【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于参数化量子电路的近似量子振幅编码模型。
技术介绍
1、随着量子技术的最新进展，噪声中等规模量子设备变得可用，这使得量子机器学习算法成为工业界和学术界的重要研究重点。作为量子机器学习中的关键工具，量子神经网络旨在利用量子计算的特性（如叠加、纠缠和并行性）来增强经典神经网络的性能。量子神经网络已经在模式识别、自然语言处理和图像分析等领域展现出优势。特别是，量子神经网络是通过参数化量子电路构建的，这需要将输入数据编码为量子态。因此，将经典数据高效地编码为量子态对于量子神经网络处理经典机器学习任务至关重要。
2、目前，已经开发出多种将经典数据编码为量子态的方法，包括基态编码、角度编码、振幅编码等。基态编码通过将经典数据表示为二进制字符串，将其映射到量子系统的计算基态中，每个输入比特对应一个量子比特；尽管这种方法易于实现，但对于高维数据而言需要大量量子比特，限制了其实用性。角度编码通过将输入特征作为量子门的旋转角度，应用于每个量子比特，将经典数据转化为量子态；此方法比基态编码更灵活，并且能够提供更丰富的特征表示，但随着输入维度的增加，依然面临扩展性挑战。振幅编码通过振幅向量将经典数据嵌入到量子态中，使得一个具有个量子比特的系统能够表示最多个复数值，这种方法为高维数据的编码提供了一种高效且紧凑的解决方案。
3、但是，实现的振幅编码需要较深的量子电路，并且具有指数级数量的量子门，随着量子比特数的增加，电路复杂度也迅速增长。
技术实现思路
...【技术保护点】
1.一种基于参数化量子电路的近似量子振幅编码模型，其特征在于，包括模拟量子电路和实现量子电路；
2.根据权利要求1所述的基于参数化量子电路的近似量子振幅编码模型，其特征在于，所述模拟量子电路中的每层均结合酉单元和CNOT门。
3.根据权利要求2所述的基于参数化量子电路的近似量子振幅编码模型，其特征在于，在所述模拟量子电路中的每层中，每个量子比特均施加一个由三个单量子比特旋转门组成的酉单元；相邻的量子比特通过CNOT门依次连接，形成电路块配置；再对每个量子比特施加另一个酉单元，完成单层构建。
4.根据权利要求1所述的基于参数化量子电路的近似量子振幅编码模型，其特征在于，所述模拟量子电路的层数由以下方式确定：
5.根据权利要求1所述的基于参数化量子电路的近似量子振幅编码模型，其特征在于，所述模拟量子电路通过优化参数化量子电路中的可调参数最大化输出态与固定态之间的相似度。
6.根据权利要求5所述的基于参数化量子电路的近似量子振幅编码模型，其特征在于，所述相似度通过保真度确定，如下：
7.根据权利要求6所述的基于参数
8.根据权利要求1-7任一项所述的基于参数化量子电路的近似量子振幅编码模型，其特征在于，所述预先计算的振幅编码量子态，通过以下方式得到：
9.根据权利要求8所述的基于参数化量子电路的近似量子振幅编码模型，其特征在于，还包括：
10.根据权利要求8所述的基于参数化量子电路的近似量子振幅编码模型，其特征在于，所述振幅编码将数据编码到量子态的概率振幅中，使得一个量子比特系统能够存储个值。
...【技术特征摘要】
1.一种基于参数化量子电路的近似量子振幅编码模型，其特征在于，包括模拟量子电路和实现量子电路；
2.根据权利要求1所述的基于参数化量子电路的近似量子振幅编码模型，其特征在于，所述模拟量子电路中的每层均结合酉单元和cnot门。
3.根据权利要求2所述的基于参数化量子电路的近似量子振幅编码模型，其特征在于，在所述模拟量子电路中的每层中，每个量子比特均施加一个由三个单量子比特旋转门组成的酉单元；相邻的量子比特通过cnot门依次连接，形成电路块配置；再对每个量子比特施加另一个酉单元，完成单层构建。
4.根据权利要求1所述的基于参数化量子电路的近似量子振幅编码模型，其特征在于，所述模拟量子电路的层数由以下方式确定：
5.根据权利要求1所述的基于参数化量子电路的近似量子振幅编码模型，其特征在于，所述模拟量子电路通过优化参数化量子电路中的可调参数...
【专利技术属性】
技术研发人员：高庆，郑瑾，吕金虎，
申请(专利权)人：北京航空航天大学杭州创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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