信息作为，与所述初始信号处理信息所对应的目标信号处理信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述当前信号锚点序列为初始信号锚点序列，或者，为上一次锚点更新流程后所得到的锚点序列。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括：

在信号处理差异信息在目标信号点的特征值大于目标逼近距离的情况下，更新当前信号锚点序列，以得到更新后的近似信号处理信息及信号处理差异信息，直至更新后所得的信号处理差异信息小于等于目标逼近距离为止。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述至少基于当前信号锚点序列和初始信号处理信息，得到近似信号处理信息及信号处理差异信息，包括：

确定当前计算精度；其中，当前计算精度为预设计算精度，或上一次精度更新流程所的计算精度；

得到当前计算精度下、基于当前信号锚点序列和初始信号处理信息所得的试探近似信号处理信息及试探信号处理差异信息；其中，当前计算精度下的试探信号处理差异信息表示初始信号处理信息与当前计算精度下的试探近似信号处理信息之间的差异程度；

在信号点取值为当前信号锚点序列中相邻的两个信号点的情况下、当前计算精度下所得的试探信号处理差异信息的特征值不满足预设条件的情况下，将当前计算精度下所得到的试探信号处理差异信息作为信号处理差异信息，以及将当前计算精度下所得的试探近似信号处理信息作为近似信号处理信息。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括：

在信号点取值为当前信号锚点序列中相邻的两个信号点的情况下、当前计算精度下所得的试探信号处理差异信息的特征值满足所述预设条件的情况下，提升当前计算精度，以更新当前计算精度，得到更新后的当前计算精度下的试探近似信号处理信息及试探信号处理差异信息，直至不满足所述预设条件为止。

6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述更新当前信号锚点序列，包括：

基于信号处理差异信息和当前信号锚点序列，构造得到信号交错锚点序列；

确定信号处理差异信息在所述预设取值范围的、满足取值条件的目标特征值；

基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点，得到待插入信号锚点；其中，所述待插入信号锚点为所述目标信号点；

在信号处理差异信息在目标信号点的特征值小于等于目标最大值，且大于目标逼近距离的情况下，以及确定信号处理差异信息在当前的目标信号锚点序列下满足收敛条件的情况下，确定目标自由度；其中，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列；所述目标自由度用于确定信号锚点序列所需包含的信号点的个数；

基于所述目标自由度，对当前的目标信号锚点序列进行锚点扩增，并基于扩增后所得的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列，以完成本次锚点更新流程。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述目标自由度是基于当前的目标信号锚点序列所对应的自由度、以及信号处理差异信息在目标信号点的特征值所得；

或者，所述目标自由度为k倍的、当前的目标信号锚点序列所对应的自由度，k为大于等于2的整数。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其中，所述基于所述目标自由度，对当前的目标信号锚点序列进行锚点扩增，包括：

基于所述目标自由度，以及当前的目标信号锚点序列所对应的自由度，得到所需构造的信号点的个数；

基于所需构造的信号点的个数，得到信号递增序列；

基于信号递增序列与当前的目标信号锚点序列的并集，得到锚点扩增后的目标信号锚点序列。

9.根据权利要求3所述的方法，其中，所述更新当前信号锚点序列，包括：

基于信号处理差异信息和当前信号锚点序列，构造得到信号交错锚点序列；

确定信号处理差异信息在所述预设取值范围的、满足取值条件的目标特征值；

基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点，得到待插入信号锚点；其中，所述待插入信号锚点为所述目标信号点；

在信号处理差异信息在目标信号点的特征值小于等于目标最大值，且大于目标逼近距离的情况下，以及确定信号处理差异信息在当前的目标信号锚点序列下不满足收敛条件的情况下，基于当前的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列；其中，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列。

10.根据权利要求3所述的方法，其中，所述更新当前信号锚点序列，包括：

基于信号处理差异信息和当前信号锚点序列，构造得到信号交错锚点序列；

确定信号处理差异信息在所述预设取值范围的、满足取值条件的目标特征值；

基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点，得到待插入信号锚点；其中，所述待插入信号锚点为所述目标信号点；

在信号处理差异信息在目标信号点的特征值大于目标最大值的情况下，将待插入信号锚点插入到当前的目标信号锚点序列中，得到更新后的目标信号锚点序列；其中，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列；

在信号处理差异信息在目标信号点的特征值大于所述目标逼近距离的情况下，以及确定信号处理差异信息在更新后的目标信号锚点序列下满足收敛条件的情况下，确定目标自由度；其中，所述目标自由度用于确定信号锚点序列所需包含的信号点的个数；

基于所述目标自由度，对更新后的目标信号锚点序列进行锚点扩增，并基于扩增后所得的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述目标自由度是基于更新后的目标信号锚点序列所对应的自由度、以及信号处理差异信息在目标信号点的特征值所得；或者，

所述目标自由度为k倍的、更新后的目标信号锚点序列所对应的自由度，k为大于等于2的整数。

12.根据权利要求10所述的方法，其中，所述基于所述目标自由度，对更新后的目标信号锚点序列进行锚点扩增，包括：

基于所述目标自由度，以及更新后的目标信号锚点序列所对应的自由度，得到所需构造的信号点的个数；

基于所需构造的信号点的个数，得到信号递增序列；

基于信号递增序列与更新后的目标信号锚点序列的并集，得到锚点扩增后的目标信号锚点序列。

13.根据权利要求3所述的方法，其中，所述更新当前信号锚点序列，包括：

基于信号处理差异信息和当前信号锚点序列，构造得到信号交错锚点序列；

确定信号处理差异信息在所述预设取值范围的、满足取值条件的目标特征值；

基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点，得到待插入信号锚点；其中，所述待插入信号锚点为所述目标信号点；

在信号处理差异信息在目标信号点的特征值大于目标最大值的情况下，将待插入信号锚点插入到当前的目标信号锚点序列，得到更新后的目标信号锚点序列；其中，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列；

在信号处理差异信息在目标信号点的特征值大于所述目标逼近距离的情况下，以及确定信号处理差异信息在更新后的目标信号锚点序列下不满足收敛条件的情况下，基于更新后的目标信号锚点序列，更新当前信号锚点序列。

14.根据权利要求10-13任一项所述的方法，其中，所述将待插入信号锚点插入到当前的目标信号锚点序列，得到更新后的目标信号锚点序列，包括以下之一：

在待插入信号锚点满足第一条件的情况下，将待插入信号锚点插入到当前的目标信号锚点序列中的第一个信号点之前，得到更新后的目标信号锚点序列；

在待插入信号锚点满足第二条件的情况下，将待插入信号锚点插入到当前的目标信号锚点序列中的最后一个信号点之后，得到更新后的目标信号锚点序列；

在待插入信号锚点不满足第一条件且不满足第二条件的情况下，将待插入信号锚点替换当前的目标信号锚点序列中的一个信号点，得到更新后的目标信号锚点序列。

15.一种量子电路的模拟装置，包括：

获取单元，用于获取目标量子信号处理电路所对应的初始信号处理信息；

处理单元，用于在确定所述初始信号处理信息不满足量子信号处理信息的处理条件的情况下，确定与所述初始信号处理信息所对应的目标信号处理信息，其中，所述目标信号处理信息用于估计所述目标量子信号处理电路对信号点进行信号处理的处理效果；利用所述目标信号处理信息，得到所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，所述目标处理参数编码有所述目标量子信号处理电路对信号点进行处理的处理效果；利用所述目标量子信号处理电路的目标处理参数，模拟得到所述目标量子信号处理电路所对应的量子电路；

其中，所述处理单元，具体用于：

确定当前信号锚点序列，其中，当前信号锚点序列表示信号点在预设取值范围内的递增有限序列；

至少基于当前信号锚点序列以及初始信号处理信息，得到近似信号处理信息及信号处理差异信息；

在信号处理差异信息在目标信号点的特征值小于等于目标逼近距离的情况下，将基于当前信号锚点序列所得的近似信号处理信息作为所述目标信号处理信息。

16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述当前信号锚点序列为初始信号锚点序列，或者，为上一次锚点更新流程后所得到的锚点序列。

17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述处理单元，还用于：

在信号处理差异信息在目标信号点的特征值大于目标逼近距离的情况下，更新当前信号锚点序列，以得到更新后的近似信号处理信息及信号处理差异信息，直至更新后所得的信号处理差异信息小于等于目标逼近距离为止。

18.根据权利要求16或17所述的装置，其中，所述处理单元，具体用于：

确定当前计算精度；其中，当前计算精度为预设计算精度，或上一次精度更新流程所的计算精度；

得到当前计算精度下、基于当前信号锚点序列和初始信号处理信息所得的试探近似信号处理信息及试探信号处理差异信息；其中，当前计算精度下的试探信号处理差异信息表示初始信号处理信息与当前计算精度下的试探近似信号处理信息之间的差异程度；

在信号点取值为当前信号锚点序列中相邻的两个信号点的情况下、当前计算精度下所得的试探信号处理差异信息的特征值不满足预设条件的情况下，将当前计算精度下所得到的试探信号处理差异信息作为信号处理差异信息，以及将当前计算精度下所得的试探近似信号处理信息作为近似信号处理信息。

19.根据权利要求18所述的装置，其中，所述处理单元，还用于：

在信号点取值为当前信号锚点序列中相邻的两个信号点的情况下、当前计算精度下所得的试探信号处理差异信息的特征值满足所述预设条件的情况下，提升当前计算精度，以更新当前计算精度，得到更新后的当前计算精度下的试探近似信号处理信息及试探信号处理差异信息，直至不满足所述预设条件为止。

20.根据权利要求17所述的装置，其中，所述处理单元，具体用于：

基于信号处理差异信息和当前信号锚点序列，构造得到信号交错锚点序列；

确定信号处理差异信息在所述预设取值范围的、满足取值条件的目标特征值；

基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点，得到待插入信号锚点；其中，所述待插入信号锚点为所述目标信号点；

在信号处理差异信息在目标信号点的特征值小于等于目标最大值，且大于目标逼近距离的情况下，以及确定信号处理差异信息在当前的目标信号锚点序列下满足收敛条件的情况下，确定目标自由度；其中，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列；所述目标自由度用于确定信号锚点序列所需包含的信号点的个数；

基于所述目标自由度，对当前的目标信号锚点序列进行锚点扩增，并基于扩增后所得的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列，以完成本次锚点更新流程。

21.根据权利要求20所述的装置，其中，所述目标自由度是基于当前的目标信号锚点序列所对应的自由度、以及信号处理差异信息在目标信号点的特征值所得；

或者，所述目标自由度为k倍的、当前的目标信号锚点序列所对应的自由度，k为大于等于2的整数。

22.根据权利要求20或21所述的装置，其中，所述处理单元，具体用于：

基于所述目标自由度，以及当前的目标信号锚点序列所对应的自由度，得到所需构造的信号点的个数；

基于所需构造的信号点的个数，得到信号递增序列；

基于信号递增序列与当前的目标信号锚点序列的并集，得到锚点扩增后的目标信号锚点序列。

23.根据权利要求17所述的装置，其中，所述处理单元，具体用于：

基于信号处理差异信息和当前信号锚点序列，构造得到信号交错锚点序列；

确定信号处理差异信息在所述预设取值范围的、满足取值条件的目标特征值；

基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点，得到待插入信号锚点；其中，所述待插入信号锚点为所述目标信号点；

在信号处理差异信息在目标信号点的特征值小于等于目标最大值，且大于目标逼近距离的情况下，以及确定信号处理差异信息在当前的目标信号锚点序列下不满足收敛条件的情况下，基于当前的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列；其中，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列。

24.根据权利要求17所述的装置，其中，所述处理单元，具体用于：

基于信号处理差异信息和当前信号锚点序列，构造得到信号交错锚点序列；

确定信号处理差异信息在所述预设取值范围的、满足取值条件的目标特征值；

基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点，得到待插入信号锚点；其中，所述待插入信号锚点为所述目标信号点；

在信号处理差异信息在目标信号点的特征值大于目标最大值的情况下，将待插入信号锚点插入到当前的目标信号锚点序列中，得到更新后的目标信号锚点序列；其中，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列；

在信号处理差异信息在目标信号点的特征值大于所述目标逼近距离的情况下，以及确定信号处理差异信息在更新后的目标信号锚点序列下满足收敛条件的情况下，确定目标自由度；其中，所述目标自由度用于确定信号锚点序列所需包含的信号点的个数；

基于所述目标自由度，对更新后的目标信号锚点序列进行锚点扩增，并基于扩增后所得的目标信号锚点序列更新当前信号锚点序列。

25.根据权利要求24所述的装置，其中，所述目标自由度是基于更新后的目标信号锚点序列所对应的自由度、以及信号处理差异信息在目标信号点的特征值所得；或者，

所述目标自由度为k倍的、更新后的目标信号锚点序列所对应的自由度，k为大于等于2的整数。

26.根据权利要求24所述的装置，其中，所述处理单元，具体用于：

基于所述目标自由度，以及更新后的目标信号锚点序列所对应的自由度，得到所需构造的信号点的个数；

基于所需构造的信号点的个数，得到信号递增序列；

基于信号递增序列与更新后的目标信号锚点序列的并集，得到锚点扩增后的目标信号锚点序列。

27.根据权利要求17所述的装置，其中，所述处理单元，具体用于：

基于信号处理差异信息和当前信号锚点序列，构造得到信号交错锚点序列；

确定信号处理差异信息在所述预设取值范围的、满足取值条件的目标特征值；

基于满足取值条件的目标特征值所对应的信号点，得到待插入信号锚点；其中，所述待插入信号锚点为所述目标信号点；

在信号处理差异信息在目标信号点的特征值大于目标最大值的情况下，将待插入信号锚点插入到当前的目标信号锚点序列，得到更新后的目标信号锚点序列；其中，当前的目标信号锚点序列为信号交错锚点序列；

在信号处理差异信息在目标信号点的特征值大于所述目标逼近距离的情况下，以及确定信号处理差异信息在更新后的目标信号锚点序列下不满足收敛条件的情况下，基于更新后的目标信号锚点序列，更新当前信号锚点序列。

28.根据权利要求24-27任一项所述的装置，其中，所述处理单元，具体用于以下之一：

在待插入信号锚点满足第一条件的情况下，将待插入信号锚点插入到当前的目标信号锚点序列中的第一个信号点之前，得到更新后的目标信号锚点序列；

在待插入信号锚点满足第二条件的情况下，将待插入信号锚点插入到当前的目标信号锚点序列中的最后一个信号点之后，得到更新后的目标信号锚点序列；

在待插入信号锚点不满足第一条件且不满足第二条件的情况下，将待插入信号锚点替换当前的目标信号锚点序列中的一个信号点，得到更新后的目标信号锚点序列。

29.一种计算设备，包括：

至少一个量子处理单元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QPU执行，以使所述至少一个QPU能够执行权利要求1至14中任一项所述的方法；

或者，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1-14中任一项所述的方法。

30.一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14任一项所述的方法；

或者，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-14中任一项所述的方法。

31.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被至少一个量子处理单元执行时实现根据权利要求1-14中任一项所述的方法；

或者所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-14中任一项所述的方法。