【技术实现步骤摘要】
本专利技术的示例性实施例涉及人工智能；尤其，涉及一种超导量子比特的参数标定方法、设备和存储介质。
技术介绍
1、在量子计算的发展过程中，量子比特(qubit)的精确控制和参数标定是一个核心问题。由于，量子比特极易受到外部环境的干扰，因此需要精确的标定技术来保证其正确运行。传统的标定方法主要依赖于人工判断实验数据从而调整量子比特的控制参数，这在量子比特数目较少的芯片上是有效的。但是，随着量子比特在单一芯片上的数量不断增加，这种方法变得效率低下且人工成本高昂。
2、当下，超导量子计算和机器学习的结合开辟了新的研究和应用前景。尤其在超导量子比特的标定和优化过程中，机器学习的引入提供了一种新的视角。通过应用机器学习，特别是神经网络技术，可以有效地对量子比特进行自动化标定和优化，这不仅提高了标定的效率和精度，而且为实现大量集成的量子比特的自动化标定提供了可能性。在超导量子计算领域，这种结合意味着能够更有效地利用量子计算的强大能力，同时克服传统人工标定方法在迈向多比特集成的量子计算发展道路上所面临的挑战。本专利技术旨在通过利用先进的神经网络技术，简化超导量子比特的标定流程，最终实现大规模量子比特芯片的高效标定。
技术实现思路
1、为了实现大规模量子比特芯片的高效标定，本专利技术的第一方面提供了一种利用神经网络模型的超导量子比特的参数标定方法，包括：获得超导量子比特的特征数据组，所述特征数据组至少包括：读出信号的吸收谱线数据的第一特征数据组、驱动微波信号的吸收谱线数据的第二特征数据组
2、在一些实施例中，获得超导量子比特的特征数据组，包括：扫描超导量子比特的读取脉冲的频率和功率，生成读取信号对超导量子比特进行读取，获取其读出信号的吸收谱线以确定读取功率和频率，作为所述第一特征数据组；扫描超导量子比特驱动微波的频率，获取驱动微波信号的吸收谱线以确定超导量子比特频率，作为所述第二特征数据组；在拉比震荡过程中固定π脉冲长度，扫描对应的π脉冲振幅，获得读出信号随着π脉冲信号振幅变化的响应数据以确定最佳的π脉冲振幅，作为所述第三特征数据组；；在不施加以及施加π脉冲的情况下，分别得到超导量子比特对应的读出信号特征数据，通过分类完成量子态标定，以获得所述第四特征数据组。
3、在一些实施例中，将所述特征数据组分别输入相应的数据标准化模块，包括：对所述特征数据组进行规范化、噪声过滤和特征提取；以及对数据点不足的所述特征数据组使用插值法补齐。
4、在一些实施例中，所述训练集数据库包括：所述第一特征数据组、所述第二特征数据组、所述第三特征数据组与所述第四特征数据组各自的理论数值、历史实验数据和实验数据。
5、在一些实施例中，还包括：从所述训练集数据库中随机剔除部分数据，作为用于测试所述神经网络模型的测试集。
6、在一些实施例中，所述神经网络模型包括：
7、线性全连接层，其数学定义为，
8、
9、其中，w是权重矩阵，是输入向量，b是偏置向量，是输出向量；
10、归一化层，用于对每个特征进行归一化，其数学定义为，
11、yi＝ηxi+β
12、其中，yi是输出量，xi是输入量，η是缩放参数，β是偏移参数；
13、线性整流函数层，其数学定义为，
14、relu(x)＝max(0,x)
15、其中x为输入数据，max函数表示返回输入量的最大值。
16、在一些实施例中，在拉比震荡的情况下，所述分类结果包括：正常、双光子激发、噪声信号、脉冲振幅周期过多和脉冲振幅周期过少。
17、第二方面，本专利技术还提供了一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储计算机程序产品；以及处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序产品，且所述计算机程序产品被执行时，实现上述利用神经网络模型的超导量子比特的参数标定方法。
18、第三方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的利用神经网络模型的超导量子比特的参数标定方法。
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1.一种利用神经网络模型的超导量子比特的参数标定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的利用神经网络模型的超导量子比特的参数标定方法，其特征在于，获得超导量子比特的特征数据组，包括：
3.根据权利要求1所述的利用神经网络模型的超导量子比特的参数标定方法，其特征在于，将所述特征数据组分别输入相应的数据标准化模块，包括：
4.根据权利要求3所述的利用神经网络模型的超导量子比特的参数标定方法，其中，所述训练集数据库包括：
5.根据权利要求4所述的利用神经网络模型的超导量子比特的参数标定方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1所述的利用神经网络模型的超导量子比特的参数标定方法，其中，所述神经网络模型包括：
7.根据权利要求1～6任一项所述的利用神经网络模型的超导量子比特的参数标定方法，其中，在拉比震荡的情况下，所述分类结果包括：正常、双光子激发、噪声信号、脉冲振幅周期过多和脉冲振幅周期过少。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介
...【技术特征摘要】
1.一种利用神经网络模型的超导量子比特的参数标定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的利用神经网络模型的超导量子比特的参数标定方法，其特征在于，获得超导量子比特的特征数据组，包括：
3.根据权利要求1所述的利用神经网络模型的超导量子比特的参数标定方法，其特征在于，将所述特征数据组分别输入相应的数据标准化模块，包括：
4.根据权利要求3所述的利用神经网络模型的超导量子比特的参数标定方法，其中，所述训练集数据库包括：
5.根据权利要求4所述的利用神经网络模型的超导量子比特的参数标定方法，其特征在于，还包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄凯旋，马卫国，时运豪，许凯，范桁，
申请(专利权)人：北京量子信息科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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