CN117787423A - 量子比特联合读取信号的优化方法、装置及量子计算机 - Google Patents
量子比特联合读取信号的优化方法、装置及量子计算机 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117787423A CN117787423A CN202211143752.4A CN202211143752A CN117787423A CN 117787423 A CN117787423 A CN 117787423A CN 202211143752 A CN202211143752 A CN 202211143752A CN 117787423 A CN117787423 A CN 117787423A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- value
- read
- loss function
- initial
- parameter
- 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.)
- Pending
Links
- 239000002096 quantum dot Substances 0.000 title claims abstract description 70
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 8
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 6
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Optical Communication System (AREA)
Abstract
本发明提供了一种量子比特联合读取信号的优化方法,所述优化方法包括:基于待联合读取的量子比特确定待优化的联合读取信号中参数的参数初始值;生成具有所述参数初始值特征的至少一个初始联合读取信号;分别获得所述初始联合读取信号作用在所述待联合读取的量子比特时每个量子比特的第一读取保真度;分别获取所述初始联合读取信号对应的损失函数值,所述损失函数值用于表示所有量子比特的第一读取保真度与第一读取保真度理论值的差异;基于所述损失函数值优化所述参数的值,并返回执行生成所述初始联合读取信号的步骤,直至所述损失函数值收敛。本申请的技术方案能够提高对联合读取信号的优化效率。
Description
技术领域
本发明属于量子计算领域,尤其涉及一种量子比特联合读取信号的优化方法、装置及量子计算机。
背景技术
量子比特信息是指量子比特所具有的量子态,基本的量子态是|0>态和|1>态,量子比特被操作之后,量子比特的量子态发生改变,在量子芯片上,则体现为量子芯片被执行后,量子比特所具备的量子态发生变化即量子芯片的执行结果,该执行结果由量子比特读取信号(一般为模拟信号)携带并传出的。
通过量子比特读取信号快速测量量子比特量子态的过程是了解量子芯片执行性能的关键工作,量子比特测量结果的高保真度一直是量子计算行业持续追求的重要指标。量子比特读取信号的参数对量子比特的测量结果的保真度高低影响很大,为了获取较高的量子比特读取保真度,需要对量子比特读取信号的参数进行优化以获取量子比特读取信号的最优参数。
现有技术掌握较为成熟的为不受其他量子比特影响的单个量子比特的测量结果确定,但是多个关联量子比特具有更实用和广大的应用前景,运行量子计算任务的多个关联量子比特,多个关联量子比特的测量结果的确定尤为重要。使用联合读取信号能够同时读取多个量子比特的量子态信息,然而,现有的联合读取信号的读取保真度相较于量子比特的单独读取的读取保真度中还存在一定程度的差异,需要对联合读取信号进行优化。
现有的联合读取信号的优化方法直接利用保真度作为评价标准,优化的效率低,为了提高优化的效率,同时使得联合读取的读取保真度达到理想的水平,需要提供一种量子比特联合读取信号的优化方法。
需要说明的是,公开于本申请背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本申请一般背景技术的理解,而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种量子比特联合读取信号的优化方法、装置及量子计算机,用于解决现有技术中联合读取信号的优化效率低的问题。
为实现上述目的,第一方面,本发明提供了一种量子比特联合读取信号的优化方法,所述优化方法包括:
基于待联合读取的量子比特确定待优化的联合读取信号中参数的参数初始值;
生成具有所述参数初始值特征的至少一个初始联合读取信号;
分别获得所述初始联合读取信号作用在所述待联合读取的量子比特时每个量子比特的第一读取保真度;
分别获取所述初始联合读取信号对应的损失函数值,所述损失函数值用于表示所有量子比特的第一读取保真度与第一读取保真度理论值的差异;
基于所述损失函数值优化所述参数的值,并返回执行生成所述初始联合读取信号的步骤,直至所述损失函数值收敛。
可选的,所述参数包括功率值、与所述待联合读取的量子比特对应的频率值以及与所述待联合读取的量子比特对应的幅值中的任意一种或多种。
可选的,待联合读取的量子比特为N时,所述参数的数量为2N+1。
可选的,生成所述初始联合读取信号的数量大于所述参数的数量。
可选的,所述获取所述初始联合读取信号对应的损失函数值,包括:
基于交叉熵损失函数获取所述初始联合读取信号对应的损失函数值,其中,所述交叉熵损失函数为:
其中,pi为第i个量子比特的第一读取保真度理论值,qi为第i个量子比特的第一读取保真度,H表示交叉熵。
可选的,所述基于所述损失函数值优化所述参数的值,包括:
基于所述参数的初始值及其对应的所述损失函数值利用全局最优化算法更新所述参数的值。
可选的,所述基于所述参数的初始值及其对应的所述损失函数值利用全局最优化算法更新所述参数的值,包括:
以所述参数的初始值及其对应的所述损失函数值作为Nelder-Mead算法的初始值,利用Nelder-Mead算法更新所述参数的值。
可选的,所述损失函数值包括利用对数损失函数获取的损失函数值。
可选的,所述第一读取保真度理论值包括所述待联合读取的量子比特单独读取时的第二读取保真度。
第二方面,本申请提供一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被执行时,能实现本申请第一方面提供的所述量子比特联合读取信号的优化方法。
第三方面,本申请提供一种量子比特联合读取信号的优化装置,所述优化装置包括:
初值获取模块,其被配置为基于待联合读取的量子比特确定待优化的联合读取信号中参数的参数初始值;
信号生成模块,其被配置为生成具有所述参数初始值特征的至少一个初始联合读取信号;
保真度获取模块,其被配置为分别获得所述初始联合读取信号作用在所述待联合读取的量子比特时每个量子比特的第一读取保真度;
损失函数值获取模块,其被配置为分别获取所述初始联合读取信号对应的损失函数值,所述损失函数值用于表示所有量子比特的第一读取保真度与第一读取保真度理论值的差异;
优化模块,其被配置为基于所述损失函数值优化所述参数的值,并返回执行生成所述初始联合读取信号的步骤,直至所述损失函数值收敛。
第四方面,本申请提供一种量子计算机,包括本申请第三方面提供的所述量子比特联合读取信号的优化装置。
与现有技术相比,本申请的技术方案具有以下有益效果:
本申请提出的量子比特联合读取信号的优化方法,利用损失函数值作为评价标准,根据损失函数值优化待联合读取的量子比特的联合读取信号,提高了联合读取信号的优化效率,将联合读取获取的第一读取保真度转化为损失函数值,并基于损失函数值对联合读取信号进行优化,损失函数值越小则优化的效果越好,能够更直观体现联合读取优化的效果,有利于提高优化效率。
本申请提出的所述可读存储介质、所述量子比特联合读取信号的优化装置以及所述量子计算机与所述量子比特联合读取信号的优化方法属于同一发明构思,因此具有相同的有益效果,在此不做赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一实施例提供的所述量子比特联合读取信号的优化方法的流程示意图;
图2是本申请一实施例提供的所述量子比特联合读取信号的优化装置的接结构示意图。
具体实施方式
以下将结合示意图对本发明的具体实施方式进行更详细的描述。根据下面的描述和权利要求书,本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是,附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例,仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或者位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个、三个等,除非另有明确具体的限定。
本申请实施例提供了一种量子比特联合读取信号的优化方法,参照图1所示,图1为本申请实施例提供的所述量子比特联合读取信号的优化方法的流程示意图,从图1中可以看出,所述优化方法包括:
步骤S1:基于待联合读取的量子比特确定待优化的联合读取信号中参数的参数初始值;
步骤S2:生成具有所述参数初始值特征的至少一个初始联合读取信号;
步骤S3:分别获得所述初始联合读取信号作用在所述待联合读取的量子比特时每个量子比特的第一读取保真度;
步骤S4:分别获取所述初始联合读取信号对应的损失函数值,所述损失函数值用于表示所有量子比特的第一读取保真度与第一读取保真度理论值的差异;
步骤S5:基于所述损失函数值优化所述参数的值,并返回执行生成所述初始联合读取信号的步骤,直至所述损失函数值收敛。
本申请实施例的所述优化方法利用损失函数值作为评价标准,根据损失函数值优化待联合读取的量子比特的联合读取信号,提高了联合读取信号的优化效率,将联合读取获取的第一读取保真度转化为损失函数值,并基于损失函数值对联合读取信号进行优化,损失函数值越小则优化的效果越好,能够更直观体现联合读取优化的效果,有利于提高优化效率。
所述步骤S1中,所述待联合读取的量子比特一般集成设置在一量子芯片上,所述量子芯片上还可以集成设置有其他量子比特,所述其他量子比特不参与联合读取,所述量子芯片上一般还集成设置有与各个量子比特对应耦合连接的一读取谐振腔、比特频率调控线以及比特状态调控线,通过一读取信号传输线向所述读取谐振腔发送读取信号,并接收从所述读取谐振腔反射或透射的读取反馈信号,通过解析所述读取反馈信号能够获取对应的量子比特的量子态信息。所述比特频率调控线用于传输偏置电压信号和/或脉冲偏置调控信号,所述偏置电压信号和所述偏置调控信号均可以对对应的量子比特的比特频率进行调控,所述比特状态调控线用于传输比特状态调控信号,所述比特状态调控信号能够调控对应的量子比特的状态。
所述步骤S1中,所述联合读取信号用于同时读取所述待联合读取的量子比特的量子态信息,具体地,全部的所述待联合读取的量子比特均耦合连接有一读取谐振腔,一读取信号传输线与全部的所述待联合读取的量子比特耦合连接的读取谐振腔耦合连接,并通过向所述读取信号传输线发送所述联合读取信号,以获取联合读取反馈信号,并解析所述联合读取反馈信号以获取所述待联合读取的量子比特的量子态信息。
所述联合读取信号的生成,可通过确定其参数的初始值,由AWG波形发生器生成一初始波形,并经过混频器上变频获取。
具体地,所述步骤S1中,所述参数初始值包括功率值、与所述待联合读取的量子比特对应的频率值以及与所述待联合读取的量子比特对应的幅值中的任意一种或多种。即可以根据优化的需要,选择优化所有所述参数中的一种或者多种。
另外地,在一些实施例中,所述待联合读取的量子比特的数量为N,所述参数的数量为2N+1,即针对所有所述参数进行优化。
所述步骤S2中,生成至少一个初始联合读取信号,以能够提供至少一组所有所述待联合读取的量子比特在联合读取过程中的第一读取保真度,以便于对所述第一读取保真度进行分析,以在所述初始联合读取信号的基础上进行优化,使得优化后的所述联合读取信号具有更高的第一读取保真度。相应的,当所述初始联合读取信号的数量不止一个时,所述步骤S1中针对同一参数应该给予相应数量的初始值,以能够生成针对同一参数进行优化的、参数初始值不同的、相应数量的所述初始联合读取信号。
在本申请的一些实施例中,生成所述初始联合读取信号的数量大于所述参数的数量,以提供更多的可以分析的数据,降低优化难度,提高优化效率。
所述步骤S3即将所述初始联合读取信号施加至所述读取信号传输线以获取一组所述第一读取保真度,另外地,当所述初始联合读取信号的数量不止一个时,需要分别将各个所述初始联合读取信号施加到所述读取信号传输线上,以获取多组包括所有所述待联合读取的量子比特在联合读取过程中的第一读取保真度。以便对多组所述第一读取保真度进行分析,在多个所述初始联合读取信号的基础上进行优化。
所述步骤S4中,利用损失函数值评价所述初始联合读取信号的读取效果,所述损失函数值基于所述步骤S3中获取的所述第一读取保真度以及第一读取保真度理论值获取。另外地,当所述初始联合读取信号的数量不止一个时,需要分别获取每个所述初始联合读取信号对应的损失函数值。
在一些实施例中,可以采用所述待联合读取的量子比特单独读取时的第二读取保真度作为所述第一读取保真度理论值,即优化的最优结果是联合读取信号的读取效果能够单比特读取的水准。
所述损失函数值能够表示每组所述初始联合读取信号的优异程度,具体的,所述损失函数值越小,其对应的所述初始联合读取信号的读取效果越好。
由于每组所述第一读取保真度包括了所有所述待联合读取的量子比特在联合读取过程中的第一读取保真度,数据量较多,另外地,在需要优化的参数的数量多的情况下,需要生成的所述初始联合读取信号的数量就更多,获取的所述第一读取保真度的数量就更多,不利于观察每组参数初始值对应的所述初始联合读取信号的优异程度,因此,将每组所述第一读取保真度都转化为损失函数值,使得每组所述初始联合读取信号都对应一个所述损失函数值,且损失函数值越小,读取效果越好,能够便于更快判断一组参数初始值下的所述初始联合读取信号的优异程度,以提高优化效率。
具体地,获取所述损失函数值包括:基于交叉熵损失函数获取所述初始联合读取信号对应的损失函数值,其中,所述交叉熵损失函数为:
其中,pi为第i个量子比特的第一读取保真度理论值,qi为第i个量子比特的第一读取保真度,H表示交叉熵。
所述交叉熵损失函数能够很好的评价所述第一读取保真度与所述第一读取保真度理论值的差异。
在一些实施例中,还可以采用对数损失函数来获取所述初始联合读取信号的损失函数值。
所述步骤S5中,基于所述损失函数值优化所述参数的值,并返回执行生成多个初始联合读取信号的步骤,直至所述损失函数值收敛。
具体地,可以设置当所述损失函数值小于第一预设数值时,认为此时所述损失函数值对应的所述初始联合读取信号能够满足联合读取信号对保真度的要求,以此时所述初始联合读取信号的参数的值作为优化后的参数的值。
在一些实施例中,所述基于所述损失函数值优化所述参数的值,包括:
基于所述参数的初始值及其对应的所述损失函数值利用全局最优化算法更新所述参数的值。
全局最优化算法一般具有严密的理论依据,而不是单纯凭借专家经验,理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解。
具体地,以所述参数的初始值及其对应的所述损失函数值作为Nelder-Mead算法的初始值,利用Nelder-Mead算法更新所述参数的值。
Nelder-Mead算法是一种求多元函数局部最小值的算法,其优点是不需要函数可导并能较快收敛到局部最小值。本实施例中,所述初始联合读取信号的参数初始值与所述损失函数值的直接关系并不知道,是通过所述第一读取保真度间接建立了所述参数值与所述损失函数值的关系,因此,Nelder-Mead算法非常适合用于本申请实施例中优化所述初始联合读取信号。
基于同一发明构思,本申请还提供一种量子比特联合读取信号的优化装置,参阅图2,图2为本申请实施例提供的所述量子比特读取信号的优化装置的结构示意图,所述优化装置包括:
初值获取模块110,其被配置为基于待联合读取的量子比特确定待优化的联合读取信号中参数的参数初始值;
信号生成模块120,其被配置为生成具有所述参数初始值特征的至少一个初始联合读取信号;
保真度获取模块130,其被配置为分别获得所述初始联合读取信号作用在所述待联合读取的量子比特时每个量子比特的第一读取保真度;
损失函数值获取模块140,其被配置为分别获取所述初始联合读取信号对应的损失函数值,所述损失函数值用于表示所有量子比特的第一读取保真度与第一读取保真度理论值的差异;
优化模块150,其被配置为基于所述损失函数值优化所述参数的值,并返回执行生成所述初始联合读取信号的步骤,直至所述损失函数值收敛。
基于同一发明构思,本申请还提供一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被执行时,能实现本申请一实施例提供的所述量子比特联合读取信号的优化方法。
基于同一发明,本申请还提供一种量子计算机,所述量子计算机包括本申请一实施例提供的所述量子比特联合读取信号的优化装置。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”或“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例中以合适的方式结合。此外,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例进行接合和组合。
上述仅为本发明的优选实施例而已,并不对本发明起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员,在不脱离本发明的技术方案的范围内,对本发明揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动,均属未脱离本发明的技术方案的内容,仍属于本发明的保护范围之内。
Claims (12)
1.一种量子比特联合读取信号的优化方法,其特征在于,所述优化方法包括:
基于待联合读取的量子比特确定待优化的联合读取信号中参数的参数初始值;
生成具有所述参数初始值特征的至少一个初始联合读取信号;
分别获得所述初始联合读取信号作用在所述待联合读取的量子比特时每个量子比特的第一读取保真度;
分别获取所述初始联合读取信号对应的损失函数值,所述损失函数值用于表示所有量子比特的第一读取保真度与第一读取保真度理论值的差异;
基于所述损失函数值优化所述参数的值,并返回执行生成所述初始联合读取信号的步骤,直至所述损失函数值收敛。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述参数包括功率值、与所述待联合读取的量子比特对应的频率值以及与所述待联合读取的量子比特对应的幅值中的任意一种或多种。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,待联合读取的量子比特为N时,所述参数的数量为2N+1。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,生成所述初始联合读取信号的数量大于所述参数的数量。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述初始联合读取信号对应的损失函数值,包括:
基于交叉熵损失函数获取所述初始联合读取信号对应的损失函数值,其中,所述交叉熵损失函数为:
其中,pi为第i个量子比特的第一读取保真度理论值,qi为第i个量子比特的第一读取保真度,H表示交叉熵。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述损失函数值优化所述参数的值,包括:
基于所述参数的初始值及其对应的所述损失函数值利用全局最优化算法更新所述参数的值。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于所述参数的初始值及其对应的所述损失函数值利用全局最优化算法更新所述参数的值,包括:
以所述参数的初始值及其对应的所述损失函数值作为Nelder-Mead算法的初始值,利用Nelder-Mead算法更新所述参数的值。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述损失函数值包括利用对数损失函数获取的损失函数值。
9.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一读取保真度理论值包括所述待联合读取的量子比特单独读取时的第二读取保真度。
10.一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被执行时,能实现如权利要求1~9中任一项所述的量子比特联合读取信号的优化方法。
11.一种量子比特联合读取信号的优化装置,其特征在于,所述优化装置包括:
初值获取模块,其被配置为基于待联合读取的量子比特确定待优化的联合读取信号中参数的参数初始值;
信号生成模块,其被配置为生成具有所述参数初始值特征的至少一个初始联合读取信号;
保真度获取模块,其被配置为分别获得所述初始联合读取信号作用在所述待联合读取的量子比特时每个量子比特的第一读取保真度;
损失函数值获取模块,其被配置为分别获取所述初始联合读取信号对应的损失函数值,所述损失函数值用于表示所有量子比特的第一读取保真度与第一读取保真度理论值的差异;
优化模块,其被配置为基于所述损失函数值优化所述参数的值,并返回执行生成所述初始联合读取信号的步骤,直至所述损失函数值收敛。
12.一种量子计算机,其特征在于,包括如权利要求11所述的量子比特联合读取信号的优化装置。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211143752.4A CN117787423A (zh) | 2022-09-20 | 2022-09-20 | 量子比特联合读取信号的优化方法、装置及量子计算机 |
PCT/CN2023/113157 WO2024046115A1 (zh) | 2022-08-31 | 2023-08-15 | 量子比特联合读取信号的优化方法、装置、量子控制系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211143752.4A CN117787423A (zh) | 2022-09-20 | 2022-09-20 | 量子比特联合读取信号的优化方法、装置及量子计算机 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117787423A true CN117787423A (zh) | 2024-03-29 |
Family
ID=90393300
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211143752.4A Pending CN117787423A (zh) | 2022-08-31 | 2022-09-20 | 量子比特联合读取信号的优化方法、装置及量子计算机 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117787423A (zh) |
-
2022
- 2022-09-20 CN CN202211143752.4A patent/CN117787423A/zh active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108805293B (zh) | 基于超导量子计算的多比特操控系统及方法 | |
Zhou et al. | Non-crossing quantile regression for distributional reinforcement learning | |
CN115545204B (zh) | 多量子比特测量结果的确定方法、确定装置及量子计算机 | |
CN114757225A (zh) | 信号采样质量的确定方法、装置、设备及存储介质 | |
Hu et al. | Sequential sharing of two-qudit entanglement based on the entropic uncertainty relation | |
CN117787423A (zh) | 量子比特联合读取信号的优化方法、装置及量子计算机 | |
Mereghetti et al. | Note on the succinctness of deterministic, nondeterministic, probabilistic and quantum finite automata | |
CN115146781B (zh) | 联合读取信号的参数获取方法、装置及量子控制系统 | |
Ju et al. | Two kinds of properties of knowledge networks, knowledge diversity and recombinant innovation: a patent analysis in the wind energy field | |
Herriger et al. | Conditions for exchangeable coalescents to come down from infinity | |
Li et al. | Dissipative filtering for two-dimensional LPV systems: A hidden Markov model approach | |
CN115115055B (zh) | 联合读取信号的参数优化方法、装置及量子控制系统 | |
Franklin et al. | Key developments in algorithmic randomness | |
WO2023273870A1 (zh) | 多量子比特测量结果的确定方法、确定装置及量子计算机 | |
CN115545205B (zh) | 多量子比特测量结果的确定方法、确定装置及量子计算机 | |
Chen et al. | Optimal weighted random forests | |
WO2024046115A1 (zh) | 量子比特联合读取信号的优化方法、装置、量子控制系统 | |
CN115409184B (zh) | 量子芯片测试方法、系统、装置及量子计算机 | |
CN116402144A (zh) | 多量子比特测量结果的确定方法、确定装置及量子计算机 | |
CN115840126A (zh) | 一种量子比特频率获取方法、量子测控系统和量子计算机 | |
Wang et al. | Unifying decision trees split criteria using tsallis entropy | |
Jolis | On a multiple Stratonovich-type integral for some Gaussian processes | |
CN118709798A (zh) | 量子位频率控制信号的生成方法、装置及量子计算机 | |
CN117371547B (zh) | 离子阱芯片参数确定方法及装置、电子设备和介质 | |
Passos et al. | Extrema Analysis of Node Centrality in Weighted Networks |
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 |