CN112529201A - 纠缠量子态转换方法、装置、设备、存储介质及产品 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了纠缠量子态转换方法、装置、设备、存储介质及产品,涉及量子计算领域。具体实现方案为:确定待进行纠缠转换的初始量子态,其中,所述初始量子态至少是第一量子比特和第二量子比特进行量子纠缠后所对应的纠缠量子态;将与所述第一量子比特对应的第一参数化量子电路作用到第一量子比特上,并得到第一测量结果;将与所述第二量子比特对应的第二参数化量子电路作用到第二量子比特上,并得到第二测量结果;基于第一测量结果和第二测量结果,得到作用所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特和作用所述第二参数化量子电路后的第二量子比特所对应的转换量子态,以将初始量子态转换成目标量子态。如此,实现了对初始量子态的纠缠转换。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理领域,尤其涉及量子计算领域。
背景技术
量子科技中最重要的资源之一就是量子纠缠(Quantum entanglement),量子纠缠是量子计算和量子信息处理的基本组成部分,纠缠量子态,通常作为资源分配在不同的站点或实验室中,在量子安全通信、分布式量子计算等场景都有着至关重要的作用。而如何通过可行的物理操作在近期量子设备上有效地转换量子纠缠,即纠缠转换(Entanglementtransformation),将纠缠量子态转换为目标量子态,是量子科技中的一个重要问题。
发明内容
本公开提供了一种纠缠量子态转换方法、装置、设备、存储介质及产品。
根据本公开的一方面,提供了一种纠缠量子态转换方法,包括:
确定待进行纠缠转换的初始量子态,其中,所述初始量子态至少是第一量子比特和第二量子比特进行量子纠缠后所对应的纠缠量子态;
将与所述第一量子比特对应的第一参数化量子电路作用到第一量子比特上,并得到第一测量结果,所述第一测量结果表征作用所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特的状态信息;
将与所述第二量子比特对应的第二参数化量子电路作用到第二量子比特上,并得到第二测量结果,所述第二测量结果表征作用所述第二参数化量子电路后的所述第二量子比特的状态信息;
至少基于所述第一测量结果和所述第二测量结果,得到作用所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特和作用所述第二参数化量子电路后的第二量子比特所对应的转换量子态,以将所述初始量子态转换成目标量子态。
根据本公开的另一方面,提供了一种纠缠量子态转换装置,包括:
初始量子态确定单元,用于确定待进行纠缠转换的初始量子态,其中,所述初始量子态至少是第一量子比特和第二量子比特进行量子纠缠后所对应的纠缠量子态;
第一参数化量子电路处理单元,用于将与所述第一量子比特对应的第一参数化量子电路作用到第一量子比特上,并得到第一测量结果,所述第一测量结果表征作用所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特的状态信息;
第二参数化量子电路处理单元,用于将与所述第二量子比特对应的第二参数化量子电路作用到第二量子比特上,并得到第二测量结果,所述第二测量结果表征作用所述第二参数化量子电路后的所述第二量子比特的状态信息;
纠缠转换单元,用于至少基于所述第一测量结果和所述第二测量结果,得到作用所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特和作用所述第二参数化量子电路后的第二量子比特所对应的转换量子态,以将所述初始量子态转换成目标量子态。
根据本公开的另一方面,提供了一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与该至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令,该指令被该至少一个处理器执行,以使该至少一个处理器能够执行本公开任一实施例中的方法。
根据本公开的另一方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,该计算机指令用于使计算机执行本公开任一实施例中的方法。
根据本公开的另一方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现本公开任一实施例中的方法。
根据本公开的技术能够将纠缠量子态转换为目标量子态,实现了纠缠转换。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本公开的限定。其中:
图1是根据本申请实施例纠缠量子态转换方法的实现流程示意图;
图2是根据本申请实施例纠缠量子态转换方法在一具体示例中的实现流程示意图;
图3是根据本申请实施例纠缠量子态提纯装置的结构示意图;
图4是用来实现本申请实施例的纠缠量子态提纯方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本公开的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
量子技术中,量子纠缠是实现量子加密、量子计算、量子网络等各种量子信息技术的关键资源,量子纠缠转换是量子信息中非常重要且实用的方向,稳定可靠的量子纠缠转换将使得量子纠缠的使用更加灵活,比如,存储一些特定的纠缠量子态后,即可通过纠缠转换得到实际所需的目标纠缠态,进而促进量子信息技术的发展。特别地,量子纠缠转换对于量子网络的理论以及工程实现,有重要作用。
基于此,本申请方案提供了一种纠缠量子态转换方法、装置、设备、存储介质及产品,能够得到纠缠量子态转化所需的接近最优的转换方案,包括Alice和Bob需要做的具体的量子操作,以及这些操作的顺序,为近期量子设备上的纠缠转换提供一种切实可行的操作方案。而且,本申请方案中输入的初始量子态ρAB,以及输出的目标量子态σAB均可以为任意的量子态,所以,通用性强。
这里,纠缠转换是一个非常重要的理论工具,能够对未来的量子因特网提供重要的技术支持。而且,本申请方案适用范围广,可以应用于任何依赖量子纠缠资源的量子算法和量子信息处理任务中,比如量子密钥分配(Quantum key distribution),量子超密编码(Quantum superdense coding),量子隐形传态(Quantum Teleportation)等。
需要说明的是,本申请方案不仅能够对纠缠的量子态进行纠缠转换,对于不纠缠的量子态(即多个量子比特形成的量子***中,各量子比特之间不进行量子纠缠)而言,同样适用;以下仅以纠缠量子态(也称量子纠缠态)为例进行说明,对于不纠缠的量子态而言,可以复用下述方案,对此不再赘述。
这里,首先,对本申请方案所涉及的基础概念进行下述说明:纠缠态的量子比特(qubit)通常被分配在两个或多个相隔一定距离的地方,比如对于处于纠缠态的量子比特组成的量子***而言,Alice和Bob处于不同的实验室,而且,两个人的实验室中各有该量子***中的部分量子比特,基于此,Alice和Bob所允许的物理操作即为针对各自实验室中的量子比特进行本地量子操作和经典通讯(LOCC,local operations and classicalcommunication),可简称为LOCC操作。这里,所述量子操作指作用于量子比特的量子门和量子测量的操作,而本地量子操作则表示Alice和Bob只能对各自实验室中的量子比特做上述量子操作;经典通讯通常用于两人之间,如Alice和Bob之间通过经典通信方式(比如利用网络等进行的通信)交流量子测量得到的结果。
在这种情况下,纠缠转换的具体问题就是,找到一个LOCC方案将已经分配给两方的处于纠缠状态或不纠缠状态的初始量子态ρAB通过LOCC转换成另外一个目标量子态σAB。这里,ρAB中的A对应处于Alice实验室的量子比特A,B对应处于Bob实验室的量子比特B,该初始量子态ρAB为量子比特A和量子比特B纠缠在一起后所对应的纠缠量子态。进一步地,Alice会拿到初始量子态ρAB所对应的nA个量子比特A,Bob会拿到剩下的nB个量子比特B,量子比特A与量子比特B相互纠缠,此时,该初始量子态ρAB能够通过一个大小的密度矩阵来描述。这里,需要说明的是,nA和nB可以相同,也可以不相同,本申请方案对此不作限制。
其次,对本申请方案做详细说明;具体地,图1是根据本申请实施例纠缠量子态转换方法的实现流程示意图,如图1所示,所述方法包括:
步骤S101:确定待进行纠缠转换的初始量子态,其中,所述初始量子态至少是第一量子比特和第二量子比特进行量子纠缠后所对应的纠缠量子态。
步骤S102:将与所述第一量子比特对应的第一参数化量子电路作用到第一量子比特上,并得到第一测量结果,所述第一测量结果表征作用所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特的状态信息。
步骤S103:将与所述第二量子比特对应的第二参数化量子电路作用到第二量子比特上,并得到第二测量结果,所述第二测量结果表征作用所述第二参数化量子电路后的所述第二量子比特的状态信息。
步骤S104:至少基于所述第一测量结果和所述第二测量结果,得到作用所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特和作用所述第二参数化量子电路后的第二量子比特所对应的转换量子态,以将所述初始量子态转换成目标量子态。
上述过程中,步骤S102和步骤S103的执行顺序不作限制,比如,先执行步骤S102和再执行步骤S103,或者,先执行步骤S103和再执行步骤S102,又或者两者同时执行,本申请方案对此不作限制。
举例来说,Alice和Bob共享一个初始量子态ρAB,其目标是将初始量子态ρAB转换为目标量子态σAB,这里,该初始量子态ρAB至少是第一量子比特和第二量子比特进行量子纠缠后所对应的纠缠量子态,Alice和Bob各有该初始量子态ρAB所对应的一个量子比特,比如,Alice实验室的量子比特为量子比特A,Bob实验室的量子比特为量子比特B;此时,Alice将预先准备的第一参数化量子电路,也即参数化量子电路作用到自身对应的量子比特A上;同理,Bob将预先准备的第二参数化量子电路,也即参数化量子电路作用自身对应的量子比特B上。进而Alice测量作用参数化量子电路后的量子比特A的状态信息,得到测量结果A;同理,Bob测量作用参数化量子电路后的量子比特B的状态信息,得到测量结果B。然后,Alice与Bob通过经典通信的方式交换各自测量得到的测量结果。进而基于测量结果A和测量结果B,得到作用参数化量子电路后的量子比特A和作用参数化量子电路后的量子比特B所对应的转换量子态,如此,基于得到的转换量子比特来实现初始量子态的纠缠转换。
需要说明的是,本申请方案所述的初始量子态可以是两个量子比特纠缠后所对应的纠缠量子态,还可以是两个以上的量子比特纠缠后对应的纠缠量子态,此时,只需将不同的量子比特处于不同的实验室,进而在不同的实验室实现本地量子操作即可实现本申请方案所述的纠缠转换;基于此,本申请方案对初始量子态所对应的量子比特的数量不作限制。
这样,本申请方案不仅能够实现对纠缠量子态的纠缠转换,而且,还可以在近期量子设备上实现,并兼具高效性、实用性、与通用性。
在本申请方案的一具体示例中,还可以采用如下方式来得到第一量子比特和第二量子比特,具体地,确定量子比特纠缠对,其中,所述量子比特纠缠对中包含有相互纠缠的至少两个量子比特;将所述量子比特纠缠对所包含的至少两个量子比特拆分成两部分,得到第一量子比特和第二量子比特,这里,该量子比特纠缠对所对应的纠缠量子态即为本申请方案所述的初始量子态。
举例来说,继续以Alice和Bob,并以量子比特纠缠对中包含有相互纠缠的两个量子比特为例进行介绍;当然,实际应用中,该量子比特纠缠对对应的量子***中还可以包含有处于纠缠状态的两个以上的量子比特,也即量子比特纠缠对中还可以包含有两个以上的量子比特,本申请方案对此不作限制。基于此,Alice和Bob各自拥有该初始量子态对应的两个量子比特中的一个,即Alice实验室中的量子比特A,Bob实验室中的量子比特B,量子比特A和量子比特B相互纠缠。这里,本申请方案所述的初始量子态可以为任意量子态,基于此,本申请方案能够适用于任意量子态的纠缠转换,因此,具有很好的通用性,可扩展性。
在本申请方案的一具体示例中,在进行纠缠转换的过程中,还可以基于实际场景的实际需求设置循环轮数,也即通信轮数,如此,来提升结果的精确度;具体地,选取出与所述第一测量结果和所述第二测量结果相匹配的新的第一参数化量子电路,并作用到当前的所述第一量子比特上,以得到新的第一测量结果,并更新所述第一测量结果;以及,选取出与所述第一测量结果和所述第二测量结果相匹配的新的第二参数化量子电路,并作用到当前的第二量子比特上,以得到新的第二测量结果,并更新所述第二测量结果,以此循环,直至达到预设循环次数;
此时,以上至少基于所述第一测量结果和所述第二测量结果,得到作用所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特和作用所述第二参数化量子电路后的第二量子比特所对应的转换量子态,则具体包括:至少基于更新后的所述第一测量结果和所述第二测量结果,得到作用所有所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特和作用所有所述第二参数化量子电路后的第二量子比特所对应的转换量子态。也就是说,基于参数化量子电路作用的结果来得到转换量子态,进而利用该转换量子态来实现纠缠转换,为提升结果的精准度,满足不同场景的需求奠定了基础。
在本申请方案的一具体示例中,在采用上述任一方式得到转换量子态后,可以基于下述方案来进一步进行纠缠转换,具体地,计算所述转换量子态与所述目标量子态之间的迹距离;对所述第一参数化量子电路的参数和所述第二参数化量子电路的参数进行调整,以调整得到的所述转换量子态,以最小化所述迹距离。举例来说,得到的转换量子态记为ρ′AB,目标量子态记为σAB,此时,迹距离如此,通过可量化的方式来实现纠缠转换,解决了现有仅能从理论上证明是否存在LOCC操作使得给定量子态转换为目标量子态,而无法给出具体可行方案的问题。
在本申请方案的一具体示例中,将所述迹距离的最小值所对应的转换量子态作为目标转换量子态,此时,所述目标转换量子态即为与所述目标量子态的迹距离满足预设规则的量子态。如此,实现了对初始量子态的纠缠转换,且得到的目标转换量子态为与所述目标量子态的迹距离满足预设规则的量子态,换言之,当迹距离满足预设规则前提下,可以将该目标转换量子态作为目标量子态,进而实现了任意量子态的纠缠转换。
在本申请方案的一具体示例中,还可以基于迹距离来得到损失函数,进而通过优化损失函数的方式来实现纠缠转换,具体地,基于所述迹距离确定损失函数;对所述第一参数化量子电路的参数和所述第二参数化量子电路的参数进行调整,以最小化所述损失函数。如此,通过可量化的方式来实现纠缠转换,解决了现有仅能从理论上证明是否存在LOCC操作使得给定量子态转换为目标量子态,而无法给出具体可行方案的问题。
在本申请方案的一具体示例中,可以将所述损失函数的最小值所对应的转换量子态作为目标转换量子态,所述目标转换量子态即为与所述目标量子态的迹距离满足预设规则的量子态。如此,实现了对初始量子态的纠缠转换,且得到的目标转换量子态为与所述目标量子态的迹距离满足预设规则的量子态,换言之,当迹距离满足预设规则前提下,可以将该目标转换量子态作为目标量子态,进而实现了任意量子态的纠缠转换。
这样,本申请方案提供了一种基于机器学习得到LOCC操作的方案,该LOCC操作为切实可行的操作,而并非理论,解决了现有仅能从理论上验证纠缠转换问题,而无法从实际应用上解决纠缠转换的问题。而且,本申请方案初始量子态和目标量子态可以为任意态,具有很强的实用性,和可扩展性。
以下结合具体示例对本申请方案做进一步详细说明,具体地,简而言之,本申请方案创新性地设计了基于量子神经网络(或者说参数化量子电路,parameterized quantumcircuits)来获取纠缠转换方案的方法,可以为任意量子态提供近似转换的方案,弥补了现有转换方案的局限性,达到了使用近期量子设备实现任意纠缠转换的目的。
本示例所述的参数化量子电路U(θ)通常由若干个单量子比特旋转门和CNOT门组成,其中的若干个旋转角度组成了向量θ,作为该参数化量子电路中可调节的参数;基于此,Alice和Bob利用各自准备的参数化量子电路,并结合本地的量子操作和经典通讯,来组成一个LOCC操作方案,实现对初始量子态对目标量子态的近似转换。
这里,需要说明的是,对于理论上能够保证的,利用本申请方案可以得到精确的纠缠转换方案,而对于理论不能保证的,利用本申请方案只能得到近似转换方案。
具体地,对于本示例纠缠转换来说,Alice和Bob共享一个初始量子态ρAB,其目标是将初始量子态ρAB近似转换为目标量子态σAB。这里,一份初始量子态可以理解为:该初始量子态对应的量子***中包含有相互纠缠或不纠缠的至少两个量子比特,本申请方案简称为量子比特纠缠对;为便于描述,以下以量子比特纠缠对中包含有相互纠缠的两个量子比特为例进行介绍;当然,实际应用中,该初始量子态对应的量子***中还可以包含有处于纠缠状态(或不纠缠)的两个以上的量子比特,也即量子比特纠缠对中还可以包含有两个以上的量子比特,本申请方案对此不作限制。
进一步地,Alice和Bob需要准备用于纠缠转换的各自本地量子操作所需的参数化量子电路。在操作的过程中,Alice和Bob可以测量并通过经典通讯交流测量的结果,依此决定后续的本地量子操作。这里,经典通讯的方式及次数可以由具体的应用场景与实验设备决定。待所有的LOCC操作完成后,会得到一个输出态ρ′AB,此时,计算它与目标量子态之间的迹距离(trace distance)并将其定义为损失函数L=D(ρ′AB,σAB),其中||X||1代表矩阵X的迹范数(trace norm)。这里,迹距离越小代表两个量子态越相似。基于此,利用机器学习中的优化方法改变参数化量子电路中的参数以最小化损失函数L。当损失函数最小化后,此时的参数化量子电路代表的LOCC操作便是Alice和Bob可以用来在实验中将初始量子态ρAB转换为目标量子态σAB的一个LOCC操作方案。
如图2所示,以实现初始量子态ρAB转换为目标量子态σAB的一个确定性的LOCC操作方案为例,进行详细说明,具体步骤包括:
步骤1:Alice和Bob各自准备若干个参数可调节的参数化量子电路,这里,Alice准备的参数化量子电路记为且其中的初始化参数为α1,α2,…;Bob准备的参数化量子电路记为且其中的初始化参数为β1,β2,…;每个人可以基于各自的参数化量子电路对各自手中的量子比特进行量子操作。这里,为便于描述,Alice实验室中的量子比特记为:量子比特A;Bob实验室中的量子比特记为:量子比特B,且量子比特A与量子比特B相互纠缠,同属于一个量子***,该量子***对应的纠缠量子态即称为初始量子态ρAB。进一步地,本示例对处于同一***的且处于纠缠状态的初始量子态ρAB进行纠缠转换,并转换成目标量子态σAB。需要说明的是,该目标量子态σAB也为纠缠量子态。
步骤3:Alice测量作用参数化量子电路后的量子比特A的状态信息,得到测量结果A;同理,Bob测量作用参数化量子电路后的量子比特B的状态信息,得到测量结果B。然后,Alice与Bob通过经典通信的方式交换各自测量得到的测量结果。
步骤4:交换信息后,Alice与Bob根据自己的测量结果以及对方的测量结果,并选取出与测量结果A和测量结果B相匹配的其他参数化量子电路,重新按照上述方式作用到各自对应的量子比特上。
这里,需要说明的是,本示例还能够获知得到测量结果A、测量结果B的概率,如此,可以提供给出后续可行LOCC操作的概率,为实际场景中的纠缠转换提供可量化的数据支持。
步骤5:重复上述步骤2-4,N-1次,即共完成N次通讯后,得到一个LOCC操作,此时,输出的一个转换量子态ρ′AB,即该转换量子态ρ′AB即为基于参数化量子电路对初始量子态ρAB进行纠缠转换后所得到的量子态。这里,所述N为大于等于1的正整数。
步骤6:计算转换量子态ρ′AB与目标量子态σAB间的迹距离D(ρ′AB,σAB)并将其作为损失函数L。
步骤7:通过梯度下降法或者其他最优化方法调整上述执行过程中所使用的参数化量子电路中的参数,如α1,和β1,并重复步骤2-6以最小化损失函数L。
步骤8:当损失函数L最小化后,此时上述过程中所使用的参数化量子电路,如和等中的参数也完成了优化,而且,参数优化后可得到目标转换量子态该目标转换量子态即可近似作为目标量子态σAB。进一步地,输出这些优化后的参数化量子电路,加上上述步骤中的量子测量以及信息交换便可组成一个将初始量子态ρAB近似转换为目标量子态σAB的LOCC操作方案。
这里,需要说明的是,以上所述的方案均能够在经典设备,比如经典计算机上模拟实现,当利用经典计算机模拟得到以上所述的最优参数后,即可在量子设备上进行实际操作,如此,来实现纠缠转换。
这样,本申请方案提供一种基于机器学习得到LOCC操作的方案,该LOCC操作为切实可行的操作,而并非理论,解决了现有仅能从理论上验证纠缠转换问题,而无法从实际应用上解决纠缠转换的问题。而且,本申请方案初始量子态和目标量子态可以为任意态,具有很强的实用性。比如,本申请方案可以针对任意给定的两个纯态获得两者之间近似转换的LOCC操作,而且该LOCC操作为实践中切实可行的纠缠转换操作。
不仅如此,本申请方案还具有非常强的通用性。首先,现有方案在理论上没有考虑以一定概率进行量子态转换的方案,而本申请方案探索了这种可能性。即基于机器学习的方法,本申请方案可以提供概率性的纠缠转换方案,例如以一定概率将一个带有纠缠的量子纯态转换成完美的贝尔态。这种概率性的方案突破了原有的确定性方案带来的对于纠缠转换的限制。另一点是,本申请方法不仅可以用于理论上的要求的输入态为纯态的场景,还适用于输入态是混合态的场景,更是可以轻松地拓展到多方纠缠量子态转换的情形。
总体来说,本申请方案兼具高效性、精准性与实用性,对于各种输入量子态都可以提供一个能够在近期量子设备上实现的具体的纠缠转换方案。
以下为进一步验证本申请方案,给出一个将贝尔态Φ+(两量子比特***上的一个最大纠缠态)转换为目标纠缠态ρ(p)的数值实验结果以供参考,这里贝尔态Φ+的矩阵形式为:
而目标量子态ρ(p)的矩阵形式为:
其中0≤p≤1。在实验中,采取了梯度下降的优化算法训练参数化量子电路,通过仿真实验验证了本申请方案的可行性,具体数据如下:
p取值 | 迭代次数 | Φ<sup>+</sup>与ρ(p)间的迹距离 | 输出的态与ρ(p)间的迹距离 |
0.6 | 150 | 0.1005 | 0.0004 |
0.7 | 150 | 0.2043 | 0.0012 |
0.8 | 150 | 0.3162 | 0.0002 |
0.9 | 150 | 0.4472 | 0.0001 |
1.0 | 150 | 0.7071 | 0.0003 |
通过上述对比可以看到,针对不同的目标量子态,本申请方案通过优化电路参数的方式均能够得到一个实用且精准纠缠转换。
综上所述,本申请方案通过结合机器学习的方法,可以针对任意量子态之间可行的转换给出具体的、适用于近期量子设备的LOCC操作方案,解决了现有仅能从理论上证明是否存在LOCC操作使得给定量子态转换为目标量子态,而无法给出具体可行方案的问题。不仅如此,相较于现有技术方案,本申请方案适用范围更广,不仅适用于纯态间的转换,还可以有效地应对输入态是混合态的情况,这是现有技术所缺乏的。而且,本申请方案更是可以直接推广到n(n为大于等于2的正整数)方的纠缠量子态转换,具有较强的可拓展性。
此外,不限于现有技术的确定性的态转换,本申请方案对于不能以100%的概率转换的态也可以模拟得到概率性的近似转换方案。
本申请方案还提供一种纠缠量子态转换装置,如图3所示,包括:
初始量子态确定单元301,用于确定待进行纠缠转换的初始量子态,其中,所述初始量子态至少是第一量子比特和第二量子比特进行量子纠缠后所对应的纠缠量子态;
第一参数化量子电路处理单元302,用于将与所述第一量子比特对应的第一参数化量子电路作用到第一量子比特上,并得到第一测量结果,所述第一测量结果表征作用所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特的状态信息;
第二参数化量子电路处理单元303,用于将与所述第二量子比特对应的第二参数化量子电路作用到第二量子比特上,并得到第二测量结果,所述第二测量结果表征作用所述第二参数化量子电路后的所述第二量子比特的状态信息;
纠缠转换单元304,用于至少基于所述第一测量结果和所述第二测量结果,得到作用所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特和作用所述第二参数化量子电路后的第二量子比特所对应的转换量子态,以将所述初始量子态转换成目标量子态。
在本申请方案的一具体示例中,还包括:
量子比特纠缠对处理单元,用于确定量子比特纠缠对,其中,所述量子比特纠缠对中包含有相互纠缠的至少两个量子比特;将所述量子比特纠缠对所包含的至少两个量子比特拆分成两部分,得到第一量子比特和第二量子比特。
在本申请方案的一具体示例中,所述第一参数化量子电路处理单元,还用于选取出与所述第一测量结果和所述第二测量结果相匹配的新的第一参数化量子电路,并作用到当前的所述第一量子比特上,以得到新的第一测量结果,并更新所述第一测量结果,以此循环,直至达到预设循环次数;
所述第二参数化量子电路处理单元,还用于选取出与所述第一测量结果和所述第二测量结果相匹配的新的第二参数化量子电路,并作用到当前的第二量子比特上,以得到新的第二测量结果,并更新所述第二测量结果,以此循环,直至达到预设循环次数;
所述纠缠转换单元,还用于至少基于更新后的所述第一测量结果和所述第二测量结果,得到作用所有所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特和作用所有所述第二参数化量子电路后的第二量子比特所对应的转换量子态。
在本申请方案的一具体示例中,还包括:
优化单元,用于计算所述转换量子态与所述目标量子态之间的迹距离;对所述第一参数化量子电路的参数和所述第二参数化量子电路的参数进行调整,以调整得到的所述转换量子态,以最小化所述迹距离。
在本申请方案的一具体示例中,所述纠缠转换单元,还用于将所述迹距离的最小值所对应的转换量子态作为目标转换量子态,所述目标转换量子态即为与所述目标量子态的迹距离满足预设规则的量子态。
在本申请方案的一具体示例中,所述优化单元,用于基于所述迹距离确定损失函数;对所述第一参数化量子电路的参数和所述第二参数化量子电路的参数进行调整,以最小化所述损失函数。
在本申请方案的一具体示例中,所述纠缠转换单元,还用于将所述损失函数的最小值所对应的转换量子态作为目标转换量子态,所述目标转换量子态即为与所述目标量子态的迹距离满足预设规则的量子态。
本发明实施例纠缠量子态转换装置中各单元的功能可以参见上述方法中的对应描述,在此不再赘述。
这里,需要说明的是,本申请方案所述的纠缠量子态转换装置可以为经典设备,比如经典计算机、经典的电子设备等,此时,上述各单元可以通过经典设备的硬件,比如存储器、处理器等来实现。当然,本申请方案所述的纠缠量子态转换装置还可以为量子设备,此时,上述各单元可以通过量子硬件等来实现。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图4示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备400的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或要求的本公开的实现。
如图4所示,设备400包括计算单元401,其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的计算机程序或者从存储单元408加载到随机访问存储器(RAM)403中的计算机程序来执行各种适当的动作和处理。在RAM403中,还可存储设备400操作所需的各种程序和数据。计算单元401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入输出(I/O)接口405也连接至总线404。
设备400中的多个部件连接至I/O接口405,包括:输入单元406,例如键盘、鼠标等;输出单元407,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元408,例如磁盘、光盘等;以及通信单元409,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元409允许设备400通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元401可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元401的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元401执行上文所描述的各个方法和处理,例如纠缠量子态转换方法。例如,在一些实施例中,纠缠量子态转换方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元408。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 402和/或通信单元409而被载入和/或安装到设备400上。当计算机程序加载到RAM 403并由计算单元401执行时,可以执行上文描述的纠缠量子态转换方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元401可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行纠缠量子态转换方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的***和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入、或者触觉输入来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (17)
1.一种纠缠量子态转换方法,包括:
确定待进行纠缠转换的初始量子态,其中,所述初始量子态至少是第一量子比特和第二量子比特进行量子纠缠后所对应的纠缠量子态;
将与所述第一量子比特对应的第一参数化量子电路作用到第一量子比特上,并得到第一测量结果,所述第一测量结果表征作用所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特的状态信息;
将与所述第二量子比特对应的第二参数化量子电路作用到第二量子比特上,并得到第二测量结果,所述第二测量结果表征作用所述第二参数化量子电路后的所述第二量子比特的状态信息;
至少基于所述第一测量结果和所述第二测量结果,得到作用所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特和作用所述第二参数化量子电路后的第二量子比特所对应的转换量子态,以将所述初始量子态转换成目标量子态。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括:
确定量子比特纠缠对,其中,所述量子比特纠缠对中包含有相互纠缠的至少两个量子比特;
将所述量子比特纠缠对所包含的至少两个量子比特拆分成两部分,得到第一量子比特和第二量子比特。
3.根据权利要求1所述的方法,还包括:
选取出与所述第一测量结果和所述第二测量结果相匹配的新的第一参数化量子电路,并作用到当前的所述第一量子比特上,以得到新的第一测量结果,并更新所述第一测量结果;以及,选取出与所述第一测量结果和所述第二测量结果相匹配的新的第二参数化量子电路,并作用到当前的第二量子比特上,以得到新的第二测量结果,并更新所述第二测量结果,以此循环,直至达到预设循环次数;
其中,所述至少基于所述第一测量结果和所述第二测量结果,得到作用所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特和作用所述第二参数化量子电路后的第二量子比特所对应的转换量子态,包括:
至少基于更新后的所述第一测量结果和所述第二测量结果,得到作用所有所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特和作用所有所述第二参数化量子电路后的第二量子比特所对应的转换量子态。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法,还包括:
计算所述转换量子态与所述目标量子态之间的迹距离;
对所述第一参数化量子电路的参数和所述第二参数化量子电路的参数进行调整,以调整得到的所述转换量子态,以最小化所述迹距离。
5.根据权利要求4所述的方法,还包括:
将所述迹距离的最小值所对应的转换量子态作为目标转换量子态,所述目标转换量子态即为与所述目标量子态的迹距离满足预设规则的量子态。
6.根据权利要求4所述的方法,还包括:
基于所述迹距离确定损失函数;
对所述第一参数化量子电路的参数和所述第二参数化量子电路的参数进行调整,以最小化所述损失函数。
7.根据权利要求6所述的方法,还包括:
将所述损失函数的最小值所对应的转换量子态作为目标转换量子态,所述目标转换量子态即为与所述目标量子态的迹距离满足预设规则的量子态。
8.一种纠缠量子态转换装置,包括:
初始量子态确定单元,用于确定待进行纠缠转换的初始量子态,其中,所述初始量子态至少是第一量子比特和第二量子比特进行量子纠缠后所对应的纠缠量子态;
第一参数化量子电路处理单元,用于将与所述第一量子比特对应的第一参数化量子电路作用到第一量子比特上,并得到第一测量结果,所述第一测量结果表征作用所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特的状态信息;
第二参数化量子电路处理单元,用于将与所述第二量子比特对应的第二参数化量子电路作用到第二量子比特上,并得到第二测量结果,所述第二测量结果表征作用所述第二参数化量子电路后的所述第二量子比特的状态信息;
纠缠转换单元,用于至少基于所述第一测量结果和所述第二测量结果,得到作用所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特和作用所述第二参数化量子电路后的第二量子比特所对应的转换量子态,以将所述初始量子态转换成目标量子态。
9.根据权利要求8所述的装置,还包括:
量子比特纠缠对处理单元,用于确定量子比特纠缠对,其中,所述量子比特纠缠对中包含有相互纠缠的至少两个量子比特;将所述量子比特纠缠对所包含的至少两个量子比特拆分成两部分,得到第一量子比特和第二量子比特。
10.根据权利要求8所述的装置,其中,
所述第一参数化量子电路处理单元,还用于选取出与所述第一测量结果和所述第二测量结果相匹配的新的第一参数化量子电路,并作用到当前的所述第一量子比特上,以得到新的第一测量结果,并更新所述第一测量结果,以此循环,直至达到预设循环次数;
所述第二参数化量子电路处理单元,还用于选取出与所述第一测量结果和所述第二测量结果相匹配的新的第二参数化量子电路,并作用到当前的第二量子比特上,以得到新的第二测量结果,并更新所述第二测量结果,以此循环,直至达到预设循环次数;
所述纠缠转换单元,还用于至少基于更新后的所述第一测量结果和所述第二测量结果,得到作用所有所述第一参数化量子电路后的所述第一量子比特和作用所有所述第二参数化量子电路后的第二量子比特所对应的转换量子态。
11.根据权利要求8至10任一项所述的装置,还包括:
优化单元,用于计算所述转换量子态与所述目标量子态之间的迹距离;对所述第一参数化量子电路的参数和所述第二参数化量子电路的参数进行调整,以调整得到的所述转换量子态,以最小化所述迹距离。
12.根据权利要求11所述的装置,其中,所述纠缠转换单元,还用于将所述迹距离的最小值所对应的转换量子态作为目标转换量子态,所述目标转换量子态即为与所述目标量子态的迹距离满足预设规则的量子态。
13.根据权利要求11所述的装置,其中,所述优化单元,用于基于所述迹距离确定损失函数;对所述第一参数化量子电路的参数和所述第二参数化量子电路的参数进行调整,以最小化所述损失函数。
14.根据权利要求13所述的装置,其中,所述纠缠转换单元,还用于将所述损失函数的最小值所对应的转换量子态作为目标转换量子态,所述目标转换量子态即为与所述目标量子态的迹距离满足预设规则的量子态。
15.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
17.一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
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Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113033703A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-06-25 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子神经网络训练方法及装置、电子设备和介质 |
CN113255922A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-08-13 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子纠缠量化方法和装置、电子设备、计算机可读介质 |
CN113723612A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-11-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 对单向量子计算机计算模型的量子***进行操作的方法及装置 |
CN114021728A (zh) * | 2021-11-04 | 2022-02-08 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子数据测量方法及***、电子设备和介质 |
CN114492813A (zh) * | 2022-01-26 | 2022-05-13 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子电路处理方法、电路、计算设备、装置及存储介质 |
CN114580647A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-06-03 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子***的模拟方法、计算设备、装置及存储介质 |
CN115276823A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-11-01 | 上海海事大学 | 一种基于量子时空的高保真度纠缠链路生成方法 |
CN115310617A (zh) * | 2022-08-03 | 2022-11-08 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子态转化方法、装置及电子设备 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101394269A (zh) * | 2008-08-07 | 2009-03-25 | 清华大学 | 用量子态注入增强与量子直接安全通信的远距离通信方法 |
CN103023578A (zh) * | 2012-12-11 | 2013-04-03 | 上海卫星工程研究所 | 基于光量子通信技术的深空探测通信*** |
CN204013569U (zh) * | 2014-07-25 | 2014-12-10 | 华南师范大学 | 一种自旋-轨道角动量混合调制量子密钥分发*** |
CN110766162A (zh) * | 2019-09-03 | 2020-02-07 | 华中科技大学 | 一种可扩展的量子信息处理***及方法 |
WO2020065138A1 (fr) * | 2018-09-25 | 2020-04-02 | Buendia Jose | Intrication du quantique dans le monde des technologies |
CN111130779A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-08 | 华南师范大学 | 一种实时跟踪补偿的oam纠缠调制密钥分发网络***和方法 |
-
2020
- 2020-12-23 CN CN202011541636.9A patent/CN112529201B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101394269A (zh) * | 2008-08-07 | 2009-03-25 | 清华大学 | 用量子态注入增强与量子直接安全通信的远距离通信方法 |
CN103023578A (zh) * | 2012-12-11 | 2013-04-03 | 上海卫星工程研究所 | 基于光量子通信技术的深空探测通信*** |
CN204013569U (zh) * | 2014-07-25 | 2014-12-10 | 华南师范大学 | 一种自旋-轨道角动量混合调制量子密钥分发*** |
WO2020065138A1 (fr) * | 2018-09-25 | 2020-04-02 | Buendia Jose | Intrication du quantique dans le monde des technologies |
CN110766162A (zh) * | 2019-09-03 | 2020-02-07 | 华中科技大学 | 一种可扩展的量子信息处理***及方法 |
CN111130779A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-08 | 华南师范大学 | 一种实时跟踪补偿的oam纠缠调制密钥分发网络***和方法 |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113033703A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-06-25 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子神经网络训练方法及装置、电子设备和介质 |
CN113033703B (zh) * | 2021-04-21 | 2021-10-26 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子神经网络训练方法及装置、电子设备和介质 |
CN113255922A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-08-13 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子纠缠量化方法和装置、电子设备、计算机可读介质 |
CN113255922B (zh) * | 2021-05-24 | 2022-03-11 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子纠缠量化方法和装置、电子设备、计算机可读介质 |
CN113723612A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-11-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 对单向量子计算机计算模型的量子***进行操作的方法及装置 |
CN114021728A (zh) * | 2021-11-04 | 2022-02-08 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子数据测量方法及***、电子设备和介质 |
CN114492813A (zh) * | 2022-01-26 | 2022-05-13 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子电路处理方法、电路、计算设备、装置及存储介质 |
CN114492813B (zh) * | 2022-01-26 | 2022-12-27 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子电路处理方法、电路、计算设备、装置及存储介质 |
CN114580647A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-06-03 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子***的模拟方法、计算设备、装置及存储介质 |
CN115276823A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-11-01 | 上海海事大学 | 一种基于量子时空的高保真度纠缠链路生成方法 |
CN115276823B (zh) * | 2022-07-22 | 2024-01-16 | 上海海事大学 | 一种基于量子时空的高保真度纠缠链路生成方法 |
CN115310617A (zh) * | 2022-08-03 | 2022-11-08 | 北京百度网讯科技有限公司 | 量子态转化方法、装置及电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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