CN116933879A - 一种量子态的确定方法及装置 - Google Patents

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CN116933879A CN202210354058.0A CN202210354058A CN116933879A CN 116933879 A CN116933879 A CN 116933879A CN 202210354058 A CN202210354058 A CN 202210354058A CN 116933879 A CN116933879 A CN 116933879A
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方圆
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Abstract

本发明公开了一种量子态的确定方法及装置，方法包括：获取目标数据中的特定元素及特定元素对应的位置信息和一组量子比特，对目标数据中的特定元素及特定元素对应的位置信息进行分类，依次针对每一分类完成后的特定元素及特定元素对应的位置信息，利用指定量子逻辑门，执行量子态的演化操作，以将特定元素对应的位置信息编码到量子比特上，输出包含编码后的量子比特的最终量子态，利用本发明实施例，能够利用指定量子逻辑门将目标数据信息编码到量子态中，用于量子计算的模拟。

Description

一种量子态的确定方法及装置
技术领域
本发明属于量子计算技术领域，特别是一种量子态的确定方法及装置。
背景技术
量子计算机利用量子的叠加性，理论上在某些情形下有指数级加速的能力。譬如破解RSA密钥在经典计算机上需要数百年，而在量子计算机上执行量子算法只需数小时。但是目前量子计算机的受限于量子芯片硬件的发展导致的可操控的比特数有限，因此计算能力有限，并不能普遍地去运行量子算法。
在量子算法的模拟实现过程中，通常需要借助各种量子逻辑门构建量子算法。例如，在求解科学计算问题中，需要将目标数据的相关信息编码到量子比特的量子态上，而依靠各种量子逻辑门构建实现该需求的量子线路时，所需要的各种量子逻辑门数量庞大，构建的量子线路的深度较深，严重妨碍了量子计算的研究，这是一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种量子态的确定方法及装置，以解决现有技术中的不足，它能够利用几种指定的量子逻辑门，将目标数据中的特定元素信息和位置信息编码到量子比特中，用于量子态的制备，解决量子计算的模拟问题。
本申请的一个实施例提供了一种量子态的确定方法，所述方法包括：
获取目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息和一组量子比特；
对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类；
依次针对每一分类完成后的所述特定元素及所述特定元素对应的位置信息，利用指定量子逻辑门，执行量子态的演化操作，以将所述特定元素对应的位置信息编码到所述量子比特上，输出包含编码后的所述量子比特的最终量子态，其中，所述最终量子态的振幅值即为所述目标数据中的特定元素的元素值。
可选的，所述目标数据包括：稀疏数据，所述特定元素包括：非零元素。
可选的，所述获取目标数据中的特定元素，包括：
获取目标数据中的非零元素并判断所述非零元素的平方和是否为1；
若否，则将所述非零元素进行归一化处理，得到满足平方和为1的所述非零元素。
可选的，所述特定元素对应的位置信息，包括：所述非零元素在所述稀疏数据中的二进制下标信息。
可选的，所述指定量子逻辑门包括：泡利－X门、控制非门、U3量子逻辑门。
可选的，所述对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类，包括：
根据所述目标数据中特定元素对应的位置信息，构建包含预设数量的二进制元素的集合，其中，所述预设数量为特定元素的个数；
依次遍历所述集合中各二进制元素的各个数码；
根据所述二进制元素的各个数码和预设分类规则，对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类。
可选的，所述根据所述二进制元素的各个数码和预设分类规则，对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类，包括：
分别将每个二进制元素中的不同的位，按照自然数的顺序从左至右进行编号；
结合所述编号、预设分类规则并按照二进制数码0和二进制数码1，依次对目标数据中的特定元素及特定元素对应的位置信息进行分类。
可选的，所述量子比特的最终量子态，包括：
通过以下算式确定所述量子比特的最终量子态
其中，所述M为所述非零元素的个数，所述xk为所述最终量子态的振幅值，所述pk为所述非零元素在所述稀疏数据中的二进制下标信息且pk∈{0,1}n，所述n为一组量子比特的数量。
本申请的又一实施例提供了一种量子态的确定装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息和一组量子比特；
分类模块，用于对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类；
编码模块，用于依次针对每一分类完成后的所述特定元素及所述特定元素对应的位置信息，利用指定量子逻辑门，执行量子态的演化操作，以将所述特定元素对应的位置信息编码到所述量子比特上，输出包含编码后的所述量子比特的最终量子态，其中，所述最终量子态的振幅值即为所述目标数据中的特定元素的元素值。
可选的，所述获取模块，包括：
获取单元，用于获取目标数据中的非零元素并判断所述非零元素的平方和是否为1；
归一化单元，用于若否，则将所述非零元素进行归一化处理，得到满足平方和为1的所述非零元素。
可选的，所述分类模块，包括：
构建单元，用于根据所述目标数据中特定元素对应的位置信息，构建包含预设数量的二进制元素的集合，其中，所述预设数量为特定元素的个数；
遍历单元，用于依次遍历所述集合中各二进制元素的各个数码；
分类单元，用于根据所述二进制元素的各个数码和预设分类规则，对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类。
可选的，所述分类单元，包括：
编号子单元，用于分别将每个二进制元素中的不同的位，按照自然数的顺序从左至右进行编号；
分类子单元，用于结合所述编号、预设分类规则并按照二进制数码0和二进制数码1，依次对目标数据中的特定元素及特定元素对应的位置信息进行分类。
本申请的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项中所述的方法。
本申请的又一实施例提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项中所述的方法。
与现有技术相比，本申请首先获取目标数据中的特定元素及特定元素对应的位置信息和一组量子比特，对目标数据中的特定元素及特定元素对应的位置信息进行分类，依次针对每一分类完成后的特定元素及特定元素对应的位置信息，利用指定量子逻辑门，执行量子态的演化操作，以将特定元素对应的位置信息编码到量子比特上，输出包含编码后的量子比特的最终量子态，它能够利用几种指定的量子逻辑门，并将目标数据中的特定元素信息和位置信息进行分类后编码到量子比特中，用于量子态的制备，解决量子计算的模拟问题。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种量子态的确定方法的计算机终端的硬件结构框图；
图2是本发明实施例提供的一种量子态的确定方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种量子线路的示意图；
图4为本发明实施例提供的另一种量子线路的示意图；
图5是本发明实施例提供的一种量子态的确定装置的结构示意图。
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，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本发明实施例首先提供了一种量子态的确定方法，该方法可以应用于电子设备，如计算机终端，具体如普通电脑、量子计算机等。
下面以运行在计算机终端上为例对其进行详细说明。图1为本发明实施例提供的一种量子态的确定方法的计算机终端的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述计算机终端还可以包括用于通信功能的传输装置106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述计算机终端的结构造成限定。例如，计算机终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本申请实施例中的实现一种量子态的确定方法对应的程序指令/模块，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
需要说明的是，真正的量子计算机是混合结构的，它包含两大部分：一部分是经典计算机，负责执行经典计算与控制；另一部分是量子设备，负责运行量子程序进而实现量子计算。而量子程序是由量子语言如QRunes语言编写的一串能够在量子计算机上运行的指令序列，实现了对量子逻辑门操作的支持，并最终实现量子计算。具体的说，量子程序就是一系列按照一定时序操作量子逻辑门的指令序列。
在实际应用中，因受限于量子设备硬件的发展，通常需要进行量子计算模拟以验证量子算法、量子应用等等。量子计算模拟即借助普通计算机的资源搭建的虚拟架构(即量子虚拟机)实现特定问题对应的量子程序的模拟运行的过程。通常，需要构建特定问题对应的量子程序。本发明实施例所指量子程序，即是经典语言编写的表征量子比特及其演化的程序，其中与量子计算相关的量子比特、量子逻辑门等等均有相应的经典代码表示。
量子线路作为量子程序的一种体现方式，也称量子逻辑电路，是最常用的通用量子计算模型，表示在抽象概念下对于量子比特进行操作的线路，其组成包括量子比特、线路(时间线)，以及各种量子逻辑门，最后常需要通过量子测量操作将结果读取出来。
不同于传统电路是用金属线所连接以传递电压信号或电流信号，在量子线路中，线路可看成是由时间所连接，亦即量子比特的状态随着时间自然演化，在这过程中按照哈密顿运算符的指示，一直到遇上逻辑门而被操作。
一个量子程序整体上对应有一条总的量子线路，本发明所述量子程序即指该条总的量子线路，其中，该总的量子线路中的量子比特总数与量子程序的量子比特总数相同。可以理解为：一个量子程序可以由量子线路、针对量子线路中量子比特的测量操作、保存测量结果的寄存器及控制流节点(跳转指令)组成，一条量子线路可以包含几十上百个甚至千上万个量子逻辑门操作。量子程序的执行过程，就是对所有的量子逻辑门按照一定时序执行的过程。需要说明的是，时序即单个量子逻辑门被执行的时间顺序。
需要说明的是，经典计算中，最基本的单元是比特，而最基本的控制模式是逻辑门，可以通过逻辑门的组合来达到控制电路的目的。类似地，处理量子比特的方式就是量子逻辑门。使用量子逻辑门，能够使量子态发生演化，量子逻辑门是构成量子线路的基础，量子逻辑门包括单比特量子逻辑门，如Hadamard门(H门，哈德玛门)、泡利－X门(X门)、泡利－Y门(Y门)、泡利－Z门(Z门)、RX门、RY门、RZ门等等；多比特量子逻辑门，如CNOT门、CR门、iSWAP门、Toffoli门等等。量子逻辑门一般使用酉矩阵表示，而酉矩阵不仅是矩阵形式，也是一种操作和变换。一般量子逻辑门在量子态上的作用是通过酉矩阵左乘以量子态右矢对应的矩阵进行计算的。
本领域技术人员可以理解的是，在经典计算机中，信息的基本单元是比特，一个比特有0和1两种状态，最常见的物理实现方式是通过电平的高低来表示这两种状态。在量子计算中，信息的基本单元是量子比特，一个量子比特也有0和1两种状态，记为|0>和|1>，但它可以处于0和1两种状态的叠加态，可表示为其中，a、b为表示|0>态、|1>态振幅(概率幅)的复数，这是经典比特不具备的。测量后，量子比特的状态会塌缩至一个确定的状态(本征态，此处为|0>态、|1>态)，其中，塌缩至|0>的概率是|a|2，塌缩至|1>的概率是|b|2，|a|2+|b|2＝1，|>为狄拉克符号。
量子态，即指量子比特的状态，其本征态在量子算法(或称量子程序)中用二进制表示。例如，一组量子比特为q0、q1、q2，表示第0位、第1位、第2位量子比特，从高位到低位排序为q2q1q0，该组量子比特的量子态为23个本征态的叠加态，8个本征态(确定的状态)是指：|000>、|001>、|010>、|011>、|100>、|101>、|110>、|111>，每个本征态与量子比特位对应一致，如|000>态，000从高位到低位对应q2q1q0。简言之，量子态是各本征态组成的叠加态，当其他态的概率幅为0时，即处于其中一个确定的本征态。
目前，现有的量子线路构建往往只能够利用现有的单量子逻辑门、双量子逻辑门等等，通常存在以下问题：首先，对于功能比较复杂的量子线路，需要用到的量子比特数量会非常多，使用经典计算机进行模拟的时候会消耗巨大的内存空间，模拟耗时会非常长，并且，一些复杂的算法难以用量子线路进行实现；其次，当前的编码技术是对经典数据进行基础态制备，主要为将每个数据逐个加载到叠加量子态中，其计算成本与数据规模和量子比特的数量有关，并且与量子比特数和输入模式有关的具有指数代价的算法成本太高，且只能用于产生具有少量量子比特的量子态，同时，需要大量的CNOT门，不适合NISQ设备。
参见图2，图2为本发明实施例提供的一种量子态的确定方法的流程示意图，可以包括如下步骤：
S201：获取目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息和一组量子比特。
具体的，用户可以通过输入预设的目标数据并获取目标数据中的特定元素及特定元素对应的位置信息，以及一组表示量子比特的量子比特位，量子比特位的个数可由用户根据预设目标数据的大小进行设置。在计算资源充分的情况下，也可设置很大数量的量子比特位，用以满足绝大部分情况下的量子比特需求。
目标数据可以通过但不限于以下方式确定，用户可以在计算机终端上输入想要编码的数据信息。优选的，目标数据可以为稀疏数据，目标数据中的特定元素可以为非零元素。稀疏数据是指在数据集中绝大多数数值缺失或者为零的数据，在现代社会中，随着信息的爆炸式增长，数据量也呈现出爆炸式增长，数据形式也越来越多样化。在数据挖掘领域，常常要面对海量的复杂型数据，其中，稀疏数据这一特殊形式的数据正在越来越为人们所注意，稀疏数据不是无用数据，只不过是信息不完全，需要通过适当的手段进行挖掘和利用。
然而在某些情况下，由于数据的稀疏程度甚至会达到一半甚至更高，这使得传统的编码方法，例如利用RY量子逻辑门进行量子态编码所构造的量子线路会非常复杂，模拟成本较高，且难以有效地使用NISQ设备进行实际模拟，因此传统的量子态编码方式不适于处理此类数据。
特定元素对应的位置信息可以包括：非零元素在稀疏数据中的二进制下标信息。
示例性的，对于一组目标稀疏数据用二进制字符串表示下标，即为：/>因此3个非零元素所在下标的二进制字符串表示为：/>
对于另一组目标稀疏数据用二进制字符串表示下标，4个非零元素所在下标的二进制字符串即可表示为：
其中，获取目标数据中的特定元素，包括：
步骤1：获取目标数据中的非零元素并判断所述非零元素的平方和是否为1。
示例性的，对于一组目标稀疏数据其非零元素的平方和为1，因此不需要进一步处理；对于另一组目标稀疏数据{1,0,2,0,3,4,0,5,0,0,0,0}，其非零元素的平方和不为1，因此需要执行下述步骤。
步骤2：若否，则将所述非零元素进行归一化处理，得到满足平方和为1的所述非零元素。
具体的，归一化就是要把需要处理的目标数据经过处理后限制在预设的数值，例如将目标数据元素数值归一化处理，使其满足所有元素数值平方和为1。其目的是为了后续数据处理的方便，其次是保证数据编码时效率加快。
示例性的，对于上述另一组目标稀疏数据{1,0,2,0,3,4,0,5,0,0,0,0}，可知该稀疏数据中5个非零元素的平方和不为1，则需要将稀疏数据中元素的数值进行归一化处理，处理后的目标稀疏数据为：
S202：对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类。
具体的，对目标数据中的特定元素及特定元素对应的位置信息进行分类，可以包括：
步骤1：根据所述目标数据中特定元素对应的位置信息，构建包含预设数量的二进制元素的集合，其中，所述预设数量为特定元素的个数。
对于稀疏数据中的非零元素和非零元素对应的二进制下标信息，首先可以构建一个非零元素对应的二进制下标信息的集合，该集合中元素的个数与非零元素的个数相同。
示例性的，对于一组目标稀疏数据其所构建的二进制元素第一集合为{001,010,111}；对于另一组目标稀疏数据其所构建的二进制元素第二集合为{0001,0101,1101,1110}。
步骤2：依次遍历所述集合中各二进制元素的各个数码。
具体的，依次遍历集合中各二进制元素的各个数码，即将集合中各个二进制元素，每个元素均按照从左至右的顺序依次遍历，并识别每个二进制位上的二进制元素的数码为数码0或数码1。
示例性的，对于上述第一集合{001,010,111}，依次遍历第一集合中各二进制元素的各个数码，即第一次遍历结果为{0,0,1}，第二次遍历结果为{0,1,1}，第三次遍历结果为{1,0,1}。
对于上述第二集合{0001,0101,1101,1110}，依次遍历第二集合中各二进制元素的各个数码，即第一次遍历结果为{0,0,1,1}，第二次遍历结果为{0,1,1,1}，第三次遍历结果为{0,0,0,1}，第四次遍历结果为{1,1,1,0}。
步骤3：根据所述二进制元素的各个数码和预设分类规则，对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类。
具体的，对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类，可以包括：
步骤a：分别将每个二进制元素中的不同的位，按照自然数的顺序从左至右进行编号。
步骤b：结合所述编号、预设分类规则并按照二进制数码0和二进制数码1，依次对目标数据中的特定元素及特定元素对应的位置信息进行分类。
示例性的，对于上述第一集合{001,010,111}，由于第一次遍历结果为{0,0,1}，因此可以将第一集合按照预设分类规则进行第一次分类，分为{001,010}和{111}；将第一次分类后的集合{001,010}，按照预设分类规则再次分类，即为{001}和{010}。
对于上述第二集合{0001,0101,1101,1110}，由于第一次遍历结果为{0,0,1,1}，因此可以将第二集合按照预设分类规则进行第一次分类，分为{0001,0101}和{1101,1110}；将第一次分类后的集合{0001,0101}，按照预设分类规则再次分类，即为{0001}和{0101}。
S203：依次针对每一分类完成后的所述特定元素及所述特定元素对应的位置信息，利用指定量子逻辑门，执行量子态的演化操作，以将所述特定元素对应的位置信息编码到所述量子比特上，输出包含编码后的所述量子比特的最终量子态，其中，所述最终量子态的振幅值即为所述目标数据中的特定元素的元素值。
具体的，编码量子线路的思想是利用递归的方法，用一系列指定的量子逻辑门实现，具体为由一系列泡利－X门、控制非门(CNOT门)和U3量子逻辑门将数据制备到相应的量子态上。
对于本申请中的技术方案，其原理公式如下：
其中，所述M为所述非零元素的个数，所述xk为所述最终量子态的振幅值，所述pk为所述非零元素在所述稀疏数据中的二进制下标信息且pk∈{0,1}n，所述n为一组量子比特的数量。
其中，所用到的一个指定量子逻辑门优选为泡利－X门，其矩阵形式为：
泡利－X门操作一个量子比特，相当于经典的逻辑非门，在布洛赫球面表达下将使目标量子位绕x轴旋转180°，如操作前量子位为|1>，则经过泡利－X门操作后会换成|0>，反之则由|0>换成|1>。
所用到的另一个指定量子逻辑门优选为控制非门(CNOT门)，其矩阵形式为：
控制非门(Control-NOT gate)操作两个量子比特，其一为受控量子比特，另一个为目标量子比特，目标量子比特只有在受控量子比特为|1>的时候才进行NOT操作，否则就保持不变。实际上，一般用CNOT门来对两个量子之间进行纠缠处理，而且因为是控制非门，因此可以控制受控量子比特的逻辑状态。
所用到的再一个指定量子逻辑门优选为U3量子逻辑门，其矩阵形式为：
其中，依次针对每一分类完成后的所述特定元素及所述特定元素对应的位置信息，利用指定量子逻辑门，执行量子态的演化操作，可以包括：
初始化一段量子线路C、一个量子比特位集合dif-qubits和一个二进制数码值集合dif-values，其中量子比特位集合可以用于存储编码过程中量子态合并步骤所控制的量子比特位，二进制数码值集合可以用于存储二进制数值。
通过初始化集合T＝S，其中当|T|>1时，根据预设规则分类后的集合T0:＝{x∈T|x[q]＝＝0}和T1:＝{x∈T|x[q]＝＝1}的大小尽可能不相等，但两个集合都不是空的；其次，若分类后的集合|T0|<|T1|，则设置T＝T0；若分类后的集合|T0|>|T1|，则设置T＝T1，按照上述分类方法，最后直至某次分类完成后的某个集合中仅包含一个元素。
示例性的，对于上述一组目标稀疏数据的每一个非零元素及其对应的二进制下标信息，即：/>分别利用泡利－X门、控制非门和U3量子逻辑门，执行量子态的演化操作，以将非零元素对应的二进制下标位置信息编码到量子比特上，输出包含编码后的量子比特的最终量子态，具体演化过程如下：
首先获取一组包含3个量子比特且从高位到低位编号为q[2]q[1]q[0]的一段量子线路，并将其初态置为|0>|0>|0>，通过集合T＝{001,010,111}且|T|>1，确定第一次分类后的集合T0＝{001,010}，T1＝{111}，由于|T0|>|T1|，则设置T＝T1，且由于T1＝{111}集合中仅包含一个元素，因此不再继续分类。对于第一次分类后的集合T0＝{001,010}，需要按照上述方式继续进行分类，即第二次分类后的集合T′0＝{001}，T′1＝{010}，且由于T′0、T′1集合中仅包含一个元素，因此分类完成。
为了更加方便的理解本申请的技术方案，利用泡利－X门、控制非门和U3量子逻辑门，说明执行量子态的演化对应的转置共轭操作，具体的，将量子线路执行的量子态的演化操作整体上进行转置共轭操作，可以利用转置共轭标识符“”(读作Dagger)表示，代表执行量子态的演化操作处于转置共轭状态，此时即将演化后的最终量子态还原为初始量子态。
具体的，由于输出包含编码后的量子比特的最终量子态为 根据分类结果，首先需要利用一个控制比特为q[2]、目标量子比特为q[0]的CNOT量子逻辑门将量子态演化为/> 其次通过一个控制比特为q[1]、目标量子比特为q[2]的U3量子逻辑门进行量子态合并，得到再利用一个控制比特为q[2]、目标量子比特为q[1]的CNOT量子逻辑门将量子态演化为/>再次利用一个控制比特为q[2]、目标量子比特为q[0]的CNOT量子逻辑门将量子态演化为/>再通过一个目标量子比特为q[2]的U3量子逻辑门进行量子态合并，得到|1>|0>|1>，最后通过在量子比特q[0]、q[2]上分别添加泡利－X门，将量子态|1>|0>|1>还原为初态|0>|0>|0>。因此对上述演化过程进行转置共轭操作，即可得到如图3所示的量子线路示意图。
需要说明的是，为了形象的展示指定量子逻辑门的受控情况，本申请图示中的实心的褐色圆点代表1控，表示当该量子比特的量子态为1时，相应的量子逻辑门就会被执行，圆点之间的连线代表受控，图中U3门上的角度未示出，可以根据需要编码的非零元素值进行计算确定。
可以看出，对于编码前的目标数据和所演化得到的最终量子态/>其中，对于目标数据中的零元素演化得到的最终量子态的振幅为零，因此省略未示出；对于目标数据中的非零元素演化得到的最终量子态的振幅值与目标数据中的非零元素的元素值一一对应。
示例性的，对于上述另一组目标稀疏数据的每一个非零元素及其对应的二进制下标信息，即：/>分别利用泡利－X门、控制非门和U3量子逻辑门，执行量子态的演化操作，以将非零元素对应的二进制下标位置信息编码到量子比特上，输出包含编码后的量子比特的最终量子态，具体演化过程如下：
首先获取一组包含4个量子比特且从高位到低位编号为q[3]q[2]q[1]q[0]的一段量子线路，并将其初态置为|0>|0>|0>|0>，通过集合T＝{0001,0101,1101,1110}且|T|>1，确定第一次分类后的集合T0＝{0001,0101}，T1＝{1101,1110}，由于|T0|＝|T1|，可以设置T＝T1，对于第一次分类后的集合，按照上述同样的方法和原理继续进行分类，直至分类完成后的集合中仅包含一个元素。
同样的，由于输出包含编码后的量子比特的最终量子态为根据分类结果，首先需要在量子比特q[2]、q[3]上分别添加泡利－X门将量子态演化为其次通过一个控制比特为q[3]、目标量子比特为q[2]的U3量子逻辑门进行量子态合并，得到再通过一个控制比特为q[3]、目标量子比特为q[2]的CNOT门将量子态演化为/> 再通过一个控制比特为q[3]、目标量子比特为q[1]的CNOT门将量子态演化为 再通过一个控制比特为q[3]、目标量子比特为q[0]的CNOT门将量子态演化为/>再通过一个控制比特为q[1]、目标量子比特为q[3]的U3量子逻辑门进行量子态合并，得到再通过一个控制比特为q[3]、目标量子比特为q[1]的CNOT门将量子态演化为/>再通过一个控制比特为q[3]、目标量子比特为q[0]的CNOT门将量子态演化为/>然后通过一个目标量子比特为q[3]的U3量子逻辑门进行量子态合并，得到|1>|0>|0>|1>，最后通过在量子比特q[0]、q[3]上分别添加泡利－X门，将量子态|1>|0>|0>|1>还原为初态|0>|0>|0>|0〉。因此对上述演化过程进行转置共轭操作，即可得到如图4所示的另一种量子线路示意图。
通过指定量子逻辑门将目标数据的相关信息编码到量子态，将经典的数据结构与量子领域的量子比特的状态即量子态联系起来，能够用于量子计算的模拟，进一步拓展针对量子算法及量子计算机的研究。
可见，本申请首先获取目标数据中的特定元素及特定元素对应的位置信息和一组量子比特，对目标数据中的特定元素及特定元素对应的位置信息进行分类，依次针对每一分类完成后的特定元素及特定元素对应的位置信息，利用指定量子逻辑门，执行量子态的演化操作，以将特定元素对应的位置信息编码到量子比特上，输出包含编码后的量子比特的最终量子态，它能够利用几种指定的量子逻辑门，并将目标数据中的特定元素信息和位置信息进行分类后编码到量子比特中，用于量子态的制备，解决量子计算的模拟问题。
参见图5，图5为本发明实施例提供的一种量子态的制备装置的结构示意图，与图2所示的流程相对应，可以包括：
获取模块501，用于获取目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息和一组量子比特；
分类模块502，用于对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类；
编码模块503，用于依次针对每一分类完成后的所述特定元素及所述特定元素对应的位置信息，利用指定量子逻辑门，执行量子态的演化操作，以将所述特定元素对应的位置信息编码到所述量子比特上，输出包含编码后的所述量子比特的最终量子态，其中，所述最终量子态的振幅值即为所述目标数据中的特定元素的元素值。
具体的，所述获取模块，包括：
获取单元，用于获取目标数据中的非零元素并判断所述非零元素的平方和是否为1；
归一化单元，用于若否，则将所述非零元素进行归一化处理，得到满足平方和为1的所述非零元素。
具体的，所述分类模块，包括：
构建单元，用于根据所述目标数据中特定元素对应的位置信息，构建包含预设数量的二进制元素的集合，其中，所述预设数量为特定元素的个数；
遍历单元，用于依次遍历所述集合中各二进制元素的各个数码；
分类单元，用于根据所述二进制元素的各个数码和预设分类规则，对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类。
具体的，所述分类单元，包括：
编号子单元，用于分别将每个二进制元素中的不同的位，按照自然数的顺序从左至右进行编号；
分类子单元，用于结合所述编号、预设分类规则并按照二进制数码0和二进制数码1，依次对目标数据中的特定元素及特定元素对应的位置信息进行分类。
与现有技术相比，本申请首先获取目标数据中的特定元素及特定元素对应的位置信息和一组量子比特，对目标数据中的特定元素及特定元素对应的位置信息进行分类，依次针对每一分类完成后的特定元素及特定元素对应的位置信息，利用指定量子逻辑门，执行量子态的演化操作，以将特定元素对应的位置信息编码到量子比特上，输出包含编码后的量子比特的最终量子态，它能够利用几种指定的量子逻辑门，并将目标数据中的特定元素信息和位置信息进行分类后编码到量子比特中，用于量子态的制备，解决量子计算的模拟问题。
本发明实施例还包括一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
具体的，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S201：获取目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息和一组量子比特；
S202：对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类；
S203：依次针对每一分类完成后的所述特定元素及所述特定元素对应的位置信息，利用指定量子逻辑门，执行量子态的演化操作，以将所述特定元素对应的位置信息编码到所述量子比特上，输出包含编码后的所述量子比特的最终量子态，其中，所述最终量子态的振幅值即为所述目标数据中的特定元素的元素值。
具体的，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read－Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本发明实施例还包括一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
具体的，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
具体的，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S201：获取目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息和一组量子比特；
S202：对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类；
S203：依次针对每一分类完成后的所述特定元素及所述特定元素对应的位置信息，利用指定量子逻辑门，执行量子态的演化操作，以将所述特定元素对应的位置信息编码到所述量子比特上，输出包含编码后的所述量子比特的最终量子态，其中，所述最终量子态的振幅值即为所述目标数据中的特定元素的元素值。
以上依据图式所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，以上所述仅为本发明的较佳实施例，但本发明不以图面所示限定实施范围，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 (11)

1.一种量子态的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息和一组量子比特；
对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类；
依次针对每一分类完成后的所述特定元素及所述特定元素对应的位置信息，利用指定量子逻辑门，执行量子态的演化操作，以将所述特定元素对应的位置信息编码到所述量子比特上，输出包含编码后的所述量子比特的最终量子态，其中，所述最终量子态的振幅值即为所述目标数据中的特定元素的元素值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标数据包括：稀疏数据，所述特定元素包括：非零元素。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取目标数据中的特定元素，包括：
获取目标数据中的非零元素并判断所述非零元素的平方和是否为1；
若否，则将所述非零元素进行归一化处理，得到满足平方和为1的所述非零元素。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特定元素对应的位置信息，包括：所述非零元素在所述稀疏数据中的二进制下标信息。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述指定量子逻辑门包括：泡利－X门、控制非门、U3量子逻辑门。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类，包括：
根据所述目标数据中特定元素对应的位置信息，构建包含预设数量的二进制元素的集合，其中，所述预设数量为特定元素的个数；
依次遍历所述集合中各二进制元素的各个数码；
根据所述二进制元素的各个数码和预设分类规则，对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述二进制元素的各个数码和预设分类规则，对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类，包括：
分别将每个二进制元素中的不同的位，按照自然数的顺序从左至右进行编号；
结合所述编号、预设分类规则并按照二进制数码0和二进制数码1，依次对目标数据中的特定元素及特定元素对应的位置信息进行分类。
8.根据权利要求1或7所述的方法，所述量子比特的最终量子态，包括：
通过以下算式确定所述量子比特的最终量子态
其中，所述M为所述非零元素的个数，所述xk为所述最终量子态的振幅值，所述pk为所述非零元素在所述稀疏数据中的二进制下标信息且pk∈{0,1}n，所述n为一组量子比特的数量。
9.一种量子态的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息和一组量子比特；
分类模块，用于对所述目标数据中的特定元素及所述特定元素对应的位置信息进行分类；
编码模块，用于依次针对每一分类完成后的所述特定元素及所述特定元素对应的位置信息，利用指定量子逻辑门，执行量子态的演化操作，以将所述特定元素对应的位置信息编码到所述量子比特上，输出包含编码后的所述量子比特的最终量子态，其中，所述最终量子态的振幅值即为所述目标数据中的特定元素的元素值。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至8任一项中所述的方法。
11.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至8任一项中所述的方法。
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