CN117980922A - 使用时间度量来操作量子设备 - Google Patents

Abstract

提供了用于操作量子计算系统中的一个或多个量子位的系统和方法。在一些示例中，方法可以包括获得与量子设备中的量子位的操作参数的时间度量相关联的过去时间数据。该方法可以包括至少部分地基于与操作参数的时间度量相关联的过去时间数据来选择操作参数值，以降低发生时间相依缺陷的可能性。时间相依缺陷可以展现时间相依行为。该方法可以包括以操作参数值操作量子设备中的量子位。

Description

使用时间度量来操作量子设备

相关申请

本申请要求于2021年9月13日提交的标题为“Operating Quantum Devices Usinga Temporal Metric”的美国临时申请序列号63/,243,427的优先权权益，其通过引用并入本文。

技术领域

本公开一般涉及量子计算系统。

背景技术

量子计算是利用量子效应(诸如基态和叠加的叠加)来比经典数字计算机更有效地执行某些计算的计算方法。与以位的形式(例如，“1”或“0”)存储和操纵信息的数字计算机相反，量子计算系统可以使用量子位(quantum bit)(“量子位”(qubit))来操纵信息。量子位可以指能够叠加多个状态(例如，“0”和“1”状态两者中的数据)和/或叠加多个状态中的数据本身的量子设备。根据常规术语，量子系统中“0”和“1”状态的叠加可以表示为，例如|0>+b|1>。数字计算机的“0”和“1”状态分别类似于量子位的|0>和|1>基本状态。

发明内容

本公开的实施例的方面和优点将在以下描述中部分地阐述，或者可以从描述中获知，或者可以通过实施例的实践而获知。

本公开的一个示例方面涉及一种操作量子设备中的量子位的方法。该方法可以包括获得与量子设备中的量子位的操作参数的时间度量相关联的过去时间数据。该方法可以包括至少部分地基于与操作参数的时间度量相关联的过去时间数据来选择操作参数值，以降低发生时间相依缺陷可能性。时间相依缺陷可以展现时间相依行为。该方法可以包括以操作参数值操作量子设备中的量子位。

本公开的其他方面针对各种系统、方法、装置、非暂时性计算机可读介质、计算机可读指令和计算设备。

参考以下描述和所附权利要求，将更好地理解本公开的各种实施例的这些和其他特征、方面和优点。并入本说明书中并构成本说明书的一部分的附图示出了本公开的示例实施例，并且与说明书一起解释了相关原理。

附图说明

在参考附图的说明书中阐述了针对本领域普通技术人员的实施例的详细讨论，其中：

图1描绘了根据本公开的示例实施例的示例量子计算系统。

图2描绘了量子位操作频率与能量弛豫时间的示例曲线图。

图3描绘了量子位的能量弛豫时间随时间的示例电报(telegraphic)行为。

图4描绘了量子位的能量弛豫时间随时间的示例扩散行为。

图5描绘了根据本公开的示例实施例的用于确定量子计算系统中的一个或多个量子位中的每一个的操作参数的示例系统。

图6描绘了根据本公开的示例实施例的用于确定量子计算系统中的一个或多个量子位中的每一个的操作参数的示例方法的流程图。

图7描绘了根据本公开的示例实施例的用于为量子计算系统中的一个或多个量子位中的每一个选择操作参数的示例方法的流程图。

图8描绘了根据本公开的示例实施例的用于生成成本函数以解决操作参数的电报行为的示例方法。

图9描绘了根据本公开的示例实施例的加权成本项的示例生成。

图10描绘了根据本公开的示例实施例的用于生成成本函数以解决操作参数的扩散行为的示例方法。

图11描绘了根据本公开的示例实施例的用于生成成本函数以解决操作参数的扩散和电报行为的示例方法。

图12描绘了根据本公开的示例实施例的机器学习模型预测未来缺陷状态的示例训练。

图13描绘了根据本公开的示例实施例的预测未来缺陷状态的机器学习模型的示例应用。

图14描绘了根据本公开的示例实施例的可以用于实现本公开的各方面的示例经典计算环境。

具体实施方式

本公开的示例方面涉及用于操作量子计算系统中的量子位的系统和方法。操作量子设备的一个问题是量子位可以退相干(例如，不期望的双相和/或跃迁状态)。在完成计算之前发生的退相干可能导致误差。

例如，量子计算设备可以包括具有多个量子位(例如，超导量子位)的量子处理器。可以根据操作参数来操作每个量子位。操作参数的有效性可以取决于时间度量(例如，度量可以随时间变化)。时间度量可以作为操作参数的函数而变化，并且可以随时间变化。在一些情况下，时间度量可以与由例如与缺陷(诸如用于实现多个量子位的材料中的二能级系统(two-level-system，TLS)缺陷)冲突(cllide)或重合而产生的时间相依材料缺陷相关联。

例如，量子处理器可以包括例如以二维网格布置的多个量子位，在二维网格中允许相邻量子位相互作用。可以使用相应的操作频率(例如，相应的空闲频率和/或相互作用频率和/或读出频率和/或重置频率)来操作每个量子位。操作频率可以随量子位而变化(例如，每个量子位可以在不同的操作频率下空闲)。

一些操作频率优于其他操作频率。用于评估量子位的特定操作频率的时间度量可以是操作频率的能量弛豫时间。较低的能量弛豫时间可能导致较大的量子计算误差，因此可能期望在能量弛豫时间高的频率下操作量子位。

然而，量子位能量弛豫时间可以基于操作频率和基于时间以数量级波动。在这方面，能量弛豫时间的基于时间的波动可能对缩放量子计算机造成障碍。能量弛豫时间的一些波动可以由与量子位跃迁冲突(例如，移入和移出谐振)或重合的材料二能级系统缺陷的跃迁引起。在一些情况下，波动可以表现出电报行为，其中，缺陷在多个离散状态之间移动。可替代地，波动可以表现出扩散行为，其中，缺陷半连续地漂移。在另一种形式中，缺陷可能表现出电报和扩散行为中的每一种的一些。

在频率可调谐量子位架构中，可以通过优化单量子位门、多量子位门、重置和读出发生的频率来减少二能级系统缺陷。然而，频率的此优化不考虑时间度量(例如，能量弛豫时间)的时间相依行为及相关联时间相依缺陷，诸如与二能级系统跃迁冲突的时间相依性。

本公开的各方面描述了利用过去时间数据来预测和避免未来缺陷的系统和方法。过去时间数据可以用于在选择量子位的操作参数时实现约束。这些约束可以降低确定用于与时间相依缺陷重合的量子位的操作的操作参数的可能性。

例如，在一些实施例中，可以构造成本函数，该成本函数是加权成本项的总和。加权成本项中的至少一个可以与过去时间数据相关联以实现约束。成本函数可以被优化或以其他方式用于选择操作参数的操作参数值。量子设备可以以所确定的量子位的操作参数操作，以改善性能并减少由于缺陷引起的误差的发生。

在一些实施方式中，成本函数可以包括成本项，使得成本函数将过去缺陷状态嵌入到成本函数中。这种方法可能适合于电报缺陷。在一些实施例中，成本函数可以包括将未来预测缺陷状态嵌入到成本函数中的成本项。可以从过去的时间数据外推未来预测的缺陷状态。该外推可以利用例如多项式拟合或机器学习模型(例如，使用神经网络实现)来完成。这可能适合于展现出扩散行为的缺陷。使用与过去缺陷状态及从过去时间数据外推的未来预测缺陷状态两者相关联的成本项的混合方法可能适合于其它情况，诸如展现电报及扩散行为两者的缺陷。

根据本公开的示例方面的系统和方法可以具有许多技术效果和益处。例如，根据本公开的示例方面操作的量子计算设备可以以更少的误差和增加的准确度执行计算。另外，误差的减少可以提供量子计算系统的增加的相干性以及扩展量子计算系统以包括增加数量的量子位的能力。

现在参考附图，将更详细地讨论本公开的示例实施例。如本文所用，术语“约”与值结合使用是指在该值的20％内。

图1描绘了示例量子计算系统100。系统100是一个或多个位置中的一个或多个经典计算机和/或量子计算设备的系统的示例，其中可以实现下面描述的系统、组件和技术。使用本文提供的公开内容，本领域普通技术人员将理解，在不脱离本公开的范围的情况下，可以使用其他量子计算设备或系统。

系统100包括与一个或多个经典处理器104进行数据通信的量子硬件102。经典处理器104可以被配置为执行存储在一个或多个存储器设备中的计算机可读指令以执行操作，诸如本文所述的任何操作。量子硬件102包括用于执行量子计算的组件。例如，量子硬件102包括量子系统110、控制设备112和读出设备114(例如，读出谐振器)。量子系统110可以包括一个或多个多能级量子子系统，诸如量子位(例如，量子位120)的寄存器。在一些实施方式中，多能级量子子系统可以包括超导量子位，诸如通量量子位、电荷量子位、transmon量子位、gmon量子位等。

系统100利用的多能级量子子系统的类型可以变化。例如，在一些情况下，包括附接到一个或多个超导量子位(例如transmon、通量、gmon、xmon或其他量子位)的一个或多个读出设备114可能是方便的。在其他情况下，可以使用离子阱、光子设备或超导腔(例如，可以在不需要量子位的情况下准备的状态)。多能级量子子系统的实现的其他示例包括通量量子位、硅量子点或磷杂质量子位。

量子电路可以经由耦合到一个或多个控制设备112的多个控制线被构造并应用于被包括在量子系统110中的量子位的寄存器。在量子位寄存器上操作的示例控制设备112可以用于实现量子门或具有多个量子门(例如，泡利门、哈达玛门、受控非(CNOT)门、受控相位门、T门、多量子位量子门、耦合器量子门等)的量子电路。一个或多个控制设备112可以被配置为通过一个或多个相应的控制参数(例如，一个或多个物理控制参数)对量子系统110进行操作。例如，在一些实施方式中，多能级量子子系统可以是超导量子位，并且控制设备112可以被配置为向控制线提供控制脉冲以生成磁场来调整量子位的频率。

量子硬件102还可以包括读出设备114(例如，读出谐振器)。经由测量设备获得的测量结果108可以被提供给经典处理器104以用于处理和分析。在一些实施方式中，量子硬件102可以包括量子电路，并且控制设备112和读出设备114可以实现通过物理控制参数(例如，微波脉冲)在量子系统102上操作的一个或多个量子逻辑门，物理控制参数通过被包括在量子硬件102中的接线发送。控制设备的其他示例包括任意波形生成器，其中，DAC(数模转换器)产生信号。

读出设备114可以被配置为对量子系统110执行量子测量并将测量结果108发送到经典处理器104。另外，量子硬件102可以被配置为从经典处理器104接收指定物理控制量子位参数值106的数据。量子硬件102可以使用接收到的物理控制量子位参数值106来更新控制设备112和读出设备114对量子系统110的动作。例如，量子硬件102可以接收指定表示被包括在控制设备112中的一个或多个DAC的电压强度的新值的数据，并且可以相应地更新DAC对量子系统110的动作。经典处理器104可以被配置为例如通过向量子硬件102发送指定初始参数集合106的数据来在初始量子态中初始化量子系统110。

在一些实施方式中，读出设备114可以利用量子系统的元件(诸如量子位)的|0>和|1>的阻抗的状态的差异来测量元件(例如，量子位)的状态。例如，由于量子位的非线性，当量子位处于状态|0>或状态|1>时，读出谐振器的谐振频率可以采用不同的值。因此，从读出设备114反射的微波脉冲携带取决于量子位状态的幅度和相移。在一些实施方式中，珀塞尔滤波器可以与读出设备114结合使用，以阻止量子位频率下的微波传播。

在一些实施方式中，量子系统110可以包括例如以二维网格122布置的多个量子位120。为了清楚起见，图1中描绘的二维网格122包括4×4量子位，然而在一些实施方式中，系统110可以包括更少或更多数量的量子位。在一些实施方式中，多个量子位120可以通过多个量子位耦合器(例如，量子位耦合器124)彼此相互作用。量子位耦合器可以定义多个量子位120之间的最近邻相互作用。在一些实施方式中，多个量子位耦合器的强度是可调谐参数。在一些情况下，量子计算系统100中包括的多个量子位耦合器可以是具有固定耦合强度的耦合器。

在一些实施方式中，多个量子位120可以包括数据量子位(诸如量子位126)和测量量子位(诸如量子位128)。数据量子位是参与由系统100执行的计算的量子位。测量量子位是可以用于确定由数据量子位执行的计算的结果的量子位。也就是说，在计算期间，使用合适的物理操作将数据量子位的未知状态转移到测量量子位，并且经由对测量量子位执行的合适的测量操作来测量数据量子位的未知状态。

在一些实施方式中，可以使用相应的操作频率(诸如空闲频率和/或相互作用频率和/或读出频率和/或重置频率)来操作多个量子位120中的每个量子位。操作频率可以随量子位而变化。例如，每个量子位可以以不同的操作频率空闲。可以在执行计算之前选择量子位120的操作频率。

一些操作频率优于其他操作频率。用于评估特定操作频率对于特定量子位有多好的一个度量是量子位在该频率处的能量弛豫时间(T1)。较低的能量弛豫时间可导致较大的量子计算误差。在这方面，可能期望在能量弛豫时间高的频率下操作量子位。

图2描绘了示出量子位频率132和能量弛豫时间(T1)134之间的示例关系的曲线图130。理想地，能量弛豫时间将作为量子位频率的函数平滑地变化。然而，如曲线图130所示，实际上，能量弛豫时间可能由于缺陷而作为量子位频率的函数而偶发地变化，如向下尖峰136所示。缺陷可归因于例如二能级系统(TLS)缺陷跃迁频率移动到与操作频率共振。

能量弛豫时间也可以随时间变化。在这方面，能量弛豫时间是与量子位的操作频率的操作参数相关联的时间度量。例如，图3描绘了作为操作频率142和时间146的函数的能量弛豫时间144的曲线图140。曲线图140中的较暗像素表示可以归因于缺陷(诸如与TLS缺陷的冲突(collision))的能量弛豫时间的减少。如所展示，缺陷发生的操作频率可以随时间变化且展现时间相依行为。在图3的实例中，缺陷在多个离散频率之间移动。就此而言，在图3的实例中，时间相依缺陷展现电报行为(例如，缺陷在多个离散频率之间移动)。

作为另一示例，图4描绘了作为操作频率152和时间156的函数的能量弛豫时间154的曲线图150。曲线图150中的较暗像素表示可以归因于缺陷(诸如TLS缺陷)的能量弛豫时间的减少。如所展示，缺陷发生的操作频率可以随时间变化且展现时间相依行为。在图4的示例中，缺陷随时间半连续地漂移。在这方面，在图4的实例中，时间相依缺陷展现扩散行为(例如，缺陷随时间漂移)。

如图3和图4所示，由弛豫时间减少演示的缺陷可以展现出电报行为、扩散行为或电报和扩散行为两者。本公开的方面涉及操作量子设备中的量子位以减少可以归因于缺陷(诸如TLS缺陷)的时间相依行为的误差。

本公开的各方面涉及用于以通过确定导致缺陷的可能性降低的量子位的操作参数来减少时间相依缺陷(例如，与TLS缺陷冲突)的发生的方式操作量子位的系统和方法。例如，根据本公开的示例方面的系统和方法可以确定避免能量弛豫时间的TLS抑制的量子位的操作频率。

在特定方面，至少部分地基于与量子位相关联的过去时间数据来确定操作参数。过去时间数据可以指示时间度量(例如，能量弛豫时间)如何随时间波动。过去时间数据可以用于实现优化问题中的约束，该约束结合过去时间数据的知识以降低选择可能导致量子位的缺陷(例如，与TLS缺陷冲突)的操作参数的可能性。

出于说明和讨论的目的，参考布置在二维网格中的量子位(例如，超导量子位)来讨论本公开的各方面。操作参数是量子位操作频率。时间度量可以是能量弛豫时间。缺陷可以是与二能级系统缺陷的冲突。

使用本文提供的公开内容，本领域普通技术人员将理解，在不脱离本公开的范围的情况下，本公开的各方面可以与任何类型的量子位和架构一起使用。例如，量子位可以是自旋量子位量子处理器中的自旋量子位或捕获离子量子处理器中的离子。

在不脱离本公开的范围的情况下，操作参数可以是任何可调谐参数。例如，在自旋量子位中，操作参数可以是外部磁场。

在不脱离本公开的范围的情况下，可以展现出任何时间相依行为。例如，在为超导量子位选择操作频率的情况下，时间相依行为可以用于实现单量子位门、多量子位门、重置和/或读出。在不脱离本公开的范围的情况下，操作参数之间的依赖性可以变化。例如，双量子位门频率轨迹可以取决于单量子位门频率轨迹。

在不脱离本公开的范围的情况下，可以使用任何时间度量。例如，时间度量可以基于单量子位随机化基准测试、单量子位交叉熵基准测试、双量子位随机化基准测试、双量子位交叉熵基准测试、散相时间或其他合适的度量。

在不脱离本公开的范围的情况下，可以考虑任何缺陷。例如，缺陷可以归因于动态微波模式或核自旋。

图5描绘了根据本公开的示例实施例的用于确定一个或多个量子位的操作频率的示例系统200。系统200可以是在一个或多个位置中的一个或多个量子或经典计算机上实现为量子或经典计算机程序的系统的示例。

系统200接收表示要用于执行计算的量子计算设备的输入数据，例如输入数据206。例如，输入数据206可以包括表示量子计算设备中包括的量子位的性质的数据，诸如量子计算设备中包括的量子位的类型、量子计算设备中包括的量子位的数量、量子计算设备中包括的量子位之间的相互作用的类型、量子计算设备中包括的量子位的可访问频率范围、量子计算设备中包括的量子位的预测和/或测量的弛豫和/或相干时间。

输入数据206还可以包括表示优化约束的数据，该优化约束可以用于减少可允许的量子位操作频率配置的数量。优化约束可以基于量子设备(及其控制系统)的物理和工程约束并且可以变化。例如，优化约束可以包括对相邻量子位之间的频率差异的预定约束(例如，使得相邻量子位彼此间隔空闲的X GHz的约束量子位频率)、对不同类型的操作频率之间的关系的预定约束(例如，约束相邻量子位以其空闲频率的近似平均值相互作用)、或对可接受频率误差容限的预定约束。

根据本公开的特定方面，优化约束可以至少部分地基于与量子设备中的一个或多个量子位的时间度量(例如，能量弛豫时间)相关联的过去时间数据。过去时间数据可以演示例如量子位的缺陷在随时间变化的操作参数下的电报和/或扩散行为。

系统200包括成本函数生成器202。成本函数生成器202可以被配置为接收输入数据206并定义第一成本函数，该第一成本函数将量子位操作频率值映射到与由输入数据206指定的量子设备的操作状态相对应的成本。量子设备的操作状态可以被定义为由量子设备在量子算法的执行期间使用的量子位操作频率(例如，空闲频率和相互作用频率)的集合。

根据本公开的示例方面，成本函数可以包括多个加权成本项。加权成本项中的至少一个可以与和时间度量相关联的过去时间数据相关联。下面参考图7-图13详细描述定义这样的成本函数和示例成本函数项。

该系统可以包括成本函数调整器204。成本函数调整器被配置为接收表示一个或多个优化约束的输入数据，并将一个或多个约束应用于由成本函数生成器202定义的第一成本函数，以定义调整的成本函数。

该系统可以包括优化器210。优化器210可以被配置为调整量子位操作频率值以根据由成本函数调整器204定义的调整的成本函数来变化成本，使得由输入数据206指定的量子设备的操作状态得到改善，例如，由量子计算设备使用调整的量子位操作频率值执行的计算不太容易出错。优化器210可以被配置为将各种标准优化例程实现为调整量子位操作频率值以根据调整的成本函数来变化成本的一部分。下面描述示例优化例程。

系统200生成表示量子位操作频率的输出数据，例如输出数据208。生成的输出数据208可以用于操作量子位/包括量子位的量子设备并执行计算。

图6描绘了根据本公开的示例实施例的用于操作量子计算系统中的一个或多个量子位的示例方法300的流程图。方法300可以使用任何合适的量子和/或经典计算系统(诸如图1中描述的系统)来实现。图6描绘了出于说明和讨论的目的以特定顺序执行的操作。使用本文提供的公开内容，本领域普通技术人员将理解，本文描述的任何方法的操作可以在不脱离本公开的范围的情况下扩展，包括未以各种方式示出、省略、重新布置和/或修改的步骤。

在302处，方法300包括获得与一个或多个量子位的操作参数的时间度量相关联的过去时间数据。在一些实施方式中，过去时间数据可以与在与量子位相关联的不同操作频率下的能量弛豫时间相关联。操作频率可以是例如在相互作用量子位网络中操作最近邻相互作用量子位的空闲频率和/或相互作用频率。在图3和图4中提供了与能量弛豫时间相关联的过去时间数据的示例。

在304处，方法300包括至少部分地基于与操作参数的时间度量相关联的过去时间数据来选择操作参数值，以降低发生时间相依缺陷(例如，与TLS缺陷冲突)的可能性。时间相依缺陷可以展现时间相依行为(例如，电报及/或扩散行为)。在示例实施例中，选择操作参数可以包括构造基于过去时间数据实现约束的成本函数。可以使用成本函数来执行优化操作，以选择操作参数的操作参数值。将参考图7-图13详细讨论关于构造成本函数和执行优化操作的细节。

在306处，方法300包括以所选择的操作参数值操作量子设备中的量子位。例如，二维网格中的多个量子位可以在为每个量子位确定的操作频率下操作以执行量子操作(例如，实现量子算法、实现单量子位门、实现多量子位门、执行读出等)。

现在参考图7-图13，将阐述基于过去时间数据选择操作参数值的示例性实施方式。图7描绘了根据本公开的示例实施例的用于至少部分地基于与操作参数的时间度量相关联的过去时间数据来选择操作参数值以降低发生时间相依缺陷的可能性的示例方法400的流程图。方法400可以使用任何合适的量子和/或经典计算系统(诸如图1中描述的系统)来实现。图7描绘了出于说明和讨论的目的以特定顺序执行的操作。使用本文提供的公开内容，本领域普通技术人员将理解，本文描述的任何方法的操作可以扩展，包括未以各种方式示出、省略、重新布置和/或修改的步骤，而不脱离本公开的范围。

在402处，该方法包括构造具有多个加权成本项的成本函数。成本函数可以将量子位操作参数值(例如，操作频率值)映射到与量子设备的状态对应的成本(例如，实数)。较低的成本可以对应于量子设备的更好的操作状态(例如，实现具有降低的误差率的量子算法)。成本函数可以具有多个加权成本项。例如，可以至少部分地基于表示量子计算设备中包括的量子位的属性的数据来确定成本函数项和权重。

在404处，该方法包括基于过去时间数据实现成本函数中的成本项。例如，成本函数中的加权成本项中的至少一个可以至少部分地基于过去时间数据。可以考虑缺陷的时间相依行为来构造基于过去时间数据的加权成本项。例如，可以通过考虑缺陷是否展现出电报行为、扩散行为或电报和扩散行为的组合来构造加权成本项。下面阐述关于示例成本函数的细节。

在406处，该方法包括基于成本函数选择操作参数值。例如，可以对成本函数执行优化过程以确定一个或多个量子位的操作参数值。在一些实施方式中，可以为布置在二维网格中的量子位确定操作参数，诸如操作频率。下面阐述关于示例优化过程的细节。

图8描绘具有用于解决展现出电报行为的缺陷的加权成本项的成本函数502的示例构造。加权成本项可以与过去时间数据相关联，使得成本函数502将至少一个过去缺陷状态嵌入到成本函数中。

更具体地，电报缺陷状态可在多个离散缺陷状态之间突然跳跃。减少电报缺陷状态的方法可以是建立成本函数，该成本函数是当前和过去测量的(例如，未建模的)成本函数的加权和，如图8所示。更具体地，成本函数502可以是与时间t₀相关联的当前成本函数504以及分别与时间t_-1、t_-2和t_-3相关联的过去测量的成本函数506、508和510的加权和。以此方式，可将多个过去缺陷状态嵌入到成本函数中。通过将过去缺陷状态嵌入到成本函数中，成本函数可以隐含地预期缺陷状态返回到过去所测量的缺陷状态。

下面提供了用于构造成本函数以解决电报缺陷状态的示例过程：

取当前时间t0的T1(f,t0)数据。

针对时间ti<t0，拉取历史T1(f,ti)数据。

如下构造加权弛豫成本函数：

C(f)＝Σi≤0wi C(f,ti|T1(f,ti))使得Σi wi＝1

权重wi可以通过任意函数来选择，该函数可以取决于例如量子位、缺陷(例如TLS)和量子处理器架构。在一些实施例中，可以基于任意时间常数Tc来选择权重wi。例如，可以经由如下的高斯函数来选择权重：wi∝exp[-((t0-ti)/Tc)^2]。作为另一示例，可以经由如下的衰减指数函数来选择权重：wi∝exp[-(t0-ti)/Tc]。

在一些实施例中，可以根据权重函数来选择权重，该权重函数在权重与距离当前时间更远的时间相关联时抑制权重。权重函数可以是任意函数和/或可以取决于量子位架构和被减轻的缺陷的类型。图9描绘了用于基于时间与当前时间的偏差来分配权重的示例权重函数520。在一些示例中，权重函数对与较不近的过去时间数据相关联的成本项的加权小于与较近的过去时间数据相关联的成本项。

图10描绘具有用于解决展现扩散行为的缺陷的加权成本项的成本函数532的示例构造。成本函数532可以包括一或多个加权成本项以将未来预测的缺陷状态嵌入到成本函数中。可以至少部分地基于过去时间数据(例如，使用过去时间数据的多项式拟合、使用机器学习算法等)来确定未来预测的缺陷状态。

扩散缺陷状态可以具有平滑变化的操作参数。减轻扩散缺陷状态的方法可以是建立成本函数，成本函数是当前成本函数与未来的一或多个预测成本函数的加权和，如图10中所示出的。可以经由(例如)简单多项式拟合或使用神经网络基于与时间度量相关联的过去时间数据外推缺陷状态来生成预测成本函数。更具体地，成本函数532可以是与时间t0相关联的当前成本函数534和tk≥ti>t0时的未来预测成本函数535的加权和。可以通过经由多项式拟合、机器学习算法或一些其他方法外推f_TLS来生成未来预测。可以从例如分别在时间t_-1、t_-2和t_-3的过去测量的时间数据(例如，成本函数536、538和540)确定未来预测成本函数。通过嵌入未来预测，成本函数532预期TLS缺陷可以移动到先前未访问的频率。将未来预测的成本项嵌入成本函数中也可以用于利用适当的外推模型来解决缺陷状态的电报行为。

在一些实施例中，如图11所示，可以构造成本函数，成本函数包括当前成本函数、一个或多个预测成本函数以及一个或多个过去测量的成本函数。该成本函数可以适合于例如解决表现出电报行为和扩散行为两者的缺陷状态。例如，如图11所示，成本函数552可以是在tk≥ti>t0时当前和过去测量的成本函数555以及未来预测成本函数557的加权和。成本函数555可以与当前时间t0的成本函数554以及分别与时间t_-1、t_-2和t_-3相关联的过去测量的成本函数556、558和560相关联。可以从例如分别在时间t_-1、t-2和t_-3的过去测量的时间数据(例如，成本函数536、538和540)确定未来预测成本函数。

下面提供了用于在图11中的方法下构造成本函数的示例过程：

取当前时间t0的T1(f,t0)数据。

针对时间ti<t0拉取历史T1(f,ti)数据。

预测时间tk≥ti>t0的未来数据(例如，使用外推、机器学习等)

如下构造加权迟豫成本函数：

使得Σiwi＝1。

权重wi可以通过任意函数来选择，该任意函数可以取决于例如量子位、缺陷(例如，TLS缺陷)和量子处理器架构。在一些实施例中，可以基于任意时间常数Tc来选择权重wi。例如，可以经由如下的高斯函数来选择权重：wi∝exp[-((t0-ti)/Tc)^2]。作为另一示例，可以经由如下的衰减指数函数来选择权重：wi∝exp[-(t0-ti)/Tc].。在一些实施例中，可以根据权重函数来选择权重，该权重函数当权重与距离当前时间更远的时间相关联(例如，如图9所示)时抑制该权重。

可以使用任何合适的方法来生成和/或/>成本函数预测。一种方法是将过去时间数据轨迹拟合到一些函数，如多项式，然后使用该多项式来外推缺陷可能在未来时间的位置。另一种方法是使用诸如神经网络的机器学习(ML)模型来预测缺陷的未来位置和/或未来/>频谱。给定足够的模型容量，该方法可以对减轻扩散和电报缺陷有用。

更具体地，图12示出了用于在监督学习框架内训练机器学习(ML)模型610的一个示例实施例。例如，模型610可以是多项式回归模型或任意神经网络模型。输入604可以是过去时间数据和时间的一部分。标签602可以是相对于输入604延迟某个任意时间的数据的某个部分。

图13示出了根据本公开的示例实施例的可以如何使用训练的ML模型610的一个示例。在某个当前时间t0，过去时间数据可以作为输入614馈送到模型610中。模型610可以生成预测的缺陷位置及/或预测的频谱及/或/>成本函数。然后，该信息可以用于构造具有用于未来预测状态的加权成本项的成本函数，如上所述。将参考图14讨论关于可以用于训练和/或应用ML模型610的示例计算环境的细节。

下面阐述关于示例优化过程和示例成本函数和成本项的附加细节。如上所述，示例成本项可以与当前时间、过去测量时间和/或未来预测时间相关联。出于说明和讨论的目的，描述了示例优化过程和示例成本项，以用于确定在超导量子计算设备中操作最近邻相互作用量子位的空闲频率和相互作用频率，然而，下面描述的技术同样可以应用于确定包括相互作用量子位网络(例如，不限于最近邻相互作用)的任何量子位架构(例如，量子点、缺陷自旋、原子)的操作参数。

更具体地，在一些实施方式中(例如，在包括相互作用超导量子位的二维网格的量子计算设备中)，操作参数可以包括空闲频率和相互作用频率。空闲频率是当量子位不涉及计算时或当量子位用于执行单量子位门时操作量子位的频率。可以为量子计算设备中的每个量子位指定对应的空闲量子位频率。相互作用频率是当执行双量子位门时操作二维网格中的相邻量子位的共同频率。可以为每对相邻量子位指定对应的相互作用频率。

可以定义成本函数，成本函数将量子位操作频率值(例如，所有量子位空闲频率，如下所述)映射到对应于量子设备的操作状态的成本(例如，实数)。例如，较低的成本可以对应于量子设备的更好的操作状态，例如，与其他操作状态相比，以较低的误差率执行任意量子算法的操作状态。在一些情况下，更好的操作状态可以取决于量子算法。根据本公开的示例方面的系统和方法可以通过在不同的优化例程中对各个成本项进行不同的加权来考虑这种依赖性。

成本函数包括对应于相应成本的成本项的加权和。包括在第一成本函数中的成本项的类型可以变化并且取决于量子计算设备的类型。如上所述，某些成本项可以基于过去时间数据和/或未来预测状态。作为一个示例，成本函数可以包括当前时间、过去测量时间和/或未来预测时间的空闲成本项，成本项惩罚量子位空闲频率的不期望属性。空闲成本项可以惩罚低量子位弛豫时间(T1)空闲频率。在不脱离本公开的范围的情况下，可以在成本函数中使用其他成本项。

图14描绘了根据本公开的示例实施例的确定一个或多个量子位的操作参数值的示例计算系统700的框图。系统700包括通过网络780通信地耦合的用户计算设备702、服务器计算系统730和训练计算系统750。

用户计算设备702可以是任何类型的计算设备，诸如例如个人计算设备(例如，膝上型计算机或台式计算机)、移动计算设备(例如，智能电话或平板计算机)、游戏控制台或控制器、可穿戴计算设备、嵌入式计算设备或任何其他类型的计算设备。

用户计算设备702包括一个或多个处理器712和存储器714。一个或多个处理器712可以是任何合适的处理设备(例如，处理器核、微处理器、ASIC、FPGA、控制器、微控制器等)，并且可以是一个处理器或可操作地连接的多个处理器。存储器714可以包括一个或多个非暂时性计算机可读存储介质，诸如RAM、ROM、EEPROM、EPROM、闪存设备、磁盘等及其组合。存储器714可以存储由处理器712执行以使用户计算设备702执行操作的数据716和指令718。

在一些实施方式中，用户计算设备702可以存储或包括一个或多个预测模型720。例如，预测模型720可以是或可以以其他方式包括各种机器学习模型，诸如神经网络(例如，深度神经网络)或其他类型的机器学习模型，包括非线性模型和/或线性模型。神经网络可以包括前馈神经网络、递归神经网络(例如，长短期记忆递归神经网络)、卷积神经网络或其他形式的神经网络。一些示例机器学习模型可以利用诸如自注意力的注意力机制。例如，一些示例机器学习模型可以包括多头自注意力模型(例如，变换器(transformer)模型)。

在一些实施方式中，一个或多个预测模型720可以通过网络780从服务器计算系统730被接收，被存储在用户计算设备存储器714中，然后由一个或多个处理器712使用或以其他方式实施。在一些实施方式中，用户计算设备702可以实施单个预测模型720的多个并行实例。

更具体地，预测模型720可以用于基于过去的时间数据生成与未来预测的缺陷状态相关联的成本项。可以在确定用于操作量子设备中的一个或多个量子位的操作参数值时考虑未来预测的缺陷状态。

附加地或替代地，一个或多个预测模型740可以被包括在服务器计算系统730中或以其他方式由服务器计算系统730存储和实现，服务器计算系统730根据客户端-服务器关系与用户计算设备702通信。因此，可以在用户计算设备702处存储和实现一个或多个模型720和/或可以在服务器计算系统730处存储和实现一个或多个模型740。

用户计算设备702还可以包括接收用户输入的一个或多个用户输入组件722。例如，用户输入组件722可以是对用户输入对象(例如，手指或触笔)的触摸敏感的触敏组件(例如，触敏显示屏或触摸板)。触敏组件可以用于实现虚拟键盘。其他示例用户输入组件包括麦克风、传统键盘或用户可以通过其提供用户输入的其他设备。

服务器计算系统730包括一个或多个处理器732和存储器734。一个或多个处理器732可以是任何合适的处理设备(例如，处理器核、微处理器、ASIC、FPGA、控制器、微控制器等)，并且可以是一个处理器或可操作地连接的多个处理器。存储器734可以包括一个或多个非暂时性计算机可读存储介质，诸如RAM、ROM、EEPROM、EPROM、闪存设备、磁盘等及其组合。存储器734可以存储由处理器732执行以使服务器计算系统730执行操作的数据736和指令738。

在一些实施方式中，服务器计算系统730包括一个或多个服务器计算设备或以其他方式由一个或多个服务器计算设备实现。在服务器计算系统730包括多个服务器计算设备的实例中，这样的服务器计算设备可以根据顺序计算架构、并行计算架构或其某种组合来操作。

如上所述，服务器计算系统730可以存储或以其他方式包括一个或多个预测模型740。例如，模型740可以是或可以以其他方式包括各种机器学习模型。示例机器学习模型包括神经网络或其他多层非线性模型。示例神经网络包括前馈神经网络、深度神经网络、递归神经网络和卷积神经网络。一些示例机器学习模型可以利用诸如自注意力的注意力机制。例如，一些示例机器学习模型可以包括多头自我注意模型(例如，变换器模型)。

用户计算设备702和/或服务器计算系统730可以经由与通过网络780通信地耦合的训练计算系统750的交互来训练模型720和/或740。训练计算系统750可以与服务器计算系统730分离，或者可以是服务器计算系统730的一部分。

训练计算系统750包括一个或多个处理器752和存储器754。一个或多个处理器752可以是任何合适的处理设备(例如，处理器核、微处理器、ASIC、FPGA、控制器、微控制器等)，并且可以是一个处理器或可操作地连接的多个处理器。存储器754可以包括一个或多个非暂时性计算机可读存储介质，诸如RAM、ROM、EEPROM、EPROM、闪存设备、磁盘等及其组合。存储器754可以存储由处理器752执行以使训练计算系统750执行操作的数据756和指令758。在一些实施方式中，训练计算系统750包括一个或多个服务器计算设备或以其他方式由一个或多个服务器计算设备实现。

训练计算系统750可以包括模型训练器760，模型训练器760使用各种训练或学习技术(例如，误差的反向传播)来训练存储在用户计算设备702和/或服务器计算系统730处的机器学习模型720和/或740。例如，损失函数可以通过模型反向传播以更新模型的一个或多个参数(例如，基于损失函数的梯度)。可以使用各种损失函数，诸如均方误差、似然损失、交叉熵损失、铰链损失和/或各种其他损失函数。梯度下降技术可以用于在多个训练迭代上迭代地更新参数。

在一些实施方式中，执行误差的反向传播可以包括通过时间执行截断的反向传播。模型训练器760可以执行多种泛化技术(例如，权重衰减、丢弃等)以改善正被训练的模型的泛化能力。

特别地，模型训练器760可以基于一组训练数据762来训练预测模型720和/或740。训练数据762可以包括(例如)与时间度量(例如，能量弛豫时间)及/或缺陷(例如，TLS缺陷)的存在相关联的过去时间数据。

模型训练器760包括用于提供期望功能的计算机逻辑。模型训练器760可以在控制通用处理器的硬件、固件和/或软件中实现。例如，在一些实施方式中，模型训练器760包括存储在存储设备上、加载到存储器中并由一个或多个处理器执行的程序文件。在其他实施方式中，模型训练器760包括存储在有形计算机可读存储介质(诸如RAM、硬盘或光学或磁性介质)中的一组或多组计算机可执行指令。

网络780可以是任何类型的通信网络，诸如局域网(例如，内联网)、广域网(例如，互联网)或其某种组合，并且可以包括任何数量的有线或无线链路。通常，通过网络780的通信可以使用各种通信协议(例如，TCP/IP、HTTP、SMTP、FTP)、编码或格式(例如，HTML、XML)和/或保护方案(例如，VPN、安全HTTP、SSL)经由任何类型的有线和/或无线连接来携带。

图14示出了可以用于实现本公开的一个示例计算系统。也可以使用其他计算系统。例如，在一些实施方式中，用户计算设备702可以包括模型训练器760和训练数据集762。在这样的实施方式中，模型720可以在用户计算设备702处被本地训练和使用。

本说明书中描述的数字、经典和/或量子主题以及数字功能操作和量子操作的实施方式可以在数字电子电路、合适的量子电路或更一般地量子计算系统中实施，在有形实施的数字和/或量子计算机软件或固件中实现，在数字和/或量子计算机硬件中实现，包括本说明书中公开的结构及其结构等同物，或者它们中的一个或多个的组合。术语“量子计算系统”可以包括但不限于量子计算机/计算系统、量子信息处理系统、量子密码系统或量子模拟器。

本说明书中描述的数字和/或量子主题的实施方式可以实现为一个或多个数字和/或量子计算机程序，即，在有形非暂时性存储介质上编码的数字和/或量子计算机程序指令的一个或多个模块，用于由数据处理装置执行或控制数据处理装置的操作。数字和/或量子计算机存储介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基板、随机或串行存取存储器设备、一个量子位/或多个量子位结构、或它们中的一个或多个的组合。可替代地或另外地，程序指令可以被编码在人工生成的传播信号上，该人工生成的传播信号能够对数字和/或量子信息(例如，机器生成的电、光或电磁信号)进行编码，该数字和/或量子信息被生成以对数字和/或量子信息进行编码，以便传输到合适的接收器装置，以供数据处理装置执行。

术语量子信息和量子数据是指由量子系统携带、保持或存储在量子系统中的信息或数据，其中最小的非平凡系统是量子位，即，定义量子信息的单位的系统。应当理解，术语“量子位”涵盖在对应的上下文中可以适当地近似为二能级系统的所有量子系统。这样的量子系统可以包括多能级系统，例如具有两个或更多个能级。作为示例，这样的系统可以包括原子、电子、光子、离子或超导量子位。在许多实施方式中，计算基础状态用基态和第一激发态来识别，然而，应当理解，其中计算状态用更高水平的激发态(例如，量子位)来识别的其他设置是可能的。

术语“数据处理装置”是指数字和/或量子数据处理硬件，并且涵盖用于处理数字和/或量子数据的所有种类的装置、设备和机器，例如包括可编程数字处理器、可编程量子处理器、数字计算机、量子计算机或多个数字和量子处理器或计算机，及其组合。装置还可以是或进一步包括专用逻辑电路，例如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)或量子模拟器，即被设计为模拟或产生关于特定量子系统的信息的量子数据处理装置。特别地，量子模拟器是专用量子计算机，其不具有执行通用量子计算的能力。除了硬件之外，装置可以可选地包括为数字和/或量子计算机程序创建执行环境的代码，例如，构成处理器固件、协议栈、数据库管理系统、操作系统或它们中的一个或多个的组合的代码。

数字或经典计算机程序(其也可以被称为或描述为程序、软件、软件应用、模块、软件模块、脚本或代码)可以以任何形式的编程语言编写，包括编译或解释语言、或声明性或过程语言，并且它可以以任何形式部署，包括作为独立程序或作为模块、组件、子例程或适合于数字计算环境的其他单元。量子计算机程序(其也可以被称为或描述为程序、软件、软件应用、模块、软件模块、脚本或代码)可以用任何形式的编程语言编写，包括编译或解释语言、或声明性或过程语言，并被翻译成合适的量子编程语言，或者可以用量子编程语言编写，例如QCL、Quipper、Cirq等。

数字和/或量子计算机程序可以但不必对应于文件系统中的文件。程序可以存储在保持其他程序或数据的文件的一部分中，例如，存储在标记语言文档中的一个或多个脚本，存储在专用于所讨论的程序的单个文件中，或者存储在多个协调文件中，例如，存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件。数字和/或量子计算机程序可以被部署为在一个数字或一个量子计算机上或在位于一个站点或跨多个站点分布并通过数字和/或量子数据通信网络互连的多个数字和/或量子计算机上执行。量子数据通信网络被理解为可以使用量子系统(例如量子位)传输量子数据的网络。通常，数字数据通信网络不能传输量子数据，然而量子数据通信网络可以传输量子数据和数字数据两者。

本说明书中描述的过程和逻辑流程可以由一个或多个可编程数字和/或量子计算机执行，在适当时与一个或多个数字和/或量子处理器一起操作，执行一个或多个数字和/或量子计算机程序以通过对输入数字和量子数据进行操作并生成输出来执行功能。过程和逻辑流程也可以由专用逻辑电路(例如，FPGA或ASIC)或量子模拟器执行或者由专用逻辑电路或量子模拟器和一个或多个编程的数字和/或量子计算机的组合来执行，并且装置也可以实现为专用逻辑电路(例如，FPGA或ASIC)或量子模拟器。

对于“被配置为”或“可操作为”执行特定操作或动作的一个或多个数字和/或量子计算机或处理器的系统，意味着系统已经在其上安装了软件、固件、硬件或它们的组合，这些软件、固件、硬件或它们的组合在操作中使系统执行操作或动作。对于被配置为执行特定操作或动作的一个或多个数字和/或量子计算机程序，意味着一个或多个程序包括当由数字和/或量子数据处理装置执行时使装置执行操作或动作的指令。量子计算机可以从数字计算机接收指令，该指令在由量子计算装置执行时使装置执行操作或动作。

适合于执行数字和/或量子计算机程序的数字和/或量子计算机可以基于通用或专用数字和/或量子微处理器或两者，或任何其他种类的中央数字和/或量子处理单元。通常，中央数字和/或量子处理单元将从只读存储器或随机存取存储器或适合于传输量子数据(例如光子)的量子系统或其组合接收指令和数字和/或量子数据。

数字和/或量子计算机的一些示例元件是用于执行或运行指令的中央处理单元和用于存储指令和数字和/或量子数据的一个或多个存储器设备。中央处理单元和存储器可以由专用逻辑电路或量子模拟器补充或并入其中。通常，数字和/或量子计算机还将包括用于存储数字和/或量子数据的一个或多个大容量存储设备(例如，磁盘、磁光盘或光盘或适合于存储量子信息的量子系统)，或者可操作地耦合以从一个或多个大容量存储设备接收数字和/或量子数据或将数字和/或量子数据传输到一个或多个大容量存储设备或两者。然而，数字和/或量子计算机不需要具有这样的设备。

适合于存储数字和/或量子计算机程序指令以及数字和/或量子数据的数字和/或量子计算机可读介质包括所有形式的非易失性数字和/或量子存储器、介质和存储器设备，例如包括半导体存储器设备，例如EPROM、EEPROM和闪存设备；磁盘，例如内部硬盘或可移动磁盘；磁光盘；以及CD-ROM和DVD-ROM盘；以及量子系统，例如捕获的原子或电子。应当理解，量子存储器是可以以高保真度和效率长时间存储量子数据的设备，例如，光-物质界面，其中光用于传输，物质用于存储和保存量子数据的量子特征，诸如叠加或量子相干。

本说明书中描述的各种系统或其部分的控制可以在数字和/或量子计算机程序产品中实现，该数字和/或量子计算机程序产品包括存储在一个或多个有形的非暂时性机器可读存储介质上并且可在一个或多个数字和/或量子处理设备上执行的指令。本说明书中描述的系统或其部分可以各自实现为装置、方法或电子系统，其可以包括一个或多个数字和/或量子处理设备和存储器，以存储可执行指令以执行本说明书中描述的操作。

虽然本说明书包含许多具体的实施方式细节，但是这些不应被解释为对可以要求保护的范围的限制，而是作为可以特定于特定实现的特征的描述。在本说明书中在单独实现的上下文中描述的某些特征也可以在单个实施方式中组合实现。相反，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合在多个中实现。此外，尽管上面可以将特征描述为以某些组合起作用并且甚至最初如此要求保护，但是在一些情况下可以从组合中删除来自所要求保护的组合的一个或多个特征，并且所要求保护的组合可以针对子组合或子组合的变型。

类似地，虽然在附图中以特定顺序描绘了操作，但是这不应被理解为要求以所示的特定顺序或按顺序执行这些操作，或者执行所有示出的操作，以实现期望的结果。在某些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。此外，上述实施方式中的各种系统模块和组件的分离不应被理解为在所有实施方式中都需要这种分离，并且应当理解，所描述的程序组件和系统通常可以一起集成在单个软件产品中或封装到多个软件产品中。

已经描述了主题的特定实施方式。其他实施方式在所附权利要求的范围内。例如，权利要求中记载的动作可以以不同的顺序执行并且仍然实现期望的结果。作为一个示例，附图中描绘的过程不一定需要所示的特定顺序或相继顺序来实现期望的结果。在一些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。

Claims (20)

1.一种操作量子设备中的量子位的方法，所述方法包括：

获得与量子设备中的量子位的操作参数的时间度量相关联的过去时间数据；

至少部分地基于与操作参数的时间度量相关联的过去时间数据来选择操作参数值，以降低发生时间相依缺陷的可能性，所述时间相依缺陷展现出时间相依行为；

以操作参数值操作量子设备中的量子位。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述操作参数的时间度量是操作参数的能量弛豫时间。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述量子位的操作参数是操作频率。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述时间相依缺陷是与二能级系统缺陷的冲突。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述量子位是超导量子位。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，选择所述操作参数值包括：

构造具有多个加权成本项的成本函数，所述加权成本项中的至少一个与过去时间数据相关联；以及

至少部分地基于成本函数来选择操作参数值。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述时间相依缺陷展现出电报行为。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，选择所述操作参数值包括：

构造具有多个加权成本项的成本函数，所述加权成本项中的至少一个与过去时间数据相关联，使得所述成本函数将过去缺陷状态嵌入到成本函数中，以及

至少部分地基于成本函数来选择操作参数值。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述时间相依缺陷展现出扩散行为。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，选择所述操作参数值包括：

构造具有多个加权成本项的成本函数，所述加权成本项中的至少一个与过去时间数据相关联，使得成本函数将未来预测缺陷状态嵌入到成本函数中，以及

至少部分地基于构造的成本函数来选择操作参数值。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述未来预测缺陷状态至少部分地基于过去时间数据的外推确定。

12.根据权利要求10所述的方法，其中，所述未来预测缺陷状态至少部分地基于机器学习模型确定。

13.根据权利要求1所述的方法，其中，选择所述操作参数值包括：

构造具有多个加权成本项的成本函数，加权成本项包括与过去时间数据相关联的第一成本项，使得成本函数将未来预测缺陷状态嵌入到成本函数中，加权成本项包括与过去时间数据相关联的一个或多个第二成本项，使得成本函数将过去缺陷状态嵌入到成本函数中；以及

至少部分地基于构造的成本函数来选择操作参数值。

14.根据权利要求1所述的方法，其中，所述成本函数对与较不近的过去时间数据相关联的成本项的加权小于对与较近的过去时间数据相关联的成本项。

15.一种量子计算系统，包括：

多个超导量子位，每个量子位被配置为使用操作频率来操作，每个操作频率与能量弛豫时间相关联；

一个或多个处理器，被配置为执行存储在一个或多个存储器设备中的计算机可读指令以执行操作，所述操作包括：

至少部分地基于与每个操作频率的能量弛豫时间相关联的过去时间数据来确定多个超导量子位的操作频率集合，以降低发生二能级状态缺陷的可能性；

以操作频率集合操作多个超导量子位。

16.根据权利要求15所述的量子计算系统，其中，所述操作频率包括空闲频率、相互作用频率、读出频率或重置频率。

17.根据权利要求15所述的量子计算系统，其中，相邻量子位可操作以相互作用。

18.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括指令，所述指令可由经典或量子处理设备执行，并且在这样的执行时使得所述处理设备执行操作，所述操作包括：

获得与量子设备中的量子位的操作参数的时间度量相关联的过去时间数据；

至少部分地基于与操作参数的时间度量相关联的过去时间数据来选择操作参数值，以降低发生时间相依缺陷的可能性，所述时间相依缺陷展现出时间相依行为；

以操作参数值操作量子设备中的量子位。

19.根据权利要求18所述的计算机可读存储介质，其中，选择操作参数值的操作包括：

构造具有多个加权成本项的成本函数，所述加权成本项中的至少一个与过去时间数据相关联；以及

至少部分地基于成本函数来选择操作参数值。

20.根据权利要求18所述的计算机可读存储介质，其中，选择操作参数值的操作包括：

构造具有多个加权成本项的成本函数，加权成本项包括与过去时间数据相关联的第一成本项，使得成本函数将未来预测缺陷状态嵌入到成本函数中，加权成本项包括与过去时间数据相关联的一个或多个第二成本项，使得成本函数将过去缺陷状态嵌入到成本函数中；以及

至少部分地基于成本函数来选择操作参数值。