【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于量子计算，具体涉及一种基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法和装置。
技术介绍
1、量子计算已被证明在某些领域具有多项式甚至指数加速的能力，如化学模拟、数据库搜索和组合优化。量子电路是一种广泛使用的编程模型，用于描述量子门的计算。当将这些应用部署到超导量子硬件时，需要特定的脉冲来实现量子门的操作并控制量子位的演化。具体而言，从量子电路到脉冲的转换是指为每个量子门生成离散脉冲的合成过程，具有特定的形状和时序依赖性。然而，由于计算脉冲参数的巨大计算复杂性，合成过程的时间成本很高，尤其是对于大规模量子电路而言。
2、文献1(qiskit pulse:programming quantum computers through the cloudwith pulses)开发了一种将量子程序描述为按时间排定的脉冲序列的方法。该方法生成一个300比特量子乘法器电路的脉冲序列需要2,190.67秒，其中包括191,903个单比特门和121,095个双比特门。这种耗时合成基本上是由逐个量子门脉冲生成引起的。反复为相同的电路模式计算脉冲，导致了大量的重复计算。以300比特的量子乘法器电路为例，我们观察到这种方法的计算时间中有65％用于相同的电路模式。
3、文献2(accqoc:accelerating quantum optimal control based pulsegeneration)开发了一种用于量子计算的编译技术，旨在加速量子程序的编译过程，特别是将门组转换为脉冲信号的过程。这种方法利用最小
技术实现思路
1、鉴于上述，本专利技术的目的是提供一种基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法和装置，基于波形库匹配降低电路脉冲生成的合成计算开销和时间，提升为电路编译脉冲波形的效率。
2、为实现上述专利技术目的，实施例提供的一种基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法，包括以下步骤：
3、将量子算法电路转换为电路矩阵，对电路矩阵进行卷积操作得到每个子电路的卷积结果，基于子电路的卷积结果与其预计算波形构建波形库；
4、利用波形库对目标量子电路进行加速匹配编译，以生成目标量子电路对应的脉冲波形序列。
5、优选地，所述将量子电路转换为电路矩阵，包括：
6、将电路参数转换为矩阵表示，电路矩阵中每个元素代表一个电路中的量子门，记录门位置和门类型，其中，元素索引记录门位置，元素值记录门类型。
7、优选地，所述门类型包括单比特门rx、单比特门ry和双比特门cz，在构建电路矩阵时，每类门对应的元素值包括：
8、针对单比特门rx和单比特门ry，对应元素值为复数形式，指示门类型和门旋转角度，具体使用实部值记录单比特门rx的门旋转角度，使用虚部值记录单比特门ry的门旋转角度；
9、针对双比特门cz，对应元素值为操作的比特位置；
10、针对没有门操作或只有一个恒等门，对应元素值为0。
11、优选地，对电路矩阵对卷积操作得到每个子电路的卷积结果，包括：
12、设置多个卷积尺寸的卷积核，针对每个卷积核的值通过遗传算法优化确定，基于确定的卷积核的值及对应的卷积尺寸对电路矩阵进行卷积操作，每个卷积尺寸对应一类子电路，对应一个卷积结果。
13、优选地，所述每个卷积核的值通过遗传算法优化确定，包括：
14、为每个卷积核的值分配随机值作为初始值，基于该初始值作为个体并应用遗传算法进行个体优化，在优化过程中，以个体对应卷积结果之间的距离尽可能大为优化目标，优化结束后，得到经过优化确定的卷积核的值，其中，个体对应卷积结果为：利用个体对应卷积核的值对电路矩阵进行卷积操作得到的卷积结果。
15、优选地，所述基于子电路的卷积结果与其预计算波形构建波形库，包括：
16、以子电路的卷积结果作为索引，以子电路的预计算波形作为值，构建波形库。
17、优选地，所述利用波形库对目标量子电路进行加速匹配编译，包括：
18、将目标量子电路转换为目标电路矩阵，对目标电路矩阵进行卷积操作得到每个子目标电路的卷积结果，将子目标电路的卷积结果与波形库中的卷积结果进行匹配，将波形库中匹配的卷积结果对应的预计算波形作为子目标电路的脉冲波形。
19、优选地，对目标量子电路进行加速匹配编译时，采用贪心算法的匹配模式，按照卷积尺寸对卷积核进行降序排序，从最大卷积尺寸的卷积核开始，依次降序选择卷积核对目标电路矩阵进行卷积操作。
20、为实现上述专利技术目的，实施例还提供了一种基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译装置，包括波形库生成模块、加速匹配编译模块；
21、所述波形库生成模块用于将量子算法电路转换为电路矩阵，对电路矩阵进行卷积操作得到每个子电路的卷积结果，基于子电路的卷积结果与其预计算波形构建波形库；
22、所述加速匹配编译模块用于利用波形库对目标量子电路进行加速匹配编译，以生成目标量子电路对应的脉冲波形序列。
23、与现有技术相比，本专利技术具有的有益效果至少包括：
24、本专利技术通过构建的脉冲库来加速量子电路的脉冲生成，相比于当前的最先进方法，提供了显著的脉冲生成加速，降低计算开销，再者，本专利技术表现出高度的可扩展性，可以支持数百比特的合成；
25、本专利技术考虑到量子算法电路中有用很多重复的子电路结构，提出的脉冲库覆盖从各种电路基准派生的可重复使用模式，利用卷积操作来识别多个电路基准重用的子电路；
26、本专利技术在加速匹配编译过程中，采用贪心算法的匹配模式，分配在波形库中共享相同子电路的块，以实现端到端加速，降低计算开销。
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1.一种基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法，其特征在于，所述将量子电路转换为电路矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法，其特征在于，所述门类型包括单比特门RX、单比特门RY和双比特门CZ，在构建电路矩阵时，每类门对应的元素值包括：
4.根据权利要求1所述的基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法，其特征在于，对电路矩阵对卷积操作得到每个子电路的卷积结果，包括：
5.根据权利要求4所述的基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法，其特征在于，所述每个卷积核的值通过遗传算法优化确定，包括：
6.根据权利要求1所述的基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法，其特征在于，所述基于子电路的卷积结果与其预计算波形构建波形库，包括：
7.根据权利要求1所述的基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法，其特征在于，所述利用波形库对目标量子电路进行加速
8.根据权利要求7所述的基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法，其特征在于，对目标量子电路进行加速匹配编译时，采用贪心算法的匹配模式，按照卷积尺寸对卷积核进行降序排序，从最大卷积尺寸的卷积核开始，依次降序选择卷积核对目标电路矩阵进行卷积操作。
9.一种基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译装置，其特征在于，包括波形库生成模块、加速匹配编译模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法，其特征在于，所述将量子电路转换为电路矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法，其特征在于，所述门类型包括单比特门rx、单比特门ry和双比特门cz，在构建电路矩阵时，每类门对应的元素值包括：
4.根据权利要求1所述的基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法，其特征在于，对电路矩阵对卷积操作得到每个子电路的卷积结果，包括：
5.根据权利要求4所述的基于卷积实现可复用波形库加速量子波形编译的方法，其特征在于，所述每个卷积核的值通过遗传算法优化确...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹建伟，余加，田吴炜，卢丽强，贾星辉，谭思危，宋紫璇，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
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