TW201945962A - 量子計算方法和設備 - Google Patents
量子計算方法和設備 Download PDFInfo
- Publication number
- TW201945962A TW201945962A TW108107619A TW108107619A TW201945962A TW 201945962 A TW201945962 A TW 201945962A TW 108107619 A TW108107619 A TW 108107619A TW 108107619 A TW108107619 A TW 108107619A TW 201945962 A TW201945962 A TW 201945962A
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- quantum
- vertices
- intersection
- undirected graph
- gates
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 239000002096 quantum dot Substances 0.000 claims abstract description 12
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 32
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 28
- 230000008602 contraction Effects 0.000 claims description 25
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 7
- 238000004088 simulation Methods 0.000 abstract description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000001595 contractor effect Effects 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000005610 quantum mechanics Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/46—Multiprogramming arrangements
- G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
- G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
- G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/30—Circuit design
- G06F30/32—Circuit design at the digital level
- G06F30/33—Design verification, e.g. functional simulation or model checking
- G06F30/3308—Design verification, e.g. functional simulation or model checking using simulation
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/01—Dynamic search techniques; Heuristics; Dynamic trees; Branch-and-bound
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Geometry (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Algebra (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Optical Modulation, Optical Deflection, Nonlinear Optics, Optical Demodulation, Optical Logic Elements (AREA)
Abstract
本發明公開了一種量子計算方法和設備。其中,該方法包括:檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點,交線頂點為連接有至少兩個兩位元量子閘的頂點;透過拆除交線頂點,拆除至少兩個兩位元量子閘。本發明解決了由於計算資源的需求隨著量子位元數增加以指數遞增而造成的難以模擬中等規模量子電路的技術問題。
Description
本發明關於量子計算領域,具體而言,關於一種分散式量子電路模擬方案,具體關於一種量子計算方法和設備。
量子計算與量子資訊是一門基於量子力學的原理來實現計算與資訊處理任務的交叉學科,與量子物理,電腦科學,資訊學等學科有著十分緊密的聯繫。在最近二十年有著快速的發展。因數分解,無結構搜索等情境的基於量子電腦的量子算法展現出了遠超越現有基於經典電腦的算法的表現,也使這一方向被寄予了超越現有計算能力的期望。
量子電腦的基本特點之一就是,它使用的資訊單元不是位元,而是量子位元(Qubit)。量子位元可以是電子那樣的粒子,也可以是其它的處於元激發的準粒子。對於電子而言,自旋向上代表1,向下代表0。自旋既向上又向下的量子態稱為疊加態。處於疊加態中的少量粒子可以攜帶大量資訊,僅100個粒子所處的疊加態,就可以表示從1到2100 個數字。量子電腦可以用雷射光脈衝打擊粒子,或者採用諸如此類的方法來對量子位元進行操作。
目前硬體上的量子位元操控已經從9位元,10位元增加到50位元,72位元的規模,雖然還是原型測試,但是如何驗證這樣更大規模(超過50量子位元,層數在30層以上)的量子電路的輸出是否符合預期是一個極需解決的問題。
舉例來說,量子電路無法模擬就意味著我們不知道是帶雜訊電路的實際輸出與理想情況下無雜訊的輸出相差多遠,從而無法有效判斷電路的效能。
更具體的說,我們對於一個作用在N位元上的量子電路C,設定它的輸入為|00⋯0⟩, 我們需要知道輸出C|00⋯0⟩在|0⟩, |1⟩計算基張成的任意給定量子位元串上的測量輸出,也就是的值。
Google在2016年提出了量子霸權(Quantum Supremacy)的方案,就是找到某個特定的計算任務,使得它在現有的經典電腦上很難實現,而在現有的量子硬體水準上可以來完成這一計算任務,即一台量子機能比經典電腦更好地解決一個計算問題。他們提出的就是隨機電路模擬的方案,更具體的就是給了一族在經典電腦上很難模擬的作用在二維網格狀量子位元上的隨機量子電路,試圖在量子晶片上實現。最初他們估計的是7×7網格上的深度為40左右的電路就無法被有效模擬。隨後一系列的工作把經典電腦可模擬邊界推到了50量子位元。
但是對於更大規模的量子電路,目前尚未提出有效的解決方案。這裡主要的難點在於當位元數達到50以後,其狀態空間高達250 維,需要16PB(1PB=1024TB)的記憶體,即使是現有的超級電腦比如神威太湖之光也無法有效儲存。如果是儲存部分狀態資訊,則因為電路計算中不斷需要未被儲存的那部分資訊,因此需要大量的通訊消耗。
量子電腦的基本特點之一就是,它使用的資訊單元不是位元,而是量子位元(Qubit)。量子位元可以是電子那樣的粒子,也可以是其它的處於元激發的準粒子。對於電子而言,自旋向上代表1,向下代表0。自旋既向上又向下的量子態稱為疊加態。處於疊加態中的少量粒子可以攜帶大量資訊,僅100個粒子所處的疊加態,就可以表示從1到2100 個數字。量子電腦可以用雷射光脈衝打擊粒子,或者採用諸如此類的方法來對量子位元進行操作。
目前硬體上的量子位元操控已經從9位元,10位元增加到50位元,72位元的規模,雖然還是原型測試,但是如何驗證這樣更大規模(超過50量子位元,層數在30層以上)的量子電路的輸出是否符合預期是一個極需解決的問題。
舉例來說,量子電路無法模擬就意味著我們不知道是帶雜訊電路的實際輸出與理想情況下無雜訊的輸出相差多遠,從而無法有效判斷電路的效能。
更具體的說,我們對於一個作用在N位元上的量子電路C,設定它的輸入為|00⋯0⟩, 我們需要知道輸出C|00⋯0⟩在|0⟩, |1⟩計算基張成的任意給定量子位元串上的測量輸出,也就是的值。
Google在2016年提出了量子霸權(Quantum Supremacy)的方案,就是找到某個特定的計算任務,使得它在現有的經典電腦上很難實現,而在現有的量子硬體水準上可以來完成這一計算任務,即一台量子機能比經典電腦更好地解決一個計算問題。他們提出的就是隨機電路模擬的方案,更具體的就是給了一族在經典電腦上很難模擬的作用在二維網格狀量子位元上的隨機量子電路,試圖在量子晶片上實現。最初他們估計的是7×7網格上的深度為40左右的電路就無法被有效模擬。隨後一系列的工作把經典電腦可模擬邊界推到了50量子位元。
但是對於更大規模的量子電路,目前尚未提出有效的解決方案。這裡主要的難點在於當位元數達到50以後,其狀態空間高達250 維,需要16PB(1PB=1024TB)的記憶體,即使是現有的超級電腦比如神威太湖之光也無法有效儲存。如果是儲存部分狀態資訊,則因為電路計算中不斷需要未被儲存的那部分資訊,因此需要大量的通訊消耗。
本發明實施例提供了一種分散式量子電路模擬方案,具體地,一種量子計算方法和設備,以至少解決由於對計算資源需求隨著量子位元數增加以指數遞增,從而造成的難以模擬中等規模量子電路的技術問題。
根據本發明實施例的一個態樣,提供了一種量子計算方法,包括:檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點,所述交線頂點為連接有至少兩個兩位元量子閘的頂點;透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘。
可選地,檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點包括:透過遍歷所述無向圖中的頂點的方式,確定所述無向圖中的所述交線頂點,其中,所述量子電路中的兩位元量子閘對應於所述無向圖中的邊,確定連接有兩邊的頂點為所述交線頂點。
可選地,透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘包括:透過樹寬求解算法來確定所述無向圖的張量收縮順序,其中,所述張量收縮順序用於描述拆除所述無向圖中的頂點的順序。
可選地,透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘包括:根據所述張量收縮順序,採用貪心算法選擇出待拆除的交線頂點。
可選地,根據所述張量收縮順序,採用貪心算法選擇出待拆除的交線頂點包括:根據所述張量收縮順序,確定所述貪心算法的局部選擇範圍;在所述局部選擇範圍內,依據預定目標函數選擇出待拆除的交線頂點,其中,所述預定目標函數用於評估:在將所述待拆除交線頂點拆除後,剩下的子任務的執行時間最短。
可選地,透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘包括:根據所述張量收縮順序,採用動態規劃算法選擇出待拆除的交線頂點。
可選地,所述量子電路在費曼路徑積分下取值相同的指標對應於所述無向圖中的同一個頂點,所述量子電路在費曼路徑積分下取值不同的指標對應於所述無向圖中不同的頂點。
可選地,透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘包括:透過破壞費曼路徑積分中所述交線頂點的指標的方式,拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘。
可選地,所述兩位元量子閘為兩位元對角量子閘。
可選地,所述量子電路的結構為具有空間點陣排列的格點結構。
可選地,所述格點結構包括:M*N的單量子位元矩陣的層級結構,其中,M, N為正整數。
根據本發明的另一態樣,提供了一種量子計算設備,包括:量子電路,所述量子電路包括:量子閘和量子暫存器,其中,所述量子閘,用於對量子態操作;所述量子暫存器,用於儲存進行量子計算的量子初態,以及進行量子計算過程中的過程量子態;其特徵在於,所述量子計算設備還包括:量子電路拆分裝置,其中,所述量子電路拆分裝置,用於檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點,所述交線頂點為連接有至少兩個兩位元量子閘的頂點;透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘。
在本發明實施例中,採用張量收縮的方式,透過拆分相鄰兩位元控制Z閘,達到了有效將規模巨大的模擬任務拆分成大量低成本計算任務的目的,從而實現了有效模擬中等規模量子電路的技術效果,進而解決了由於計算資源需求隨著量子位元數增加以指數遞增而造成的難以模擬中等規模量子電路的技術問題。
根據本發明實施例的一個態樣,提供了一種量子計算方法,包括:檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點,所述交線頂點為連接有至少兩個兩位元量子閘的頂點;透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘。
可選地,檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點包括:透過遍歷所述無向圖中的頂點的方式,確定所述無向圖中的所述交線頂點,其中,所述量子電路中的兩位元量子閘對應於所述無向圖中的邊,確定連接有兩邊的頂點為所述交線頂點。
可選地,透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘包括:透過樹寬求解算法來確定所述無向圖的張量收縮順序,其中,所述張量收縮順序用於描述拆除所述無向圖中的頂點的順序。
可選地,透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘包括:根據所述張量收縮順序,採用貪心算法選擇出待拆除的交線頂點。
可選地,根據所述張量收縮順序,採用貪心算法選擇出待拆除的交線頂點包括:根據所述張量收縮順序,確定所述貪心算法的局部選擇範圍;在所述局部選擇範圍內,依據預定目標函數選擇出待拆除的交線頂點,其中,所述預定目標函數用於評估:在將所述待拆除交線頂點拆除後,剩下的子任務的執行時間最短。
可選地,透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘包括:根據所述張量收縮順序,採用動態規劃算法選擇出待拆除的交線頂點。
可選地,所述量子電路在費曼路徑積分下取值相同的指標對應於所述無向圖中的同一個頂點,所述量子電路在費曼路徑積分下取值不同的指標對應於所述無向圖中不同的頂點。
可選地,透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘包括:透過破壞費曼路徑積分中所述交線頂點的指標的方式,拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘。
可選地,所述兩位元量子閘為兩位元對角量子閘。
可選地,所述量子電路的結構為具有空間點陣排列的格點結構。
可選地,所述格點結構包括:M*N的單量子位元矩陣的層級結構,其中,M, N為正整數。
根據本發明的另一態樣,提供了一種量子計算設備,包括:量子電路,所述量子電路包括:量子閘和量子暫存器,其中,所述量子閘,用於對量子態操作;所述量子暫存器,用於儲存進行量子計算的量子初態,以及進行量子計算過程中的過程量子態;其特徵在於,所述量子計算設備還包括:量子電路拆分裝置,其中,所述量子電路拆分裝置,用於檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點,所述交線頂點為連接有至少兩個兩位元量子閘的頂點;透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘。
在本發明實施例中,採用張量收縮的方式,透過拆分相鄰兩位元控制Z閘,達到了有效將規模巨大的模擬任務拆分成大量低成本計算任務的目的,從而實現了有效模擬中等規模量子電路的技術效果,進而解決了由於計算資源需求隨著量子位元數增加以指數遞增而造成的難以模擬中等規模量子電路的技術問題。
為了使所屬技術領域中具有通常知識者更好地理解本發明方案,下面將結合本發明實施例中的圖式,對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例僅是本發明一部分的實施例,而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例,所屬技術領域中具有通常知識者在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都應當屬於本發明保護的範圍。
需要說明的是,本發明的說明書和申請專利範圍及上述圖式中的術語“第一”、“第二”等是用於區別類似的對象,而不必用於描述特定的順序或先後次序。應該理解這樣使用的資料在適當情況下可以互換,以便這裡描述的本發明的實施例能夠以除了在這裡圖示或描述的那些以外的順序實施。此外,術語“包括”和“具有”以及他們的任何變形,意圖在於覆蓋不排他的包含,例如,包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統、產品或設備不必限於清楚地列出的那些步驟或單元,而是可包括沒有清楚地列出的或對於這些過程、方法、產品或設備固有的其它步驟或單元。
首先,在對本發明實施例進行描述的過程中出現的部分名詞或術語適用於如下解釋:
無向圖,邊沒有方向的圖稱為無向圖,無向圖中的邊均是頂點的無序對,無向圖採用頂點集和邊集表示,其中,頂點集為該無向圖所包括的所有的頂點,邊集為該無向圖所包括的所有的邊。
實施例1
在本發明實施例中,提供了一種量子計算方法,圖1是根據本發明實施例的量子計算方法的流程圖,如圖1所示,該流程包括:
步驟S102,檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點,該交線頂點為連接有至少兩個兩位元量子閘的頂點;
對於一個量子電路,可以透過對應的無向圖來刻畫。在無向圖中,連接兩點的邊對應於量子電路中的兩位元量子閘。如果兩位元量子閘相接,則透過在無向圖上追溯該相接頂點的其它邊可以找到其它兩位元量子閘。
步驟S104,透過拆除交線頂點,拆除至少兩個兩位元量子閘。
在對無向圖的頂點進行拆除時,可以有效地減少量子電路的時間複雜度與空間複雜度。在相關技術中,在對無向圖的頂點進行拆除時,是隨便拆除一個頂點,那麼原來的振幅求解式子或者等價的圖的計算可以拆成兩項的和,因此,採用隨便拆除的方式拆除一個頂點時,最多拆除一個兩位元量子閘(例如,CZ閘)。而在本發明實施例中,可以透過拆除一個頂點,同時拆除兩個兩位元量子閘,即兩個CZ閘。雖然這對於一次拆除來說,影響並沒有很大,但是對於有著強大計算能力的大規模集群,在將原問題轉化為一系列的子問題來求解的時候,比採用相關技術中隨便拆除的方式更為有效得多。
舉例來說,對於一個有著2m 個平行計算資源的集群來說,可以透過拆除m個CZ對相接的頂點來將原任務拆分成2m 個子任務,並將每一個子任務分配到每一個計算節點來處理。
事實上,對於大規模的量子電路,極有可能這麼拆分下來的每一個子任務依舊對於計算節點來說過於困難。對這種情況,因此,可以考慮拆除更多的m+2個CZ對相接的頂點,原任務會被拆分成2m+2 個子任務,於是每一個計算節點會分配到2n 個子任務。
在本發明實施例中的測試結果表明:如果按照上述所指出的,對連接有兩個兩位元量子閘的交線頂點進行拆除的話,可以將量子電路拆分成2m 個子任務,每一個子任務大概可以比不加選擇地直接拆分m個節點有更好的效率。例如,在8*8*40的時候拆12個點大概每一個子任務的時間與空間複雜度均只有直接拆12個點得到子任務的1/32。注意到12個點對應於4096個平行,對應於40台96核的集群,這是現有計算資源很容易滿足的。集群規模越大,可以劃分的子任務越多,本發明實施例所提供的量子計算方法就越有效。
為使得本發明實施例所採用的量子計算方法,相對於相關技術中的量子計算方法而言,減少量子電路的時間和空間複雜度的有效性更為明顯,下面對本發明實施例所採用的量子計算方法所關於的拆分原理進行說明。
量子電路是實現量子計算的一種便於描述與理解的基本模型。在量子電路模型中,一些量子暫存器上儲存著初始的量子狀態,在具體實現的過程中,通常會以全0作為製備的初始量子態。每一步計算都可以由對應量子閘來實現。這些計算的組合則由作用在這些量子暫存器上的一系列量子閘組成的量子電路來實現。圖2是相關技術中的一個產生3位元GHZ(Greenberger-Horne-Zeilinger)態的量子電路圖,如圖2所示,不同直線代表著不同的量子暫存器,三個初始量子態都在狀態。每一步的計算透過一個個方塊或者控制位黑點等表示的量子閘來實現。
每一個量子位元可以用一個二維向量來表示,其中a,b滿足。
在量子電路中,每一個量子閘都是一個滿足的矩陣比較常見的量子閘列舉如下:
單位元量子閘有
等雙位元量子閘有等。每一個單位元量子閘的效果都是透過矩陣乘法將量子位元從狀態變為另一個量子狀態。雙位元則是將兩個量子位元變換狀態。
對於每一個量子電路C,輸出振幅可以用來表示。每一個電路可以照電路閘的操作時間來拆分成d層,其中的分別是時刻作用在這N量子位元上的酉矩陣。
因此,上面的輸出振幅可以展開寫成如下的形式
舉例說明,圖3是相關技術中的一個作用在3量子位元上深度為5的量子電路圖,如圖3所示,電路,其中
。
因此,可以把上述的振幅展開式寫做
這裡的求和號是對所有的3位元(0,1)串。因為T和CZ閘都是對角矩陣,在求和的時候,僅當i3 和i4 是完全相同的01串時才非0,僅當i2 和i3 是相同的01串時才非0,僅當i1 和i2 前兩位字串完全相同時才非0,最後,與因為Hadamard閘不是對角矩陣,所以不能更進一步來約束。綜合來看,求和號裡面的乘積項僅當並且i1 和i2 前兩位分別相等時才非0,所以在求和的時候,可以僅考慮這些滿足條件的。對於這個例子,原來需要遍歷所有的4個三位元(0,1)串有212 種可能性,而現在加了約束只有24 種可能性。
更近一步的,在計算的過程中,可以把上述的這些滿足條件的用一個無向圖來表示。圖4是相關技術中的圖3所示量子電路所對應的無向圖。
對於對角的單位元閘,輸入無論是還是,輸出一定還是某個的形式。類似的性質對於對角的雙位元閘,也一樣成立。圖5是相關技術中的單位元和雙位元量子閘的無向圖。
這些ik 中的取值總是相同的那些位元可以用一個頂點來表示,所以在上面的例子中我們把的第一個位元用同一個頂點表示,因為它們都相等;類似的,的第二個位元也可以用同一個頂點來表示,的第三個位元也可以用同一個頂點表示,而i1 第三個位元則與他們不同,因此得用一個單獨的頂點來表示。我們還需要表示輸入的與輸出的的那些頂點,因此,整個無向圖可以用圖4來表示。
因此在計算的時候,可以把
求解的指標集合對應於圖4這樣的無向圖來理解。上述展開式有時候會不加區別地稱為費曼路徑積分展開。
在x=010的時候,
對應的無向圖如圖6所示,圖6是根據本發明實施例的針對圖3中的量子電路在計算振幅時對應的無向圖。可以對圖6做張量收縮的辦法,基本想法就是每次消除一個頂點,不斷地將一個複雜的圖逐漸變成頂點數目越來越少的圖。
在圖6中,因為對應的頂點是兩個CZ閘對應的連線交點,所以如果以該頂點來出發做張量收縮,拆除該頂點可以使得同時拆開兩個CZ。對於這兩個三位元(0,1)串,將代入的話,得到如下的式子
拆除對應於消除指標a。此處的指示a即是頂點對應的是費曼路徑積分中的指標。
此時可以注意到求和號內分別對應於 與
,這兩項也一樣可以用無向圖來表示,請參見圖7,圖7是根據本發明實施例的在圖6中拆除頂點後,一次拆除了兩個CZ閘,並且實質上將圖3電路圖中兩個CZ閘之間的T閘也有效拆除的示意圖。
透過上述步驟,採用拆除連接有至少兩個兩位元量子閘的交線頂點的方式,來對該至少兩個兩位元量子閘的拆除,相對於相關技術中,採用隨便拆除的方式拆除兩位元量子閘的方式來減少量子電路的時間和空間複雜度,有效地減少量子電路的時間和空間複雜度。
實施例2
以上用一個簡單的例子來展示如何透過拆除量子電路對應的無向圖中兩個CZ閘同時連接的頂點來有效將原電路模擬問題轉化為兩個規模略小的電路模擬問題。下面以一個中等規模的量子電路的實際操作為例進行說明。
圖8是根據本發明實施例的量子計算過程中分解量子電路模擬任務的示意圖,如圖8所示,量子計算過程中分解量子電路模擬任務包括如下處理:
步驟1,確定進行量子電路模擬的量子電路;
步驟2,將上述量子電路轉化為無向圖;
步驟3,將無向圖轉化為進行拆分,拆成子圖;
步驟4,對拆成的子圖進行求值,如果求值成功,進入步驟5,否則進入步驟6;
步驟5,將值輸出;
步驟6,將子圖再次進行拆分。
在實際操作中,對於一個中規模的量子電路,首先轉化為無向圖。在轉化為無向圖後,無向圖中包括有頂點和邊,其中,無向圖中的邊對應於量子電路中的兩位元量子閘,量子電路在費曼路徑積分下取值相同的指標對應於無向圖中的同一個頂點,量子電路在費曼路徑積分下取值不同的指標對應於無向圖中不同的頂點。在該無向圖中有一些頂點是連接著單位元閘的,有一些頂點是連接著一個雙位元閘的,還有一些頂點是連接著兩個雙位元閘的,再者還有一些頂點還可能是連接著多於兩個的兩位元閘的。而在減少量子電路的時間複雜度和空間複雜度的過程中,對頂點進行拆除時,並非拆除所有的頂點均是對減少量子電路的時間複雜度和空間複雜度有效的。因此,在進行頂點拆除時,需要選擇一些能夠對減少量子電路的時間複雜度和空間複雜度有效的頂點進行拆除。
在本發明實施例中,對減少量子電路的時間複雜度和空間複雜度有效的頂點可以認為是連接有兩個兩位元閘的頂點,在本發明實施例中如上稱之為交線頂點,因此,在對量子電路中的頂點進行拆分時,需要先檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點。在檢測交線頂點時可以採用多種方式,一種較為簡單的方式為:透過遍歷無向圖中的頂點的方式,確定無向圖中的交線頂點,其中,量子電路中的兩位元量子閘對應於無向圖中的邊,確定連接有兩邊的頂點為交線頂點。具體實施時,可以透過遍歷所有的兩位元閘可以得到每一對兩位元量子閘作用的對應的兩個頂點。只要檢測到頂點重複即可確認有至少兩個兩位元量子閘關聯。
需要說明的是,上述所指的兩位元量子閘可以為兩位元對角量子閘。例如,兩位元量子CZ閘。
在對量子電路對應的無向圖進行張量收縮時,由於採用頂點的不同拆除順序進行拆除,對無向圖進行張量收縮的效果是不一樣的。因此,為取得較好或者是一定時間內較優的一個張量收縮效果,可以對該無向圖,採用樹寬求解算法(例如,QuickBB算法)等算法來求解樹寬的方案來得到對於該無向圖做收縮定時最佳的收縮方案,採用該最佳的張量收縮方案輸出的是頂點的一個排序,這意味著照這個順序不斷地把該無向圖中的頂點依次拆除,會得到在給定時間內最佳的一個方案。
因此,在透過拆除交線頂點,拆除至少兩個兩位元量子閘時,可以透過樹寬求解算法來確定無向圖的張量收縮順序,其中,張量收縮順序用於描述拆除無向圖中的頂點的順序。透過確定的張量收縮順序來對無向圖中的頂點進行拆除,使得減少量子電路的時間複雜度和空間複雜度的有效性大大提高。
在確定張量收縮順序後,對交線頂點進行拆除時,由於拆除不同的交線頂點所達到的張量收縮效果也是不同的,即減少量子電路的時間複雜度和空間複雜度的有效性不同,因此,為了能夠達到最大程度的張量收縮效果,並非對所有的交線頂點進行拆除,對一些張量收縮效果不好,或者拆除意義不大的交線頂點可以選擇放棄拆除。因此,需要透過預定的方式來從無向圖中的交線頂點中選擇出一些適合拆除的交線節點,此處所指的適合拆除的交線節點即是指一些拆除後,張量收縮效果較好的交線節點。而選擇出適合拆除的交線節點時,也可以採用多種方式,例如,透過拆除交線頂點,拆除至少兩個兩位元量子閘可以包括:根據張量收縮順序,採用採用預定算法(例如,貪心算法,動態規劃算法)選擇出待拆除的交線頂點。
其中,在採用貪心算法來選擇拆除的交線頂點時,可以按照以下方式來實現:先根據張量收縮順序,確定貪心算法的局部選擇範圍;之後,在局部選擇範圍內,依據預定目標函數選擇出待拆除的交線頂點,其中,預定目標函數用於評估:在將待拆除交線頂點拆除後,剩下的子任務的執行時間最短。
由於貪心算法與動態規劃算法存在不同,下面對兩者分別進行簡單介紹。
貪心算法(又稱貪婪算法,Greedy algorithm)是指,在對問題求解時,總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說,不從整體最佳上加以考慮,它所做出的是在某種意義上的局部最佳解。貪心算法不是對所有問題都能得到整體最佳解,關鍵是貪心策略的選擇,選擇的貪心策略具備無後效性,即某個狀態以前的過程不會影響以後的狀態,只與當前狀態有關。
貪婪算法是一種對某些求最佳解問題的更簡單、更迅速的設計技術。用貪婪法設計算法的特點是一步一步地進行,常以當前情況為基礎根據某個最佳化測度作最佳選擇,而不考慮各種可能的整體情況,它省去了為找最佳解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間,它採用自頂向下,以迭代的方法做出相繼的貪心選擇,每做一次貪心選擇就將所求問題簡化為一個規模更小的子問題,透過每一步貪心選擇,可得到問題的一個最佳解,雖然每一步上都要保證能獲得局部最佳解,但由此產生的全域解有時不一定是最佳的,所以貪婪算法不要回溯。
透過採用貪心算法尋找到連接有至少兩個兩位元閘的交線頂點,可以省去尋找最佳解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間。
結合到選擇出待拆除的交線頂點而言,在得到張量收縮順序後,遍歷所有對應於兩個兩位元相交的頂點,對於拆除每一個這樣的頂點的選項,計算預計的執行時間。該執行時間照前述張量收縮順序來定,比如說收縮第一個頂點後得到的張量維數,求其指數。在收縮第二個頂點後,加入其張量維數的指數,繼續這個順序,直到收縮完畢得到預估時間。透過貪心算法求得使得該預估時間最少的頂點。
動態規劃算法則是透過拆分問題,定義問題狀態和狀態之間的關係,使得問題能夠以遞推(或者說分治)的方式去解決。
動態規劃算法的基本思想與分治法類似,也是將待求解的問題分解為若干個子問題(階段),按順序求解子階段,前一子問題的解,為後一子問題的求解提供了有用的資訊。在求解任一子問題時,列出各種可能的局部解,透過決策保留那些有可能達到最佳的局部解,丟棄其他局部解。依次解決各子問題,最後一個子問題就是初始問題的解。
由於動態規劃解決的問題多數有重疊子問題這個特點,為減少重複計算,對每一個子問題只解一次,將其不同階段的不同狀態保存在一個二維數組中。
在透過拆除交線頂點,拆除至少兩個兩位元量子閘時,可以透過破壞費曼路徑積分中交線頂點的指標的方式,拆除交線頂點,拆除至少兩個兩位元量子閘。
量子電路對應於無向圖,拆除閘的時候其實是拆除兩位元量子閘相接的頂點。該頂點對應的是費曼路徑積分中的一個指標。破壞該頂點,即可拆除其他關於該指標的量子閘。
需要說明的是,量子電路可以是任意規模的,例如,量子電路的結構可以為具有空間點陣排列的格點結構。格點結構包括:M*N的單量子位元矩陣的層級結構,其中,M,N為正整數。其中,M*N的網格結構也只是一種實施方式,並不是唯一的一種格點結構。雖然量子電路可以是任意規模,但是隨著規模增大,有限算力下可以模擬的電路層數也會有約束。在本發明實施例中,由於對100個量子位元40層左右是可以有效模擬的,因此,位元數*層數在4000內,在10萬併發下是比較有效的。
實施例3
圖9是根據本發明實施例的量子計算設備的結構示意圖,如圖9所示,該量子計算設備90除包括:量子電路92,還包括:量子電路拆分裝置94,該量子電路92包括:量子閘和量子暫存器,其中,量子閘,用於對量子態操作;量子暫存器,用於儲存進行量子計算的量子初態,以及進行量子計算過程中的過程量子態;
該量子電路拆分裝置94,連接至上述量子電路92,用於檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點,交線頂點為連接有至少兩個兩位元量子閘的頂點;透過拆除交線頂點,拆除至少兩個兩位元量子閘。
需要說明的是,對於前述的各方法實施例,為了簡單描述,故將其都表述為一系列的動作組合,但是所屬技術領域中具有通常知識者應該知悉,本發明並不受所描述的動作順序的限制,因為依據本發明,某些步驟可以採用其他順序或者同時進行。其次,所屬技術領域中具有通常知識者也應該知悉,說明書中所描述的實施例均屬於較佳實施例,所關於的動作和模組並不一定是本發明所必須的。
以上所述僅是本發明的較佳實施方式,應當指出,對於所屬技術領域中具有通常知識者來說,在不脫離本發明原理的前提下,還可以做出若干改進和潤飾,這些改進和潤飾也應視為在本發明的保護範圍內。
需要說明的是,本發明的說明書和申請專利範圍及上述圖式中的術語“第一”、“第二”等是用於區別類似的對象,而不必用於描述特定的順序或先後次序。應該理解這樣使用的資料在適當情況下可以互換,以便這裡描述的本發明的實施例能夠以除了在這裡圖示或描述的那些以外的順序實施。此外,術語“包括”和“具有”以及他們的任何變形,意圖在於覆蓋不排他的包含,例如,包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統、產品或設備不必限於清楚地列出的那些步驟或單元,而是可包括沒有清楚地列出的或對於這些過程、方法、產品或設備固有的其它步驟或單元。
首先,在對本發明實施例進行描述的過程中出現的部分名詞或術語適用於如下解釋:
無向圖,邊沒有方向的圖稱為無向圖,無向圖中的邊均是頂點的無序對,無向圖採用頂點集和邊集表示,其中,頂點集為該無向圖所包括的所有的頂點,邊集為該無向圖所包括的所有的邊。
實施例1
在本發明實施例中,提供了一種量子計算方法,圖1是根據本發明實施例的量子計算方法的流程圖,如圖1所示,該流程包括:
步驟S102,檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點,該交線頂點為連接有至少兩個兩位元量子閘的頂點;
對於一個量子電路,可以透過對應的無向圖來刻畫。在無向圖中,連接兩點的邊對應於量子電路中的兩位元量子閘。如果兩位元量子閘相接,則透過在無向圖上追溯該相接頂點的其它邊可以找到其它兩位元量子閘。
步驟S104,透過拆除交線頂點,拆除至少兩個兩位元量子閘。
在對無向圖的頂點進行拆除時,可以有效地減少量子電路的時間複雜度與空間複雜度。在相關技術中,在對無向圖的頂點進行拆除時,是隨便拆除一個頂點,那麼原來的振幅求解式子或者等價的圖的計算可以拆成兩項的和,因此,採用隨便拆除的方式拆除一個頂點時,最多拆除一個兩位元量子閘(例如,CZ閘)。而在本發明實施例中,可以透過拆除一個頂點,同時拆除兩個兩位元量子閘,即兩個CZ閘。雖然這對於一次拆除來說,影響並沒有很大,但是對於有著強大計算能力的大規模集群,在將原問題轉化為一系列的子問題來求解的時候,比採用相關技術中隨便拆除的方式更為有效得多。
舉例來說,對於一個有著2m 個平行計算資源的集群來說,可以透過拆除m個CZ對相接的頂點來將原任務拆分成2m 個子任務,並將每一個子任務分配到每一個計算節點來處理。
事實上,對於大規模的量子電路,極有可能這麼拆分下來的每一個子任務依舊對於計算節點來說過於困難。對這種情況,因此,可以考慮拆除更多的m+2個CZ對相接的頂點,原任務會被拆分成2m+2 個子任務,於是每一個計算節點會分配到2n 個子任務。
在本發明實施例中的測試結果表明:如果按照上述所指出的,對連接有兩個兩位元量子閘的交線頂點進行拆除的話,可以將量子電路拆分成2m 個子任務,每一個子任務大概可以比不加選擇地直接拆分m個節點有更好的效率。例如,在8*8*40的時候拆12個點大概每一個子任務的時間與空間複雜度均只有直接拆12個點得到子任務的1/32。注意到12個點對應於4096個平行,對應於40台96核的集群,這是現有計算資源很容易滿足的。集群規模越大,可以劃分的子任務越多,本發明實施例所提供的量子計算方法就越有效。
為使得本發明實施例所採用的量子計算方法,相對於相關技術中的量子計算方法而言,減少量子電路的時間和空間複雜度的有效性更為明顯,下面對本發明實施例所採用的量子計算方法所關於的拆分原理進行說明。
量子電路是實現量子計算的一種便於描述與理解的基本模型。在量子電路模型中,一些量子暫存器上儲存著初始的量子狀態,在具體實現的過程中,通常會以全0作為製備的初始量子態。每一步計算都可以由對應量子閘來實現。這些計算的組合則由作用在這些量子暫存器上的一系列量子閘組成的量子電路來實現。圖2是相關技術中的一個產生3位元GHZ(Greenberger-Horne-Zeilinger)態的量子電路圖,如圖2所示,不同直線代表著不同的量子暫存器,三個初始量子態都在狀態。每一步的計算透過一個個方塊或者控制位黑點等表示的量子閘來實現。
每一個量子位元可以用一個二維向量來表示,其中a,b滿足。
在量子電路中,每一個量子閘都是一個滿足的矩陣比較常見的量子閘列舉如下:
單位元量子閘有
等雙位元量子閘有等。每一個單位元量子閘的效果都是透過矩陣乘法將量子位元從狀態變為另一個量子狀態。雙位元則是將兩個量子位元變換狀態。
對於每一個量子電路C,輸出振幅可以用來表示。每一個電路可以照電路閘的操作時間來拆分成d層,其中的分別是時刻作用在這N量子位元上的酉矩陣。
因此,上面的輸出振幅可以展開寫成如下的形式
舉例說明,圖3是相關技術中的一個作用在3量子位元上深度為5的量子電路圖,如圖3所示,電路,其中
。
因此,可以把上述的振幅展開式寫做
這裡的求和號是對所有的3位元(0,1)串。因為T和CZ閘都是對角矩陣,在求和的時候,僅當i3 和i4 是完全相同的01串時才非0,僅當i2 和i3 是相同的01串時才非0,僅當i1 和i2 前兩位字串完全相同時才非0,最後,與因為Hadamard閘不是對角矩陣,所以不能更進一步來約束。綜合來看,求和號裡面的乘積項僅當並且i1 和i2 前兩位分別相等時才非0,所以在求和的時候,可以僅考慮這些滿足條件的。對於這個例子,原來需要遍歷所有的4個三位元(0,1)串有212 種可能性,而現在加了約束只有24 種可能性。
更近一步的,在計算的過程中,可以把上述的這些滿足條件的用一個無向圖來表示。圖4是相關技術中的圖3所示量子電路所對應的無向圖。
對於對角的單位元閘,輸入無論是還是,輸出一定還是某個的形式。類似的性質對於對角的雙位元閘,也一樣成立。圖5是相關技術中的單位元和雙位元量子閘的無向圖。
這些ik 中的取值總是相同的那些位元可以用一個頂點來表示,所以在上面的例子中我們把的第一個位元用同一個頂點表示,因為它們都相等;類似的,的第二個位元也可以用同一個頂點來表示,的第三個位元也可以用同一個頂點表示,而i1 第三個位元則與他們不同,因此得用一個單獨的頂點來表示。我們還需要表示輸入的與輸出的的那些頂點,因此,整個無向圖可以用圖4來表示。
因此在計算的時候,可以把
求解的指標集合對應於圖4這樣的無向圖來理解。上述展開式有時候會不加區別地稱為費曼路徑積分展開。
在x=010的時候,
對應的無向圖如圖6所示,圖6是根據本發明實施例的針對圖3中的量子電路在計算振幅時對應的無向圖。可以對圖6做張量收縮的辦法,基本想法就是每次消除一個頂點,不斷地將一個複雜的圖逐漸變成頂點數目越來越少的圖。
在圖6中,因為對應的頂點是兩個CZ閘對應的連線交點,所以如果以該頂點來出發做張量收縮,拆除該頂點可以使得同時拆開兩個CZ。對於這兩個三位元(0,1)串,將代入的話,得到如下的式子
拆除對應於消除指標a。此處的指示a即是頂點對應的是費曼路徑積分中的指標。
此時可以注意到求和號內分別對應於 與
,這兩項也一樣可以用無向圖來表示,請參見圖7,圖7是根據本發明實施例的在圖6中拆除頂點後,一次拆除了兩個CZ閘,並且實質上將圖3電路圖中兩個CZ閘之間的T閘也有效拆除的示意圖。
透過上述步驟,採用拆除連接有至少兩個兩位元量子閘的交線頂點的方式,來對該至少兩個兩位元量子閘的拆除,相對於相關技術中,採用隨便拆除的方式拆除兩位元量子閘的方式來減少量子電路的時間和空間複雜度,有效地減少量子電路的時間和空間複雜度。
實施例2
以上用一個簡單的例子來展示如何透過拆除量子電路對應的無向圖中兩個CZ閘同時連接的頂點來有效將原電路模擬問題轉化為兩個規模略小的電路模擬問題。下面以一個中等規模的量子電路的實際操作為例進行說明。
圖8是根據本發明實施例的量子計算過程中分解量子電路模擬任務的示意圖,如圖8所示,量子計算過程中分解量子電路模擬任務包括如下處理:
步驟1,確定進行量子電路模擬的量子電路;
步驟2,將上述量子電路轉化為無向圖;
步驟3,將無向圖轉化為進行拆分,拆成子圖;
步驟4,對拆成的子圖進行求值,如果求值成功,進入步驟5,否則進入步驟6;
步驟5,將值輸出;
步驟6,將子圖再次進行拆分。
在實際操作中,對於一個中規模的量子電路,首先轉化為無向圖。在轉化為無向圖後,無向圖中包括有頂點和邊,其中,無向圖中的邊對應於量子電路中的兩位元量子閘,量子電路在費曼路徑積分下取值相同的指標對應於無向圖中的同一個頂點,量子電路在費曼路徑積分下取值不同的指標對應於無向圖中不同的頂點。在該無向圖中有一些頂點是連接著單位元閘的,有一些頂點是連接著一個雙位元閘的,還有一些頂點是連接著兩個雙位元閘的,再者還有一些頂點還可能是連接著多於兩個的兩位元閘的。而在減少量子電路的時間複雜度和空間複雜度的過程中,對頂點進行拆除時,並非拆除所有的頂點均是對減少量子電路的時間複雜度和空間複雜度有效的。因此,在進行頂點拆除時,需要選擇一些能夠對減少量子電路的時間複雜度和空間複雜度有效的頂點進行拆除。
在本發明實施例中,對減少量子電路的時間複雜度和空間複雜度有效的頂點可以認為是連接有兩個兩位元閘的頂點,在本發明實施例中如上稱之為交線頂點,因此,在對量子電路中的頂點進行拆分時,需要先檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點。在檢測交線頂點時可以採用多種方式,一種較為簡單的方式為:透過遍歷無向圖中的頂點的方式,確定無向圖中的交線頂點,其中,量子電路中的兩位元量子閘對應於無向圖中的邊,確定連接有兩邊的頂點為交線頂點。具體實施時,可以透過遍歷所有的兩位元閘可以得到每一對兩位元量子閘作用的對應的兩個頂點。只要檢測到頂點重複即可確認有至少兩個兩位元量子閘關聯。
需要說明的是,上述所指的兩位元量子閘可以為兩位元對角量子閘。例如,兩位元量子CZ閘。
在對量子電路對應的無向圖進行張量收縮時,由於採用頂點的不同拆除順序進行拆除,對無向圖進行張量收縮的效果是不一樣的。因此,為取得較好或者是一定時間內較優的一個張量收縮效果,可以對該無向圖,採用樹寬求解算法(例如,QuickBB算法)等算法來求解樹寬的方案來得到對於該無向圖做收縮定時最佳的收縮方案,採用該最佳的張量收縮方案輸出的是頂點的一個排序,這意味著照這個順序不斷地把該無向圖中的頂點依次拆除,會得到在給定時間內最佳的一個方案。
因此,在透過拆除交線頂點,拆除至少兩個兩位元量子閘時,可以透過樹寬求解算法來確定無向圖的張量收縮順序,其中,張量收縮順序用於描述拆除無向圖中的頂點的順序。透過確定的張量收縮順序來對無向圖中的頂點進行拆除,使得減少量子電路的時間複雜度和空間複雜度的有效性大大提高。
在確定張量收縮順序後,對交線頂點進行拆除時,由於拆除不同的交線頂點所達到的張量收縮效果也是不同的,即減少量子電路的時間複雜度和空間複雜度的有效性不同,因此,為了能夠達到最大程度的張量收縮效果,並非對所有的交線頂點進行拆除,對一些張量收縮效果不好,或者拆除意義不大的交線頂點可以選擇放棄拆除。因此,需要透過預定的方式來從無向圖中的交線頂點中選擇出一些適合拆除的交線節點,此處所指的適合拆除的交線節點即是指一些拆除後,張量收縮效果較好的交線節點。而選擇出適合拆除的交線節點時,也可以採用多種方式,例如,透過拆除交線頂點,拆除至少兩個兩位元量子閘可以包括:根據張量收縮順序,採用採用預定算法(例如,貪心算法,動態規劃算法)選擇出待拆除的交線頂點。
其中,在採用貪心算法來選擇拆除的交線頂點時,可以按照以下方式來實現:先根據張量收縮順序,確定貪心算法的局部選擇範圍;之後,在局部選擇範圍內,依據預定目標函數選擇出待拆除的交線頂點,其中,預定目標函數用於評估:在將待拆除交線頂點拆除後,剩下的子任務的執行時間最短。
由於貪心算法與動態規劃算法存在不同,下面對兩者分別進行簡單介紹。
貪心算法(又稱貪婪算法,Greedy algorithm)是指,在對問題求解時,總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說,不從整體最佳上加以考慮,它所做出的是在某種意義上的局部最佳解。貪心算法不是對所有問題都能得到整體最佳解,關鍵是貪心策略的選擇,選擇的貪心策略具備無後效性,即某個狀態以前的過程不會影響以後的狀態,只與當前狀態有關。
貪婪算法是一種對某些求最佳解問題的更簡單、更迅速的設計技術。用貪婪法設計算法的特點是一步一步地進行,常以當前情況為基礎根據某個最佳化測度作最佳選擇,而不考慮各種可能的整體情況,它省去了為找最佳解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間,它採用自頂向下,以迭代的方法做出相繼的貪心選擇,每做一次貪心選擇就將所求問題簡化為一個規模更小的子問題,透過每一步貪心選擇,可得到問題的一個最佳解,雖然每一步上都要保證能獲得局部最佳解,但由此產生的全域解有時不一定是最佳的,所以貪婪算法不要回溯。
透過採用貪心算法尋找到連接有至少兩個兩位元閘的交線頂點,可以省去尋找最佳解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間。
結合到選擇出待拆除的交線頂點而言,在得到張量收縮順序後,遍歷所有對應於兩個兩位元相交的頂點,對於拆除每一個這樣的頂點的選項,計算預計的執行時間。該執行時間照前述張量收縮順序來定,比如說收縮第一個頂點後得到的張量維數,求其指數。在收縮第二個頂點後,加入其張量維數的指數,繼續這個順序,直到收縮完畢得到預估時間。透過貪心算法求得使得該預估時間最少的頂點。
動態規劃算法則是透過拆分問題,定義問題狀態和狀態之間的關係,使得問題能夠以遞推(或者說分治)的方式去解決。
動態規劃算法的基本思想與分治法類似,也是將待求解的問題分解為若干個子問題(階段),按順序求解子階段,前一子問題的解,為後一子問題的求解提供了有用的資訊。在求解任一子問題時,列出各種可能的局部解,透過決策保留那些有可能達到最佳的局部解,丟棄其他局部解。依次解決各子問題,最後一個子問題就是初始問題的解。
由於動態規劃解決的問題多數有重疊子問題這個特點,為減少重複計算,對每一個子問題只解一次,將其不同階段的不同狀態保存在一個二維數組中。
在透過拆除交線頂點,拆除至少兩個兩位元量子閘時,可以透過破壞費曼路徑積分中交線頂點的指標的方式,拆除交線頂點,拆除至少兩個兩位元量子閘。
量子電路對應於無向圖,拆除閘的時候其實是拆除兩位元量子閘相接的頂點。該頂點對應的是費曼路徑積分中的一個指標。破壞該頂點,即可拆除其他關於該指標的量子閘。
需要說明的是,量子電路可以是任意規模的,例如,量子電路的結構可以為具有空間點陣排列的格點結構。格點結構包括:M*N的單量子位元矩陣的層級結構,其中,M,N為正整數。其中,M*N的網格結構也只是一種實施方式,並不是唯一的一種格點結構。雖然量子電路可以是任意規模,但是隨著規模增大,有限算力下可以模擬的電路層數也會有約束。在本發明實施例中,由於對100個量子位元40層左右是可以有效模擬的,因此,位元數*層數在4000內,在10萬併發下是比較有效的。
實施例3
圖9是根據本發明實施例的量子計算設備的結構示意圖,如圖9所示,該量子計算設備90除包括:量子電路92,還包括:量子電路拆分裝置94,該量子電路92包括:量子閘和量子暫存器,其中,量子閘,用於對量子態操作;量子暫存器,用於儲存進行量子計算的量子初態,以及進行量子計算過程中的過程量子態;
該量子電路拆分裝置94,連接至上述量子電路92,用於檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點,交線頂點為連接有至少兩個兩位元量子閘的頂點;透過拆除交線頂點,拆除至少兩個兩位元量子閘。
需要說明的是,對於前述的各方法實施例,為了簡單描述,故將其都表述為一系列的動作組合,但是所屬技術領域中具有通常知識者應該知悉,本發明並不受所描述的動作順序的限制,因為依據本發明,某些步驟可以採用其他順序或者同時進行。其次,所屬技術領域中具有通常知識者也應該知悉,說明書中所描述的實施例均屬於較佳實施例,所關於的動作和模組並不一定是本發明所必須的。
以上所述僅是本發明的較佳實施方式,應當指出,對於所屬技術領域中具有通常知識者來說,在不脫離本發明原理的前提下,還可以做出若干改進和潤飾,這些改進和潤飾也應視為在本發明的保護範圍內。
90‧‧‧量子計算設備
92‧‧‧量子電路
94‧‧‧量子電路拆分裝置
S102‧‧‧步驟
S104‧‧‧步驟
此處所說明的圖式用來提供對本發明的進一步理解,構成本發明的一部分,本發明的示意性實施例及其說明用於解釋本發明,並不構成對本發明的不當限定。在圖式中:
圖1是根據本發明實施例的量子計算方法的流程圖;
圖2是相關技術中的一個產生3位元GHZ態的量子電路圖;
圖3是相關技術中的一個作用在3量子位元上深度為5的量子電路圖;
圖4是相關技術中的圖3所示量子電路所對應的無向圖;
圖5是相關技術中的單位元和雙位元量子閘的無向圖;
圖6是根據本發明實施例的針對圖3中的量子電路在計算振幅時對應的無向圖;
圖7是根據本發明實施例的在圖6中拆除頂點後,一次拆除了兩個CZ閘,並且實質上將圖3電路圖中兩個CZ閘之間的T閘也有效拆除的示意圖;
圖8是根據本發明實施例的量子計算過程中分解量子電路模擬任務的示意圖;
圖9是根據本發明實施例的量子計算設備的結構示意圖。
Claims (12)
- 一種量子計算方法,其特徵在於,包括: 檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點,所述交線頂點為連接有至少兩個兩位元量子閘的頂點; 透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘。
- 根據請求項1所述的方法,其中,檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點包括: 透過遍歷所述無向圖中的頂點的方式,確定所述無向圖中的所述交線頂點,其中,所述量子電路中的兩位元量子閘對應於所述無向圖中的邊,確定連接有兩邊的頂點為所述交線頂點。
- 根據請求項1所述的方法,其中,透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘包括: 透過樹寬求解算法來確定所述無向圖的張量收縮順序,其中,所述張量收縮順序用於描述拆除所述無向圖中的頂點的順序。
- 根據請求項3所述的方法,其中,透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘包括: 根據所述張量收縮順序,採用貪心算法選擇出待拆除的交線頂點。
- 根據請求項4所述的方法,其中,根據所述張量收縮順序,採用貪心算法選擇出待拆除的交線頂點包括: 根據所述張量收縮順序,確定所述貪心算法的局部選擇範圍; 在所述局部選擇範圍內,依據預定目標函數選擇出待拆除的交線頂點,其中,所述預定目標函數用於評估:在將所述待拆除交線頂點拆除後,剩下的子任務的執行時間最短。
- 根據請求項3所述的方法,其中,透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘包括: 根據所述張量收縮順序,採用動態規劃算法選擇出待拆除的交線頂點。
- 根據請求項1至6中任一項所述的方法,其中,所述量子電路在費曼路徑積分下取值相同的指標對應於所述無向圖中的同一個頂點,所述量子電路在費曼路徑積分下取值不同的指標對應於所述無向圖中不同的頂點。
- 根據請求項1至6中任一項所述的方法,其中,透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘包括: 透過破壞費曼路徑積分中所述交線頂點的指標的方式,拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘。
- 根據請求項1至6中任一項所述的方法,其中,所述兩位元量子閘為兩位元對角量子閘。
- 根據請求項1至6中任一項所述的方法,其中,所述量子電路的結構為具有空間點陣排列的格點結構。
- 根據請求項10所述的方法,其中,所述格點結構包括:M*N的單量子位元矩陣的層級結構,其中,M,N為正整數。
- 一種量子計算設備,包括:量子電路,所述量子電路包括:量子閘和量子暫存器,其中, 所述量子閘,用於對量子態操作; 所述量子暫存器,用於儲存進行量子計算的量子初態,以及進行量子計算過程中的過程量子態; 其特徵在於,所述量子計算設備還包括:量子電路拆分裝置,其中, 所述量子電路拆分裝置,用於檢測與量子電路對應的無向圖的頂點中的交線頂點,所述交線頂點為連接有至少兩個兩位元量子閘的頂點;透過拆除所述交線頂點,拆除所述至少兩個兩位元量子閘。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810398402.XA CN110428055A (zh) | 2018-04-27 | 2018-04-27 | 量子计算方法和设备 |
CN201810398402.X | 2018-04-27 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW201945962A true TW201945962A (zh) | 2019-12-01 |
TWI794439B TWI794439B (zh) | 2023-03-01 |
Family
ID=68291647
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW108107619A TWI794439B (zh) | 2018-04-27 | 2019-03-07 | 量子計算方法和設備 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US11093669B2 (zh) |
EP (1) | EP3785187A4 (zh) |
JP (1) | JP7186797B2 (zh) |
CN (1) | CN110428055A (zh) |
TW (1) | TWI794439B (zh) |
WO (1) | WO2019209628A1 (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI783297B (zh) * | 2019-11-18 | 2022-11-11 | 美商札帕塔運算股份有限公司 | 用於量子振幅估計之方法與計算系統 |
US11615329B2 (en) | 2019-06-14 | 2023-03-28 | Zapata Computing, Inc. | Hybrid quantum-classical computer for Bayesian inference with engineered likelihood functions for robust amplitude estimation |
US11625638B2 (en) | 2021-05-19 | 2023-04-11 | International Business Machines Corporation | Drive enhanced J/ZZ operation for superconducting qubits |
US11861457B2 (en) | 2020-06-02 | 2024-01-02 | Zapata Computing, Inc. | Realizing controlled rotations by a function of input basis state of a quantum computer |
US11941484B2 (en) | 2021-08-04 | 2024-03-26 | Zapata Computing, Inc. | Generating non-classical measurements on devices with parameterized time evolution |
Families Citing this family (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11568293B2 (en) * | 2018-07-18 | 2023-01-31 | Accenture Global Solutions Limited | Quantum formulation independent solver |
US11558069B1 (en) * | 2018-09-13 | 2023-01-17 | PsiQuantum Corp. | Conversion of Pauli errors to erasure errors in a photonic quantum computing system |
US11586792B2 (en) * | 2018-12-06 | 2023-02-21 | International Business Machines Corporation | Scheduling fusion for quantum computing simulation |
CN111027704B (zh) * | 2019-12-16 | 2024-05-31 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子资源估计方法、装置和电子设备 |
CN113128015B (zh) * | 2019-12-31 | 2023-04-07 | 合肥本源量子计算科技有限责任公司 | 预估单振幅模拟量子计算所需资源的方法和系统 |
GB202002000D0 (en) * | 2020-02-13 | 2020-04-01 | Phasecraft Ltd | Low-weight fermion-to-qubit encoding |
CN111626424B (zh) * | 2020-05-21 | 2023-08-18 | 宿迁学院 | 面向嘈杂中型量子计算架构的量子寄存器分配方法和系统 |
US11200360B1 (en) | 2020-06-10 | 2021-12-14 | International Business Machines Corporation | Synthesis of a quantum circuit |
CN111738448B (zh) * | 2020-06-23 | 2021-09-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子线路模拟方法、装置、设备及存储介质 |
CN111882068B (zh) * | 2020-06-29 | 2022-03-18 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种消除qaoa量子电路噪声影响的方法、装置、设备及介质 |
US20220067245A1 (en) * | 2020-08-12 | 2022-03-03 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Low-cost linear orders for quantum-program simulation |
JP7511230B2 (ja) | 2020-08-20 | 2024-07-05 | 国立大学法人 東京大学 | 量子回路生成装置、量子回路生成方法及び量子回路生成プログラム |
CN112132287B (zh) * | 2020-09-04 | 2022-05-17 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种分布式的量子计算仿真方法和装置 |
CN112085204B (zh) * | 2020-09-18 | 2022-10-28 | 东南大学 | 一种用于量子编译的线路变换方法 |
CN112433914B (zh) * | 2020-11-26 | 2023-06-13 | 成都海光集成电路设计有限公司 | 获取并行计算任务进度的方法及系统 |
CN113190790B (zh) * | 2021-03-30 | 2023-05-30 | 桂林电子科技大学 | 一种基于多移位算子的时变图信号重构方法 |
CN114048857B (zh) * | 2021-10-22 | 2024-04-09 | 天工量信(苏州)科技发展有限公司 | 算力分配方法、装置及算力服务器 |
CN117196048A (zh) * | 2022-05-30 | 2023-12-08 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 量子态制备电路生成方法、量子态制备方法以及量子设备 |
Family Cites Families (42)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040024750A1 (en) | 2002-07-31 | 2004-02-05 | Ulyanov Sergei V. | Intelligent mechatronic control suspension system based on quantum soft computing |
US8972237B2 (en) | 2012-08-06 | 2015-03-03 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Optimizing quantum simulations by intelligent permutation |
US9501747B2 (en) * | 2012-12-18 | 2016-11-22 | D-Wave Systems Inc. | Systems and methods that formulate embeddings of problems for solving by a quantum processor |
US9032206B2 (en) | 2013-02-25 | 2015-05-12 | Surfeasy, Inc. | Rule sets for client-applied encryption in communications networks |
US9904497B2 (en) | 2014-11-12 | 2018-02-27 | International Business Machines Corporation | Copyright infringement prevention |
US10915891B1 (en) | 2015-03-16 | 2021-02-09 | Winklevoss Ip, Llc | Autonomous devices |
US10380702B2 (en) | 2015-05-01 | 2019-08-13 | Monegraph, Inc. | Rights transfers using block chain transactions |
US20170116693A1 (en) | 2015-10-27 | 2017-04-27 | Verimatrix, Inc. | Systems and Methods for Decentralizing Commerce and Rights Management for Digital Assets Using a Blockchain Rights Ledger |
US20180089651A9 (en) | 2015-11-06 | 2018-03-29 | Cable Television Laboratories, Inc | Blockchaining systems and methods for frictionless media |
US10607285B2 (en) | 2016-02-22 | 2020-03-31 | Bank Of America Corporation | System for managing serializability of resource transfers in a process data network |
CN107145768B (zh) | 2016-03-01 | 2021-02-12 | 华为技术有限公司 | 版权管理方法和系统 |
AU2017263465B9 (en) | 2016-05-11 | 2021-01-28 | Nasdaq, Inc. | Application framework using blockchain-based asset ownership |
CN107679045B (zh) | 2016-08-01 | 2021-08-31 | 华为技术有限公司 | 版权授权管理方法及系统 |
CN106296390A (zh) | 2016-08-05 | 2017-01-04 | 布比(北京)网络技术有限公司 | 一种提高票据处理安全性的方法及票据处理系统 |
EP3494705A4 (en) | 2016-08-07 | 2019-12-25 | Dot Blockchain Music, Inc. | DISTRIBUTED DATA STORE FOR MULTIMEDIA MANAGEMENT |
CN107770115B (zh) | 2016-08-15 | 2021-01-05 | 华为技术有限公司 | 在对等网络中分发数字内容的方法和系统 |
CN106100981B (zh) | 2016-08-22 | 2019-08-23 | 布比(北京)网络技术有限公司 | 社交网络数据交互方法及装置 |
CN107967416B (zh) | 2016-10-19 | 2021-07-09 | 华为技术有限公司 | 版权维权检测的方法、装置和系统 |
RU2658784C1 (ru) | 2017-03-23 | 2018-06-22 | Общество с ограниченной ответственностью "БУБУКА" | Способ и система контроля за воспроизведением медиа-контента, включающего объекты интеллектуальных прав |
FR3064380B1 (fr) | 2017-03-24 | 2019-04-19 | Bull S.A.S. | Procede de simulation, sur un ordinateur classique, d'un circuit quantique |
KR102414732B1 (ko) | 2017-04-05 | 2022-06-28 | 삼성에스디에스 주식회사 | 블록체인 기반 디지털 아이덴티티 관리 방법 |
CN107025206B (zh) * | 2017-04-13 | 2020-06-19 | 广西师范大学 | 一种量子傅立叶变换实现量子线路设计的方法 |
EP3396608A1 (en) | 2017-04-24 | 2018-10-31 | BlockSettle AB | Method and system for settling a blockchain transaction |
US9882918B1 (en) | 2017-05-15 | 2018-01-30 | Forcepoint, LLC | User behavior profile in a blockchain |
CN107086920A (zh) | 2017-06-20 | 2017-08-22 | 无锡井通网络科技有限公司 | 基于区块链的版权确权方法 |
CN107358551A (zh) | 2017-07-03 | 2017-11-17 | 重庆小犀智能科技有限公司 | 基于区块链的公证系统及方法 |
CN107659610B (zh) | 2017-08-02 | 2020-08-21 | 北京瑞卓喜投科技发展有限公司 | 基于区块链技术的著作权保护方法、装置和系统 |
CN107516245A (zh) | 2017-08-25 | 2017-12-26 | 苏州点阵信息科技有限公司 | 基于区块链技术的内容评价平台的信息处理方法 |
CN107622385A (zh) | 2017-08-28 | 2018-01-23 | 南京邮电大学 | 一种基于区块链智能合约的数字作品发行方法 |
CN107705114A (zh) | 2017-08-31 | 2018-02-16 | 中链科技有限公司 | 基于区块链技术的著作权数据处理方法、系统和存储介质 |
CN107798650B (zh) | 2017-09-18 | 2020-08-11 | 众安信息技术服务有限公司 | 一种基于区块链的数字资产侵权判定方法和装置 |
CN107657509B (zh) | 2017-09-19 | 2021-05-28 | 前海云链科技(深圳)有限公司 | 一种基于区块链的征信方法及装置 |
CN111247538A (zh) | 2017-10-18 | 2020-06-05 | 谷歌有限责任公司 | 量子电路的仿真 |
US10135834B1 (en) | 2017-10-20 | 2018-11-20 | Social Patent LLC | System and method of executing operations in a social network application |
CN107944717A (zh) | 2017-11-29 | 2018-04-20 | 重庆猪八戒网络有限公司 | 创意设计信用系统和信用评价方法 |
US10657261B2 (en) | 2017-11-30 | 2020-05-19 | Mocana Corporation | System and method for recording device lifecycle transactions as versioned blocks in a blockchain network using a transaction connector and broker service |
US20190228369A1 (en) | 2018-01-25 | 2019-07-25 | Nathanael K. Duval-Igarta | Peer-based transaction verification |
US10783545B2 (en) | 2018-04-19 | 2020-09-22 | American Express Travel Related Services Company, Inc. | Reward point redemption for cryptocurrency |
US20190385215A1 (en) | 2018-06-19 | 2019-12-19 | American Express Travel Related Services Company, Inc. | Buyer-centric marketplace using blockchain |
CN108876560B (zh) | 2018-07-18 | 2020-10-02 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种基于区块链对作品发布者进行信用评价的方法及装置 |
CN109255600A (zh) | 2018-07-18 | 2019-01-22 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种基于区块链向作品发布者发放奖励的方法及装置 |
CA3116763C (en) | 2018-10-19 | 2024-02-27 | Digital Asset (Switzerland) GmbH | Privacy preserving validation and commit architecture |
-
2018
- 2018-04-27 CN CN201810398402.XA patent/CN110428055A/zh active Pending
-
2019
- 2019-03-07 TW TW108107619A patent/TWI794439B/zh active
- 2019-04-17 US US16/387,408 patent/US11093669B2/en active Active
- 2019-04-18 EP EP19792575.3A patent/EP3785187A4/en not_active Withdrawn
- 2019-04-18 WO PCT/US2019/028178 patent/WO2019209628A1/en active Application Filing
- 2019-04-18 JP JP2020554200A patent/JP7186797B2/ja active Active
-
2021
- 2021-03-19 US US17/207,124 patent/US11699004B2/en active Active
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11615329B2 (en) | 2019-06-14 | 2023-03-28 | Zapata Computing, Inc. | Hybrid quantum-classical computer for Bayesian inference with engineered likelihood functions for robust amplitude estimation |
TWI783297B (zh) * | 2019-11-18 | 2022-11-11 | 美商札帕塔運算股份有限公司 | 用於量子振幅估計之方法與計算系統 |
US11861457B2 (en) | 2020-06-02 | 2024-01-02 | Zapata Computing, Inc. | Realizing controlled rotations by a function of input basis state of a quantum computer |
US11625638B2 (en) | 2021-05-19 | 2023-04-11 | International Business Machines Corporation | Drive enhanced J/ZZ operation for superconducting qubits |
TWI800324B (zh) * | 2021-05-19 | 2023-04-21 | 美商萬國商業機器公司 | 針對超導量子位元之驅動增強型j/zz操作之量子裝置、電腦實施方法及電腦程式產品 |
US11941484B2 (en) | 2021-08-04 | 2024-03-26 | Zapata Computing, Inc. | Generating non-classical measurements on devices with parameterized time evolution |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3785187A1 (en) | 2021-03-03 |
TWI794439B (zh) | 2023-03-01 |
JP2021520546A (ja) | 2021-08-19 |
EP3785187A4 (en) | 2022-03-02 |
US11699004B2 (en) | 2023-07-11 |
CN110428055A (zh) | 2019-11-08 |
US11093669B2 (en) | 2021-08-17 |
US20210350056A1 (en) | 2021-11-11 |
WO2019209628A1 (en) | 2019-10-31 |
US20190332731A1 (en) | 2019-10-31 |
JP7186797B2 (ja) | 2022-12-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
TW201945962A (zh) | 量子計算方法和設備 | |
Chamberlain et al. | Grand: Graph neural diffusion | |
CN109800883B (zh) | 量子机器学习框架构建方法、装置及量子计算机 | |
US20230267358A1 (en) | Distributed Quantum Computing Simulation Method and Apparatus | |
US10423887B2 (en) | Compilation, memory management, and fault localization with ancillas in an unknown state | |
Lovász | Large networks and graph limits | |
Lykov et al. | Importance of diagonal gates in tensor network simulations | |
da Silva Coelho et al. | Quantum pricing-based column-generation framework for hard combinatorial problems | |
Braccia et al. | Computing exact moments of local random quantum circuits via tensor networks | |
Wienöbst et al. | Recovering causal structures from low-order conditional independencies | |
CA3187339A1 (en) | Reducing resources in quantum circuits | |
Manazir et al. | pCGP: A Parallel Implementation of Cartesian Genetic Program-ming for Combinatorial Circuit Design and Time-Series Prediction | |
Gayathri et al. | Mapreduce model for finding closely knit communities in large scale networks | |
Dearing et al. | Analyzing the performance of graph neural networks with pipe parallelism | |
Wang | Span-program-based quantum algorithm for tree detection | |
Cen et al. | Massively Parallel Continuous Local Search for Hybrid SAT Solving on GPUs | |
Wu et al. | Sample, estimate, aggregate: A recipe for causal discovery foundation models | |
Horváth et al. | Implementation of cellular genetic algorithms on a CNN chip: Simulations and experimental results | |
Yuan et al. | Backward concurrent reasoning based on fuzzy petri nets | |
Zhang et al. | Hlanc: heterogeneous parallel implementation of the implicitly restarted Lanczos method | |
Xu et al. | Efficient block pruning based on kernel and feature stablization | |
Lee | Minimal split checkerboard method for exponentiating sparse matrices and its applications in quantum statistical mechanics | |
Stamatovic et al. | Data parallel algorithm in finding 2-D site percolation backbones | |
CN115238852A (zh) | 量子图神经网络及实现量子图神经网络的方法 | |
Shamsi et al. | Negative Cost Girth Problem using Map-Reduce Framework |