一种量子线路训练方法、装置、存储介质及电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种量子线路训练方法、装置、存储介质及电子装置，涉及量子计算技术领域，该方法包括：复制待训练量子线路，得到多个第一量子线路；对第一量子线路的结构和/或参数进行随机变异，得到多个不同的第二量子线路；运行所述待训练量子线路和每一第二量子线路，并计算所述待训练量子线路和每一第二量子线路的损失函数值，得到多个损失函数值；根据所述多个损失函数值，确定训练完成的量子线路；重复上述步骤，直至找到最优的量子线路。可以提高量子线路输出结果的准确性。以提高量子线路输出结果的准确性。以提高量子线路输出结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种量子线路训练方法、装置、存储介质及电子装置


[0001]本专利技术属于量子计算
，特别是涉及一种量子线路训练方法、装置、存储介质及电子装置。

技术介绍

[0002]量子计算机是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。当某个装置处理和计算的是量子信息，运行的是量子算法时，它就是量子计算机。量子计算机因其具有相对普通计算机更高效的处理数学问题的能力，例如，能将破解RSA密钥的时间从数百年加速到数小时，故成为一种正在研究中的关键技术。
[0003]变分量子本征求解器(variational quantum eigensolver，VQE)是量子线路训练的常见算法，主要是通过构建特定结构的量子线路，通过对量子线路的参数进行调整，使得量子线路的损失函数沿着梯度方向下降，从而使得损失函数值达到最小。但是这种方法随着构成量子线路的量子比特数量增加时，会出现贫瘠高原问题，即随着梯度优化的进行，梯度计算结果为0，即量子线路只能优化到局部最优解，无法使得量子线路达到全局最优解，导致量子线路的输出结果存在较大误差。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种量子线路训练方法、装置、存储介质及电子装置，旨在实现提高量子线路输出结果的准确性。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术实施例的第一方面，提供一种量子线路训练方法，所述方法包括：
[0006]复制待训练量子线路，得到多个第一量子线路；
[0007]对第一量子线路的结构和/或参数进行随机变异，得到多个不同的第二量子线路；
[0008]运行所述待训练量子线路和每一第二量子线路，并计算所述待训练量子线路和每一第二量子线路的损失函数值，得到多个损失函数值；
[0009]根据所述多个损失函数值，确定训练完成的量子线路。
[0010]可选的，所述根据所述多个损失函数值，确定训练完成的量子线路，包括：
[0011]确定所述多个损失函数中的最小损失函数值；
[0012]若所述最小损失函数值不满足预设条件，则将所述最小损函数值对应的第二量子线路作为待训练量子线路，并返回执行复制待训练量子线路，得到多个第一量子线路的步骤，直至所述最小损失函数值满足预设条件；
[0013]将所述最小损失函数值对应的第二量子线路作为训练完成的量子线路。
[0014]可选的，所述对第一量子线路的结构进行随机变异，包括：
[0015]通过量子逻辑门插入、量子逻辑门删除、量子逻辑门替换任一方式对第一量子线路的结构进行随机变异。
[0016]可选的，所述对第一量子线路的参数进行随机变异，包括：
[0017]通过随机参数修改第一量子线路的含参量子逻辑门的参数对第一量子线路的参数进行随机变异。
[0018]可选的，所述第二量子线路和待训练量子线路的损失函数值通过以下公式计算得到：
[0019][0020]其中，C表示所述第二量子线路或所述待训练量子线路中量子逻辑门对应的酉矩阵，H为哈密顿量，表示初始量子态。
[0021]本专利技术实施例的第二方面，提供一种量子线路训练装置，所述装置包括：
[0022]复制模块，用于复制待训练量子线路，得到多个第一量子线路；
[0023]变异模块，用于对第一量子线路的结构和/或参数进行随机变异，得到多个不同的第二量子线路；
[0024]计算模块，用于运行所述待训练量子线路和每一第二量子线路，并计算所述待训练量子线路和每一第二量子线路的损失函数值，得到多个损失函数值；
[0025]确定模块，用于根据所述多个损失函数值，确定训练完成的量子线路。
[0026]本专利技术实施例的第三方面，提供一种存储介质，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第一方面中任一项所述方法的步骤。
[0027]本专利技术实施例的第四方面，提供一种电子装置，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第一方面中任一项所述方法的步骤。
[0028]本专利技术实施例的第五方面，提供一种量超协同系统，所述量超协同操作系统根据上述第一方面任一项中所述的方法实现量子线路训练。
[0029]本专利技术实施例的第六方面，提供一种量子计算机操作系统，所述量子计算机操作系统包括上述第一方面任一项所述的量子线路训练方法。
[0030]基于上述技术方案，通过对待训练量子线路复制，得到多个第一量子线路，对每一第一量子线路的结构和参数进行随机变异，计算每一得到的第二量子线路的损失函数值，根据计算得到的多个损失函数值确定训练完成的量子线路，通过对第一量子线路的结构和参数进行随机变异，避免了损失函数的梯度计算，使得训练完成的量子线路可以达到全局最优解，提高了量子线路输出结果的准确性。
附图说明
[0031]图1是根据一示例性实施例示出的一种量子线路训练方法的计算机终端的硬件结构框图；
[0032]图2是根据一示例性实施例示出的一种量子线路训练方法的流程图；
[0033]图3是根据一示例性实施例示出的一种对第一量子线路结构随机变异的示意图；
[0034]图4是根据一示例性实施例示出的一种量子线路训练的流程图；
[0035]图5是根据一示例性实施例示出的一种量子线路训练装置的框图。
具体实施方式
[0036]下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能解释为对本专利技术的限制。
[0037]本专利技术实施例首先提供了一种量子线路训练，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。
[0038]下面以运行在计算机终端上为例对其进行详细说明。图1是本专利技术实施例提供的一种量子线路训练方法的系统网络框图。应用于量子线路训练方法的系统可以包括网络110、服务器120、无线设备130、客户机140、存储单元150、经典处理系统160、量子处理系统170，还可以包括未示出的附加存储器、经典处理器、量子处理器和其他设备。
[0039]网络110是为应用于量子线路训练方法的系统网络内连接在一起的各种设备和计算机之间提供通信链路的介质，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，连接方式可以采用有线、无线通信链路或光纤电缆等。
[0040]服务器120和客户机140是常规的数据处理系统，可包含数据和具有执行常规计算过程的应用程序或软件工具。客户机140可以是个人计算机或网络计算机，故数据也可以是服务器120提供的。无线设备130可以是智能手机、平板、笔记本电脑、智能可穿戴设备等。存储单元150可以包括数据库151，其可以被配置为存储量子比特参数、量子逻辑门参数、量子线路、量子程序等数据。
[0041]经典处理系统160(量子处理系统170)可以包括用于处理经典数据(量子数据)的经典处理器161(量子处理器171)和用于存储经典数据(量子本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种量子线路训练方法，其特征在于，所述方法包括：复制待训练量子线路，得到多个第一量子线路；对第一量子线路的结构和/或参数进行随机变异，得到多个不同的第二量子线路；运行所述待训练量子线路和每一第二量子线路，并计算所述待训练量子线路和每一第二量子线路的损失函数值，得到多个损失函数值；根据所述多个损失函数值，确定训练完成的量子线路。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个损失函数值，确定训练完成的量子线路，包括：确定所述多个损失函数中的最小损失函数值；若所述最小损失函数值不满足预设条件，则将所述最小损函数值对应的第二量子线路作为待训练量子线路，并返回执行复制待训练量子线路，得到多个第一量子线路的步骤，直至所述最小损失函数值满足预设条件；将所述最小损失函数值对应的第二量子线路作为训练完成的量子线路。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对第一量子线路的结构进行随机变异，包括：通过量子逻辑门插入、量子逻辑门删除、量子逻辑门替换任一方式对第一量子线路的结构进行随机变异。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对第一量子线路的参数进行随机变异，包括：通过随机参数修改第一量子线路的含参量子逻辑门的参数对第一量子线路的参数进行随机变异。5.根据权利要求1所述的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，窦猛汉，
申请(专利权)人：本源量子计算科技合肥股份有限公司，
类型：发明
国别省市：