CN116913402B - 基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置、方法、设备及介质 - Google Patents
基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置、方法、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116913402B CN116913402B CN202311181545.2A CN202311181545A CN116913402B CN 116913402 B CN116913402 B CN 116913402B CN 202311181545 A CN202311181545 A CN 202311181545A CN 116913402 B CN116913402 B CN 116913402B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- quantum
- gate
- qubit
- sub
- cnot
- 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
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 title claims abstract description 69
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 69
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 67
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 239000002096 quantum dot Substances 0.000 claims abstract description 181
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 32
- 125000004435 hydrogen atom Chemical group [H]* 0.000 claims abstract description 20
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 42
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 14
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 12
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 12
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 10
- 238000005868 electrolysis reaction Methods 0.000 claims description 8
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 5
- 150000002431 hydrogen Chemical class 0.000 claims description 4
- 238000004577 artificial photosynthesis Methods 0.000 abstract description 18
- 238000004088 simulation Methods 0.000 abstract description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 20
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 description 16
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 14
- 230000005283 ground state Effects 0.000 description 14
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 14
- 238000005040 ion trap Methods 0.000 description 11
- 230000029553 photosynthesis Effects 0.000 description 10
- 238000010672 photosynthesis Methods 0.000 description 10
- 125000004429 atom Chemical group 0.000 description 7
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 7
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 108010020056 Hydrogenase Proteins 0.000 description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 241000195493 Cryptophyta Species 0.000 description 4
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 4
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 238000001311 chemical methods and process Methods 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 3
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 3
- 238000004812 paul trap Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 3
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000001459 lithography Methods 0.000 description 2
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 2
- VUZPPFZMUPKLLV-UHFFFAOYSA-N methane;hydrate Chemical compound C.O VUZPPFZMUPKLLV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000002754 natural gas substitute Substances 0.000 description 2
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 2
- 238000004150 penning trap Methods 0.000 description 2
- 238000005381 potential energy Methods 0.000 description 2
- 238000003077 quantum chemistry computational method Methods 0.000 description 2
- 230000005610 quantum mechanics Effects 0.000 description 2
- 239000000376 reactant Substances 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 235000000346 sugar Nutrition 0.000 description 2
- 150000008163 sugars Chemical class 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 241000192700 Cyanobacteria Species 0.000 description 1
- 238000003775 Density Functional Theory Methods 0.000 description 1
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 1
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000003054 catalyst Substances 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 238000004691 coupled cluster theory Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000005281 excited state Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 229940050561 matrix product Drugs 0.000 description 1
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000004695 multi-configuration self-consistent field calculation Methods 0.000 description 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 1
- 239000011368 organic material Substances 0.000 description 1
- 230000037361 pathway Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000002688 persistence Effects 0.000 description 1
- 230000001443 photoexcitation Effects 0.000 description 1
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 description 1
- 239000004033 plastic Substances 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000027756 respiratory electron transport chain Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
- G16C20/10—Analysis or design of chemical reactions, syntheses or processes
-
- 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
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/30—Hydrogen technology
- Y02E60/36—Hydrogen production from non-carbon containing sources, e.g. by water electrolysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Junction Field-Effect Transistors (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置、方法、设备及介质，涉及量子计算技术领域，其中，基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置包括第一子线路、第二子线路、第三子线路及计算子线路，其中，第一子线路包括顺序作用于第一量子比特的第一量子H门、量子旋转门及第二量子H门，第二子线路包括顺序作用于第二量子比特的第三量子H门及第一CNOT门，第三子线路包括顺序作用于第三量子比特的第四量子H门及第二CNOT门，其中，所述第三量子比特代表氢质子，计算子线路作用于第二量子比特及第三量子比特，用于基于VQE算法，计算哈密顿量的本征值，为人工光合作用提供了一个高效、低成本且可控的量子模拟环境。
Description
技术领域
本发明涉及量子计算技术领域，尤其涉及一种基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置、方法、设备及介质。
背景技术
生物光电解是光合作用过程的一部分，它涉及到光子能量的吸收和转化，以及电子的转移。在这个过程中存在一些量子效应，包括量子相干和量子纠缠等量子效应。这些量子效应在光合作用的光依赖阶段，特别是在光系统的反应中心，发挥了重要的作用。在某些微生物（如蓝藻）中，可以通过将电子直接传递给质子，生成氢气。这个过程需要特殊的酶，如氢酶。在蓝藻中，当电子找到最低能量态（哈密顿量的本征值）后，会通过氢酶把电子直接传递给质子，生成氢气。这个化学过程可以表示为：。这是一个化学反应，是在电子和质子的相互作用下发生的。这两个过程是相互关联的。首先，光子的吸收激发出电子，然后电子通过量子行走寻找最低能量态。当电子找到最低能量态后，如果存在氢酶，那么电子就可以通过氢酶把电子直接传递给质子，生成氢气。
在量子物理中，电子的能量状态是离散的，也就是说，电子不能处于任意的能量状态，而只能处于某些特定的能量状态。这些能量状态被称为能级。当电子从一个能级跃迁到另一个能级时，必须吸收或释放与两个能级的能量差相等的能量。这就是为什么电子需要先通过量子行走找到最低能量态，然后才能通过氢酶把电子直接传递给质子。此外，这个过程也是受到热力学的影响的。在一个化学反应中，反应物需要越过一个能量障碍才能转化为产物。这个能量障碍被称为活化能。如果电子的能量过高，那么它可能无法越过这个能量障碍，从而无法与质子结合生成氢气。因此，电子需要先找到一个能量足够低的状态，才能稳定地与质子结合生成氢气。
人工光合作用是一种模拟自然光合作用的过程，其目标是利用太阳能，将二氧化碳和水转化为有用的能源，如氢气或者有机物质，比如糖类。这个过程如果成功的话，不仅可以提供可持续的能源来源，而且还有可能帮助减少大气中的二氧化碳浓度，从而对抗气候变化。
以下是人工光合作用的一些可能的应用前景：
（1）可再生能源：人工光合作用可以用于产生一种可再生、无碳的能源，比如氢气。通过人工光合作用，水在阳光的作用下可以分解为氧气和氢气，而后者可以作为一种高效、清洁的能源使用；
（2）天然气替代品：人工光合作用还可以用来制造天然气的替代品，如甲烷。通过人工光合作用，二氧化碳和水可以在阳光的作用下转化为氧气和甲烷；
（3）降低二氧化碳浓度：人工光合作用可以吸收大气中的二氧化碳，并将其转化为有用的化合物，如糖类或其他有机物质。这样不仅可以减少大气中的二氧化碳浓度，从而对抗气候变化，同时也可以提供可再生的原料，用于制造各种产品，如塑料和药品。
对于人工光合作用，当前主要使用量子化学计算方法来研究涉及光激发和电子转移的过程。这些量子化学计算方法包括密度泛函理论、耦合簇理论和多配置自洽场方法等。通过计算分子的能量和电子结构，可以预测化学反应的可能途径和产物。但是这些量子化学计算方法的复杂度较高且光合作用取决于许多因素，包括反应物的性质、反应条件和催化剂的存在等，模拟很困难且化学反应的复杂性高，导致实现光合作用模拟的效率较低且由于这些量子化学计算方法属于收费项目，导致成本较高。所以说，尽管人工光合作用具有巨大的潜力，但实现这一过程的技术挑战仍然很大。所以说，目前嗜需找到一种既高效又经济的方法来模拟自然界中的光合作用过程。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置、方法、设备及介质，用于实现既高效又经济地模拟生物光电解制造氢气。
根据本发明的一个方面，本发明的一个实施例提供了一种基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置包括：
第一子线路，包括顺序作用于第一量子比特的第一量子H门、量子旋转门及第二量子H门，其中，所述第一量子比特代表光子。
第二子线路，包括顺序作用于第二量子比特的第三量子H门及第一CNOT门，其中，所述第二量子比特代表电子。
第三子线路，包括顺序作用于第三量子比特的第四量子H门及第二CNOT门，其中，所述第三量子比特代表氢质子。
计算子线路，作用于所述第二量子比特及所述第三量子比特，用于基于VQE算法，计算哈密顿量的本征值，以使得电子被光子激发后与氢质子结合，生成氢气，其中：
经过所述第二量子H门操作的第一量子比特为所述第一CNOT门的控制量子比特，经过所述第三量子H门操作的第二量子比特作为所述第一CNOT门的目标量子比特；经过所述第一CNOT门操作的第二量子比特作为所述第二CNOT门的控制量子比特，经过所述第四量子H门操作的第三量子比特作为所述第二CNOT门的目标量子比特。
在一些实施例中，量子旋转门为量子Z门。
在一些实施例中，该基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置还包括：
第一测量装置，被配置为对依次经过所述第一量子H门、所述量子旋转门及所述第二量子H门的第一量子比特进行测量，得到第一测量值。
第二测量装置，被配置为对依次经过所述第三量子H门及所述第一CNOT门的第二量子比特进行测量，得到第二测量值。
第三测量装置，被配置为对依次经过所述第四量子H门及所述第二CNOT门的第三量子比特进行测量，得到第三测量值，其中，所述第一测量值、所述第二测量值及所述第三测量值为0或1。
在一些实施例中，该基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置还包括：
计算模块，被配置为计算所述第一测量值为1、所述第二测量值为1及所述第三测量值为1同时存在的概率。
优化模块，被配置为根据所述概率，判断是否对所述量子线路进行优化。
根据本发明的另一个方面，本发明的一个实施例提供了一种基于上述装置模拟生物光电解制造氢气的方法，该方法包括以下步骤：
分别初始化第一量子比特、第二量子比特和第三量子比特。
在同一时刻，通过第一子线路的第一量子H门对初始化后的第一量子比特执行第一次量子H门操作、通过第二子线路的第三量子H门对初始化后的第二量子比特执行量子H门操作和通过第三子线路的第四量子H门对初始化后的第三量子比特执行量子H门操作。
通过第一子线路的量子旋转门对经过第一次量子H门操作的第一量子比特执行量子旋转门操作。
通过第一子线路中的第二量子H门对经过所述量子旋转门操作的第一量子比特执行第二次量子H门操作。
通过第二子线路中的第一CNOT门对经过所述第三量子H门操作的第二量子比特执行CNOT门操作。
通过第三子线路中的第二CNOT门对经过所述第四量子H门操作的第三量子比特执行CNOT门操作。
基于VQE算法，计算哈密顿量的本征值。
基于所述本征值，电子被激发且与氢质子结合，生成氢气，其中：
将经过所述第二量子H门操作的第一量子比特为第一CNOT门的控制量子比特，经过所述第三量子H门操作的第二量子比特作为所述第一CNOT门的目标量子比特；经过所述第一CNOT门操作的第二量子比特作为第二CNOT门的控制量子比特，经过所述第四量子H门操作的第三量子比特作为所述第二CNOT门的目标量子比特。
在一些实施例中，该方法还包括以下步骤：
利用第一测量装置测量经过第二量子H门操作的第一量子比特得到第一测量值、采用第二测量装置测量经过第一量子CNOT门操作的第二量子比特得到第二测量值、采用第三测量装置测量经过第二量子CNOT门操作的第三量子比特得到第三测量值。
利用计算装置统计所述第一测量值为1、所述第二测量值为1及所述第三测量值为1同时存在的概率。
在一些实施例中，在计算所述第一测量值为1、所述第二测量值为1及所述第三测量值为1同时存在的概率之后，所述方法还包括：
基于所述概率，判断是否对所述量子线路进行优化。
在一些示例中，基于所述概率，判断是否对所述量子线路进行优化包括：
当该概率小于设定的阈值时，对所述量子线路执行以下操作中的至少一项操作：
重新定义哈密顿量Hamiltonian；
重新选择计算子线路，以优化量子线路的深度和层数；
引入环境参数。
根据本发明的另一个方面，本发明的另一个实施例一种计算设备，该计算设备包括上述实施例中公开的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置。
根据本发明的另一个方面，本发明的另一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时实现前述的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的方法。
与现有技术相比，本发明实施例提供的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置、方法、设备及介质具有以下有益效果：
（1）基于量子线路和VQE算法，能够高效地模拟光合作用中光子传递能量给电子、电子寻找最低能量态并稳定地与氢质子结合生成氢气的过程，提高了人工光合作用的效率且由于VQE算法开源，可以免费使用，成本较低，为人工光合作用提供了一个高效、低成本的量子模拟环境；
（2）通过对量子线路进行优化，进一步提高了制备氢气的效率，实现了人工光合作用的可控性，为可控的人工光合作用提供了一个参数化的量子模拟环境。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，以下对本发明实施例中的附图作简单介绍。
图1是根据本发明一个实施例的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的简化装置原理示意图。
图2是根据本发明一个实施例的与图1所示量子线路示意图。
图3是根据本发明一个实施例按照图2所述量子线路执行一次量子计算的流程图。
图4是根据本发明一个实施例的图1所示量子线路得到的各个测量值同时存在的次数示意图。
图5是根据本发明一个实施例的按照图2所述量子线路循环执行多次量子计算中得到哈密顿量的本征值的过程示意图。
图6是根据本发明一个实施例的对图1所示量子线路进行优化后得到的量子线路示意图。
图7是根据本发明一个实施例的图6所示量子线路得到的各个测量值同时存在的次数示意图。
图8是根据本发明一个实施例的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置的计算设备的硬件结构原理示意图。
图9是根据本发明一个实施例的作为经典计算设备的电子设备的原理框图。
具体实施方式
以下将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，提供这些实施方式的目的是为了使本发明的原理和精神更加清楚和透彻，使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明的原理和精神。本文中提供的示例性实施方式仅是本发明的一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本文中的实施方式，本领域普通技术人员在不付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
在本文中，诸如第一、第二、第三之类的用语，仅用来将一个实体（或操作）与另一个实体（或操作）区分开来，而不在于要求或暗示这些实体（或操作）之间存在任何顺序或关联。
以下对本发明实施例中可能涉及的概念和技术术语等相关内容进行简要描述。
在经典计算中，信息的基本单元为比特(Bit)，一个Bit只有两个值：“0”或“1”。而在量子计算中，信息的基本单位是量子比特(Qubit)。基于量子力学定律，量子比特存在两个基本状态：|0>和|1>，一个Qubit可以是两个基态的线性组合，常被称为叠加态(Superposition)，在数学上表示为：|ψ>＝a|0>+b|1>。其中，|ψ>为量子态，a和b是两个复数，满足|a|2+|b|2＝1，因此也被称为概率幅。在经典计算中，通常使用电路来实现计算，电路中包括逻辑门。对应地，量子计算中采用量子线路和量子门来控制量子信息实现量子计算，任意一个量子门都可以采用一个酉矩阵表示。
量子计算中常用的量子门包括单Qubit门和多Qubit门。其中，单Qubit门例如有量子Rx门、量子Ry门、量子Rz门、量子H门、量子Pauli-X 门、量子Pauli-Z 门等等。以量子Ry门为例，量子Ry门全称Rotation y-axis门，是围绕 y 轴旋转一个角度 θ（弧度）的单Qubit操作。H门全称Hadamard门，能把基态| 0>向量映射到，把基态|1>向量映射到/>，从而创建两个基态的相等叠加。量子Z门全称Pauli-Z门，Pauli-Z门是从向量空间上或布洛赫球体模型上看，围绕 Z 轴旋转 π 弧度的单量子比特操作。量子X门也叫做NOT门，即非门，可以用来对Qubit进行取反操作（从向量空间上或布洛赫球体模型上看就是围绕x轴进行反转或旋转/>弧度），即/>，物理上可以用符号/>或/>来表示。其矩阵形式为：/>。量子线路中，量子H门的矩阵表示为：
；量子Z门为带参量子门，可根据需要改变量子Z门的旋转角度；CNOT门的矩阵表示为：/>。
多Qubit门例如有CNOT门。CNOT门全称Control NOT门，是一个双Qubit操作，其中第一个Qubit通常称为控制Qubit，第二个Qubit称为目标Qubit。 以基态表示CNOT 门：当控制Qubit处于状态 时，保持控制Qubit不变并对目标Qubit执行 X 门操作；当控制Qubit处于状态 /> 时，目标Qubit保持不变。
图1是根据本发明一个实施例的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置原理图。本实施例中的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置包括第一子线路、第二子线路、第三子线路及计算子线路。
其中，第一子线路包括顺序作用于第一量子比特的第一量子H门、量子旋转门及第二量子H门，其中，第一量子比特代表光子。
第二子线路，包括顺序作用于第二量子比特的第三量子H门及第一CNOT门，其中，所述第二量子比特代表电子。
第三子线路，包括顺序作用于第三量子比特的第四量子H门及第二CNOT门，其中，所述第三量子比特代表氢质子。
计算子线路，作用于所述第二量子比特及所述第三量子比特，用于基于VQE算法，计算哈密顿量的本征值，以使得电子被光子激发后与氢质子结合，生成氢气。其中，由于VQE算法复杂度较低，效率较高且可以免费使用，成本较低，为人工光合作用提供了一个高效、低成本的量子模拟环境。
具体地，如图2所示，选择优化器TwoLocal作为计算子线路，其中，TwoLocal为携带参数θ[0]、θ[1]、θ[2]、θ[3]、θ[4]、θ[5]、θ[6]、θ[7]的优化器。TwoLocal由一系列的单量子比特旋转和两量子比特的门组成。这些单量子比特旋转是由参数化的旋转门（如Ry门、Rz门等）组成的。其中，θ[0]、θ[1]、θ[2]、θ[3]、θ[4]、θ[5]、θ[6]、θ[7]是量子线路中旋转门的角度。通过改变这些参数的值，使得TwoLocal表示不同的量子态。VQE算法的目标就是获取这些参数的最佳值，使得对应的量子态是哈密顿量的基态。为了获取这些参数的最佳值，使用了优化器。优化器会尝试不同的参数值，并使用量子线路来估计对应的能量值。在多次迭代中，优化器根据得到的能量值调整参数，直到找到一个使能量最小化的参数集。
其中：
经过所述第二量子H门操作的第一量子比特为所述第一CNOT门的控制量子比特，经过所述第三量子H门操作的第二量子比特作为所述第一CNOT门的目标量子比特；经过所述第一CNOT门操作的第二量子比特作为所述第二CNOT门的控制量子比特，经过第四量子H门操作的第三量子比特作为第二CNOT门的目标量子比特。
具体地，通过CNOT门操作，光子（作为控制量子比特）与电子（作为目标量子比特），改变电子的状态（从基态变化激发态）。当电子的能量达到一定阈值时，电子就会与质子结合，产生氢气。
在一个实施例中，量子旋转门为Z门，此时与基于量子线路模拟生物光电解制氢气的量子线路如图2所示。在量子计算领域，量子线路是一种量子计算模型，表示在抽象概念下对量子比特进行操作的线路，该线路中包括了量子比特、线路（时间线）以及各种逻辑门，最后通过量子测量将测量值读取出来。
由于组成量子线路的每一个量子门都可以由矩阵表示，因而在量子线路中量子门对量子比特的作用或称为操作，可以表示成各个量子门之间的矩阵乘积。
在本发明实施例中，该装置还包括：
第一测量装置，被配置为对依次经过所述第一量子H门、所述量子旋转门及所述第二量子H门的第一量子比特进行测量，得到第一测量值。
第二测量装置，被配置为对依次经过所述第三量子H门及所述第一CNOT门的第二量子比特进行测量，得到第二测量值。
第三测量装置，被配置为对依次经过所述第四量子H门及所述第二CNOT门的第三量子比特进行测量，得到第三测量值，其中，所述第一测量值、所述第二测量值及所述第三测量值为0或1。
具体地，各个测量装置通过把要读取的叠加态的量子信息映射到泡利矩阵Z上得到测量值，泡利矩阵Z表示为：。
在本发明实施例中，该装置还包括：
计算模块，被配置为计算第一测量值为1、第二测量值为1及第三测量值为1同时存在的概率并根据该概率；
优化模块，被配置为根据该概率，判断是否对本发明实施例提供的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置对应的量子线路进行优化。
上述执行过程涉及了第一量子比特、第二量子比特和第三量子比特，进行了一次量子计算。在实际应用过程中光子，电子和氢质子实际分别对应多个量子比特，而不仅限于单个量子比特，本案的量子线路只是简化成了单量子比特来说明情况。同时，上述的过程会被重复多次（光合作用的持续性），从而最终得到与每个光子、电子、和氢质子相关的多个量子比特的多个测量值。
具体地，该概率为第一测量值为1、第二测量值为1及第三测量值为1同时存在的次数与重复次数的比值。其中，每重复一次，对应同时产生一次第一测量值、第二测量值及第三测量值。如图4所示，在重复次数为1000的情况下，第一测量值为1、第二测量值为1及第三测量值为1同时存在的次数为85，此时，该概率的值为85/1000=0.085。当第一测量值为1、第二测量值为1及第三测量值为1同时存在时，说明同时满足光子被吸收、电子被激发并且与氢质子结合，形成氢气。当第一测量值为1、第二测量值为1及第三测量值为1同时存在的概率越大，说明本发明实施例提供的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置的效率就越高，对应的量子线路设计就越合理。当第一测量值为1、第二测量值为1及第三测量值为1同时存在的概率小于设定的阈值（1%）时，对该量子线路进行优化。优化的手段包括：
（1）重新定义哈密顿量Hamiltonian，比如，仅使用3个Z门作为哈密顿量Hamiltonian，此时，；
（2）重新选择计算子线路，例如从优化器RealAmplitudes或TwoLocal中选择一个能够有效探索参数空间的优化器作为计算子线路；
（3）引入环境参数。
具体地，针对如图2所示的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的量子线路，当第一测量值为1、第二测量值为1及第三测量值为1同时存在的概率为0.085时，可以对该量子线路进行优化。优化手段具体包括：
（1）利用函数ansatz = RealAmplitudes(3，reps=6) ，增加量子线路ansatz的深度及层次并使用优化器 RealAmplitudes作为计算子线路。其中，"3" 表示的是参数化量子线路ansatz的深度。RealAmplitudes是由一个循环结构组成的优化器，每个循环包含一些旋转门和纠缠操作，这个循环的执行次数就是 "reps" 的值。在该函数中，reps=6 就意味着这个循环结构（旋转门和纠缠操作的组合）被重复了6次。一般来说，通过增加 "reps" 的值，可以增加参数化量子线路ansatz的表达能力（即增加可达到的量子态空间）；
（2）定义两个Z门作为哈密顿量，使得第一测量值为1、第二测量值为1及第三测量值为1同时存在的概率更高；
（3）引入环境参数，如：pH = 7.8 ；
k = 0.02 ；
C = 0.5；
d = 0.1，
temperature=25℃，
light=5000 lux。
其中，pH值表示蓝藻生存环境中溶液的酸碱度，设定pH值可以直接影响电子的传输效率，导致影响量子线路中量子行走的步数。具体来说，较高的pH值可能会导致更多的量子行走步数，从而增加电子的传输效率。k表示光合作用的效率；C表示蓝藻生存环境中二氧化碳的浓度；d 表示蓝藻生存环境中氢酶的活性。temperature表示温度，light表示光照强度。通过引入环境参数，使得制备氢气的环境趋近真实的氢气产生环境，得到的测量值就更加精确，从而增强了人工光合作用的可控性，为可控的人工光合作用提供了一个参数化的量子模拟环境。
优化后的量子线路如图6所示。在图6中，选择携带参数（θ[0]、θ[1]、θ[2]、θ[3]、θ[4]、θ[5]、θ[6]、θ[7]）的量子线路RealAmplitudes作为计算子线路。其中，基于图6所示的量子线路，测量得到的第一测量值为1、第二测量值为1及第三测量值为1同时存在的概率为515/1000=0.515，与图2所示的量子线路相比，该概率得到较大提高，实现了进一步提高制造氢气的效率。
图3是根据本发明一个实施例按照图2所述量子线路执行一次量子计算的流程图。首先将第一量子比特、第二量子比特/>和第三量子比特/>的状态初始化为/>并将状态/>作为初始状态，由第一量子比特/>、第二量子比特/>和第三量子比特/>组成的量子系统的状态/>可以表示为：
表示张量积。
在初始状态，结合图1和图2，执行一次量子计算的过程包括如下步骤：
步骤S101，对第一量子比特、第二量子比特/>和第三量子比特/>分别同时执行量子H门操作。参见图2，第一量子比特/>、第二量子比特/>和第三量子比特/>在同一时刻分别作用第一量子H门、第二量子H门和第三量子H门。此时分别得到第一量子比特/>、第二量子比特/>和第三量子比特/>的两个基态的叠加态。
步骤S102，对第一量子比特执行量子Z门操作。具体地，将第一量子比特/>作用于量子Z门。其中，量子Z门为带参量子门。
步骤S103，对经过量子Z门操作的第一量子比特执行第二次量子H门操作。具体地，将经过量子Z门操作的第一量子比特/>作用于第二量子H门。
步骤S104，将第一量子比特和第二量子比特/>作用于第一CNOT门，对第二量子比特/>执行CNOT门操作。具体地，将经过步骤S103操作的第一量子比特/>和经过步骤S101操作的第二量子比特/>作用于第一CNOT门，执行第一次CNOT门操作。其中第一量子比特/>为控制量子比特，第一量子比特/>为目标量子比特。第三量子比特/>不作处理（相当于作用泡利I门）。此时的量子系统的状态可以表示为：
当第一量子比特处于状态/> 时，执行第一CNOT门操作后，第一量子比特/>状态不变，仍为状态 />，此时对第二量子比特/>执行X 门操作；当第一量子比特/>处于状态 时，执行第一CNOT门123操作后，第一量子比特 />保持不变。即第一个/>的操作会根据第一量子比特/>的状态是否为向量/>而决定是否改变第二量子比特/>的状态。
具体地，将经过第二量子H门操作的第一量子比特为第一CNOT门的控制量子比特，经过第三量子H门操作的第二量子比特作为第一CNOT门的目标量子比特。
步骤S105，将第二量子比特和第三量子比特/>作用于第二CNOT门，执行CNOT门操作。具体地，经过步骤S104操作的第二量子比特/>和经过步骤S101操作的第三量子比特/>作用于第二CNOT门，执行第二次CNOT门操作。第一量子比特/>不作处理（相当于作用泡利I门）。其中第二量子比特/>为控制量子比特，第三量子比特/>为目标量子比特。此时的量子系统的状态可以表示为：
。
当第二量子比特处于状态 />时，执行CNOT门操作后，第二量子比特/>状态不变，仍为状态 />，此时对/>执行X 门操作；当第二量子比特/>处于状态 时，执行CNOT门操作后，/> />状态保持不变。即第二个/>的操作会根据第二量子比特/>的状态是否为/>而决定是否改变第三量子比特/>的状态。
具体地，经过第一CNOT门操作的第二量子比特作为第二CNOT门的控制量子比特，经过第四量子H门操作的第三量子比特作为第二CNOT门的目标量子比特。
步骤S106，基于VQE算法，计算哈密顿量的本征值。
步骤S107，基于该本征值，电子被激发且与氢质子结合，生成氢气。
具体地，利用VQE算法，可获取哈密顿量Hamiltonian的本征值，以求解预先定义的哈密顿量的基态能量。电子被激发且与氢质子结合，生成氢气。在量子计算和量子化学的背景下，VQE算法被用于寻找哈密顿量的基态能量，该基态能量通常对应于系统的最低能量态。当电子回归到其本征态时，通常是指电子被放置在某种系统（例如一个分子）的最低能量状态中。
现在，用一个简化的方式解释为什么电子返回到其基态可能导致氢气的形成：
（1）分子的形成：原子和分子的稳定性通常来自于其电子在一个最低能量状态（或近似的低能量状态）。换句话说，当电子在一个原子或分子内达到一种低能量配置时，这种结构变得更加稳定。
（2）氢气的形成：考虑两个氢原子。每个氢原子都有一个电子。当这两个氢原子靠近彼此时，它们的电子可以形成一个共价键，使得这两个电子大致上位于两个原子之间，这样就形成了一个氢气分子H2。由于这种电子配置是两个原子组合成一个分子的低能量状态，所以是稳定的。VQE算法的目标是为预先定义的哈密顿量找到基态。在量子化学中，这个哈密顿量通常描述了原子间的相互作用和电子的动力学。当使用VQE算法来寻找这个基态时，实际上是在寻找这些原子和电子如何以最低的能量方式互相作用。在制氢气的例子中，VQE算法可能会找到两个氢原子结合成一个分子的配置，因为这是一个更低的能量态。因此，当电子通过VQE算法返回到基态时，可以期望形成更稳定的分子结构，如氢气。
在本发明实施例中，预先定义的哈密顿量，其中，/>表示张量积，哈密顿量Hamiltonian描述了量子系统的总能量，其中，/>表示两量子比特之间的相互作用，用于模拟电子和质子之间的相互作用。/>和 /> 表示单量子比特上的操作，这些操作与某种形式的外部能量或外部场的相互作用有关。在算子的作用下，量子行走和 VQE 算法将相互作用和优化，从而寻找系统的最小能量。通过VQE算法，确定该哈密顿量Hamiltonian的本征值，其中，Z=/>，X=/>，I=/>。当哈密顿量Hamiltonian为本征值时，电子找到一个能量足够低的状态，才能稳定地与质子结合生成氢气。
具体地，变分量子本征求解器（Variational Quantum Eigensolver，简称VQE）算法是一种用于寻找哈密顿量本征值的算法。这个算法的核心思想是使用一个参数化的量子线路（通常称为ansatz）来准备一个量子态，并通过调整量子线路中的参数来最小化期望值。
具体地，如图5所示，基于VQE算法，由于该算法复杂度较低，仅经过11步，电子就找到了发生能级跃迁所需的低级能态（哈密顿量Hamiltonian的本征值），意味着化学过程已经实现，可以制备氢气。其中，在量子力学中，量子系统的总能量是由哈密顿量Hamiltonian决定的。实际上，该哈密顿量Hamiltonian的本征值就是该系统可能的总能量值。在特定情况下，这些能量值可以是正的、负的，甚至是零。当使用VQE算法求解一个如量子化学中的问题时，通常应对一个原子或分子系统的哈密顿量进行求解。该哈密顿量通常通过分子的电子结构来定义，并且在系统中，能量值往往是负的。这是因为电子被核吸引所导致的势能通常远大于电子的动能，因此总能量（动能加势能）大多时候会是负数。所以说，基于量子线路和VQE算法，能够高效地模拟光合作用中光子传递能量给电子、电子寻找最低能量态并稳定地与氢质子结合生成氢气的过程，提高了人工光合作用的效率且由于VQE算法开源，可以免费使用，成本较低。
在定义的哈密顿量中，虽然哈密顿量本身没有θ参数，但VQE算法的工作原理如下：
选择一个参数化量子线路ansatz，该量子线路通常包含一些旋转门，这些旋转门的旋转角度是θ；
使用当前的参数值（例如θ）运行电路，准备一个量子态；
计算该态下哈密顿量的期望值；
使用经典优化算法调整参数θ，以最小化哈密顿量的期望值；
重复上述步骤，直到达到所需的精度或满足其他停止条件。
在一些示例中，在步骤S107之后，该方法还包括：
步骤S108，利用第一测量装置测量经过第二量子H门操作的第一量子比特得到第一测量值、采用第二测量装置测量经过第一量子CNOT门操作的第二量子比特得到第二测量值、采用第三测量装置测量经过第二量子CNOT门操作的第三量子比特得到第三测量值，其中，第一测量值、第二测量值及第三测量值为1或0。
步骤S109，利用计算装置统计第一测量值为1、所述第二测量值为1及所述第三测量值为1同时存在的概率。
步骤S110，基于该概率，判断是否对本发明实施例公开的基于量子线路模拟生物光电解制氢气对应的量子线路进行优化，以进一步提高制造氢气的效率。
如图8所示，计算设备20在硬件结构上包括量子数据平面21、控制和测量平面22和控制处理器平面23，其中，量子数据平面21为量子比特所在的位置，控制和测量平面22根据需要对量子比特进行操作和测量，控制处理器平面23中的算法确定所需的操作和测量顺序。基于实现的方式不同，前述的计算设备的硬件结构也各不相同。以离子阱量子计算机为例，量子数据平面21为离子阱，最常见的离子阱类型为Penning阱和Paul阱。在Penning阱中，通过静态电场对离子提供轴向维度的限制，通过平行的静态磁场对离子提供径向方向的限制，即由电场和磁场组合形成的电势实现离子的囚禁。而在Paul阱中，通过直流电信号和高频振荡信号在两个或三个维度上产生一个随时间快速振荡的周期势，在满足一定条件下，这样的势场能够将离子束缚在阱中，即Paul阱通过静态电场和振荡电场组合形成的电势实现离子的囚禁。离子阱中的一个离子可作为一个量子比特，离子阱主处理器（相当于控制处理器平面23）内存储有量子算法，根据量子算法控制激光器（相当于控制和测量平面22）对囚禁在离子阱中的进行操作和测量，从而实现量子计算。当本实施例采用离子阱量子计算机时，离子阱中囚禁三个离子分别作为第一量子比特、第二量子比特/>和第三量子比特/>。并由三台激光器实现三个子线路中的量子逻辑门操作，由一台激光器及光子探测器完成三个测量装置的测量功能。离子阱主处理器存储有能够实施图2所示量子线路的量子程序，离子阱主处理器按照图2所示的量子线路向三台激光器发送量子门信息，使三台激光器对离子阱中的离子实施量子门操作。当计算完成，作为测量装置的激光器采用共振激光照射需要测量的离子，这个操作会使已经携带有量子信息的离子的状态发生塌缩，从而迫使每个量子比特进入两种状态之一（0态或1态）。在离子处于1态时，当其被激光照射时，离子的原子能级发生跃迁而释放出光子，而离子在0态时不释放光子，因而通过收集并测量离子被测量激光器照射时是否发出光子可以读出正在测量的离子的坍缩状态。在一个实施例中，通过光电转换器或光子探测器将光信号转换为电信号得到对应的0或1的经典二进制信息，并能够发送给经典计算设备。
其他类型的计算设备同样能够实现图1所示的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置。例如，光量子计算机包括单光子源、单光子控制开关线路、光学回路及光子探测器。其中，单光子源产生作为量子的光子，并通过单光子控制开关线路将光子发送到光学回路中。光学回路实现各种量子逻辑门，当光子依次经过光学回路中的各种量子逻辑门时完成相应的量子计算，完成量子计算的光子由光子探测器测量，得到相应的测量值，并由光子探测器将光信号转换成电信号发送给经典计算设备。当应用光量子计算机实现图1中的用于计算傅里叶核函数的装置时，单光子源的输出端共有三个，分别产生作为第一量子比特、第二量子比特/>和第三量子比特/>的三个光子，光学回路及光子探测器共形成三个支路，分别对应于第一子线路110、第二子线路120和第三子线路130，从而得到了图1所示的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置。其它类型的计算设备，如超导量子计算机、中性原子量子计算机等等同样能够实现图1所示的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置，在此不再赘述。
在本实施例中，基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置中的计算模块可由经典计算设备实现。
用于实现计算模块的经典计算设备例如为能够提供用户界面、具有处理主机的任意一种电子设备，如经典的个人计算机、工业计算机、工作站等等。如图9所示，图9是根据本发明一个实施例的作为经典计算设备的电子设备的原理框图，该电子设备包括处理器601以及存储有计算机程序指令的存储器602。
具体地，上述处理器601可以包括中央处理器（CPU），或者特定集成电路（Application Specific Integrated Circuit ，ASIC），或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
存储器602可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器602可包括硬盘驱动器（Hard DisHamiltonian Drive，HDD）、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线（Universal Serial Bus，USB）驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器602可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器602可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器602是非易失性固态存储器。
存储器可包括只读存储器（ROM），随机存取存储器（RAM），磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形（非暂态）计算机可读存储介质（例如，存储器设备），并且当该软件被执行（例如，由一个或多个处理器）时，其可操作来执行参考根据本发明的一方面的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的方法所描述的操作。
处理器601通过读取并执行存储器602中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的计算第一测量值为1、第二测量值为1及第三测量值为1同时存在的概率并根据该概率，计算本发明实施例公开的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置制造氢气的效率。
在一个示例中，电子设备还可包括通信接口603和总线610。其中，如图9所示，处理器601、存储器602、通信接口603通过总线610连接并完成相互间的通信。本申请实施例中的电子设备可以是服务器或其他计算设备，也可以是云端服务器。
通信接口603，主要用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线610包括硬件、软件或两者，将在线数据流量计费设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口（AGP）或其他图形总线、增强工业标准架构（EISA）总线、前端总线（FSB）、超传输（HT）互连、工业标准架构（ISA）总线、无限带宽互连、低引脚数（LPC）总线、存储器总线、微信道架构（MCA）总线、外围组件互连（PCI）总线、PCI-Express（PCI-X）总线、串行高级技术附件（SATA）总线、视频电子标准协会局部（VLB）总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线610可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
根据本发明的另一个方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时实现前述的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的方法。其中，所述的计算机可读存储介质例如为经典计算机可读存储介质，如只读存储器（ROM），随机存取存储器（RAM），磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备，也可以是用于存储量子信息、由量子计算机可读取的存储介质，如量子随机存取存储器（QRAM），QRAM中以看作经典计算机中RAM的量子版本，通过QRAM能够制造包含信息的量子叠加态，相比于RAM需要逐个读取，可以以叠加的地址读取叠加的数据。QRAM能够以光学、半导体量子点、超导线路、离子阱等等物理方式实现。
以上示例性地描述了本发明实施例的方法、装置、系统和计算机程序产品的流程图和/或框图，并描述了相关的各个方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框或其组合，可以由计算机程序指令实现，也可以由执行指定功能或动作的专用硬件来实现，还可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。例如，这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，以形成一种机器可使得经由这种处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图中的每个方框或其组合中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。
本发明实施例的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路（ASIC）、适当的固件、插件、功能卡等等；当以软件方式实现时，是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在存储器中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
需说明，本发明并不局限于上文所描述或在图中示出的特定配置和处理。以上所述仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，所描述的系统、设备、模块或单元的具体工作过程，可以参考方法实施例中的对应过程，不需再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置，其特征在于，包括：
第一子线路，包括顺序作用于第一量子比特的第一量子H门、量子旋转门及第二量子H门，其中，所述第一量子比特代表光子；
第二子线路，包括顺序作用于第二量子比特的第三量子H门及第一CNOT门，其中，所述第二量子比特代表电子；
第三子线路，包括顺序作用于第三量子比特的第四量子H门及第二CNOT门，其中，所述第三量子比特代表氢质子；以及
计算子线路，作用于所述第二量子比特及所述第三量子比特，用于基于VQE算法，计算哈密顿量的本征值，以使得电子被光子激发后与氢质子结合，生成氢气，其中：
经过所述第二量子H门操作的第一量子比特为所述第一CNOT门的控制量子比特，经过所述第三量子H门操作的第二量子比特作为所述第一CNOT门的目标量子比特；经过所述第一CNOT门操作的第二量子比特作为所述第二CNOT门的控制量子比特，经过所述第四量子H门操作的第三量子比特作为所述第二CNOT门的目标量子比特。
2.根据权利要求1所述的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置，其特征在于，所述量子旋转门为量子Z门。
3.根据权利要求1所述的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第一测量装置，被配置为对依次经过所述第一量子H门、所述量子旋转门及所述第二量子H门的第一量子比特进行测量，得到第一测量值；
第二测量装置，被配置为对依次经过所述第三量子H门及所述第一CNOT门的第二量子比特进行测量，得到第二测量值；
第三测量装置，被配置为对依次经过所述第四量子H门及所述第二CNOT门的第三量子比特进行测量，得到第三测量值，其中，所述第一测量值、所述第二测量值及所述第三测量值为0或1。
4.根据权利要求3所述的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置，其特征在于，所述装置还包括：
计算模块，被配置为计算所述第一测量值为1、所述第二测量值为1及所述第三测量值为1同时存在的概率；
优化模块，被配置为根据所述概率，判断是否对所述量子线路进行优化。
5.一种基于权利要求1-4中任一项所述基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置制氢气的方法，其特征在于，所述方法包括：
分别初始化第一量子比特、第二量子比特和第三量子比特；
在同一时刻，通过第一子线路的第一量子H门对初始化后的第一量子比特执行第一次量子H门操作、通过第二子线路的第三量子H门对初始化后的第二量子比特执行量子H门操作和通过第三子线路的第四量子H门对初始化后的第三量子比特执行量子H门操作；
通过第一子线路的量子旋转门对经过第一次量子H门操作的第一量子比特执行量子旋转门操作；
通过第一子线路中的第二量子H门对经过所述量子旋转门操作的第一量子比特执行第二次量子H门操作；
通过第二子线路中的第一CNOT门对经过所述第三量子H门操作的第二量子比特执行CNOT门操作；
通过第三子线路中的第二CNOT门对经过所述第四量子H门操作的第三量子比特执行CNOT门操作；
基于VQE算法，计算哈密顿量的本征值；
基于所述本征值，电子被激发且与氢质子结合，生成氢气，其中：
将经过所述第二量子H门操作的第一量子比特为第一CNOT门的控制量子比特，经过所述第三量子H门操作的第二量子比特作为所述第一CNOT门的目标量子比特；经过所述第一CNOT门操作的第二量子比特作为第二CNOT门的控制量子比特，经过所述第四量子H门操作的第三量子比特作为所述第二CNOT门的目标量子比特。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
利用第一测量装置测量经过第二量子H门操作的第一量子比特得到第一测量值、采用第二测量装置测量经过第一量子CNOT门操作的第二量子比特得到第二测量值、采用第三测量装置测量经过第二量子CNOT门操作的第三量子比特得到第三测量值；
利用计算装置统计所述第一测量值为1、所述第二测量值为1及所述第三测量值为1同时存在的概率。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在计算所述第一测量值为1、所述第二测量值为1及所述第三测量值为1同时存在的概率之后，所述方法还包括：
基于所述概率，判断是否对所述量子线路进行优化。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述概率，判断是否对所述量子线路进行优化包括：
当所述概率小于设定的阈值时，对所述量子线路执行以下操作中的至少一项操作：
重新定义哈密顿量Hamiltonian；
重新选择计算子线路；
引入环境参数。
9.一种计算设备，其特征在于，包括权利要求1-4中任一项所述的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求5-8中任一所述的基于量子线路模拟生物光电解制氢气的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311181545.2A CN116913402B (zh) | 2023-09-14 | 2023-09-14 | 基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置、方法、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311181545.2A CN116913402B (zh) | 2023-09-14 | 2023-09-14 | 基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置、方法、设备及介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116913402A CN116913402A (zh) | 2023-10-20 |
| CN116913402B true CN116913402B (zh) | 2024-01-05 |
Family
ID=88355114
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311181545.2A Active CN116913402B (zh) | 2023-09-14 | 2023-09-14 | 基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置、方法、设备及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116913402B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111599414A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-08-28 | 清华大学 | 一种基于量子计算机的全量子分子模拟方法 |
| CN115169565A (zh) * | 2022-09-09 | 2022-10-11 | 之江实验室 | 一种小分子化学体系的哈密顿量模拟方法和装置 |
| CN115577790A (zh) * | 2022-09-28 | 2023-01-06 | 北京百度网讯科技有限公司 | 哈密顿量模拟方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116205302A (zh) * | 2023-02-28 | 2023-06-02 | 量子科技长三角产业创新中心 | 基于量子计算的任务处理方法、装置、基态能级确定方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021099428A1 (en) * | 2019-11-18 | 2021-05-27 | Qu & Co Chemistry B.V. | Efficient quantum chemistry simulation using gate-based qubit quantum devices |
-
2023
- 2023-09-14 CN CN202311181545.2A patent/CN116913402B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111599414A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-08-28 | 清华大学 | 一种基于量子计算机的全量子分子模拟方法 |
| CN115169565A (zh) * | 2022-09-09 | 2022-10-11 | 之江实验室 | 一种小分子化学体系的哈密顿量模拟方法和装置 |
| CN115577790A (zh) * | 2022-09-28 | 2023-01-06 | 北京百度网讯科技有限公司 | 哈密顿量模拟方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116205302A (zh) * | 2023-02-28 | 2023-06-02 | 量子科技长三角产业创新中心 | 基于量子计算的任务处理方法、装置、基态能级确定方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| Hartree-Fock on a superconducting qubit quantum computer;Google AI Quantum and Collaborators;《arXiv》;全文 * |
| QuantMark: A Benchmarking API for VQE Algorithms;Adriana Meijer - van de Griend;《IEEE Transactions on Quantum Engineering 》;第3卷;全文 * |
| 光合作用中量子相干效应及其量子模拟;张娜娜 等;《中国科学: 物理学 力学 天文学》;全文 * |
| 谷歌实现全球首个量子化学模拟;孟雨;;计算机与网络(17);全文 * |
| 量子计算与人工智能;张辉;李蕾;窦猛汉;方圆;;自然杂志(04);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116913402A (zh) | 2023-10-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP7362692B2 (ja) | 量子ニューラルネットワーク | |
| Deng et al. | Quantum differential evolution with cooperative coevolution framework and hybrid mutation strategy for large scale optimization | |
| Cerezo et al. | Variational quantum algorithms | |
| Mikami et al. | Massively distributed SGD: ImageNet/ResNet-50 training in a flash | |
| Gentile et al. | Learning models of quantum systems from experiments | |
| EP3105719B1 (en) | Classical simulation constants and ordering for quantum chemistry simulation | |
| Morley et al. | Quantum search with hybrid adiabatic–quantum-walk algorithms and realistic noise | |
| Wen et al. | Learning ensemble of decision trees through multifactorial genetic programming | |
| EP4009249B1 (en) | Fermionic simulation gates | |
| US20200065439A1 (en) | Simulating materials using quantum computation | |
| CA3102199A1 (en) | Methods and systems for solving a problem on a quantum computer | |
| US20230104058A1 (en) | Methods and systems for improving an estimation of a property of a quantum state | |
| Szołdra et al. | Unsupervised detection of decoupled subspaces: Many-body scars and beyond | |
| WO2023084425A1 (en) | Methods and systems for solving a problem using qubit coupled cluster and binary encoding of quantum information | |
| Humble et al. | Snowmass white paper: Quantum computing systems and software for high-energy physics research | |
| Jørgensen et al. | Materials property prediction using symmetry-labeled graphs as atomic position independent descriptors | |
| Hauke et al. | Dominant reaction pathways by quantum computing | |
| You et al. | Simulating the transverse Ising model on a quantum computer: Error correction with the surface code | |
| Yin et al. | Efficient bipartite entanglement detection scheme with a quantum adversarial solver | |
| CN116913402B (zh) | 基于量子线路模拟生物光电解制氢气的装置、方法、设备及介质 | |
| Farshi et al. | Absence of localization in two-dimensional Clifford circuits | |
| Umeano et al. | What can we learn from quantum convolutional neural networks? | |
| Daeichian et al. | Behaviour of two‐level quantum system driven by non‐classical inputs | |
| CN114512194A (zh) | 用于量子化学模拟中获取目标体系试验态的方法及装置 | |
| Liu et al. | A novel hybrid immune algorithm and its convergence based on the steepest descent algorithm |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240621 Address after: 107, 1st Floor, Building 5, Yard 1, Shangdi Fourth Street, Haidian District, Beijing, 100193 Patentee after: Guokaike quantum technology (Beijing) Co.,Ltd. Country or region after: China Patentee after: Guangdong Qike Quantum Information Technology Research Institute Co.,Ltd. Address before: 107, 1st Floor, Building 5, Yard 1, Shangdi Fourth Street, Haidian District, Beijing, 100193 Patentee before: Guokaike quantum technology (Beijing) Co.,Ltd. Country or region before: China Patentee before: Qike quantum technology (Zhuhai) Co.,Ltd. |