CN116629368A - 量子设备酉变换程度确定方法及装置、电子设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种量子设备酉变换程度确定方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及计算机领域，尤其涉及量子计算机技术领域。实现方案为：获取2n量子比特的最大纠缠态，n为量子设备的相应量子操作对应的量子比特数；对最大纠缠态中的前n个量子比特执行量子操作，以获得该量子操作对应的Choi量子态，Choi量子态基于量子操作作用后所获得的n比特量子态以及最大纠缠态中的后n个量子比特所形成的量子态确定；以及确定Choi量子态的纯度，以基于该纯度确定该量子操作的酉变换程度。
Description
技术领域
本公开涉及计算机领域，尤其涉及量子计算机技术领域，具体涉及一种量子设备酉变换程度确定方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
背景技术
量子计算是下一代计算科技的核心，也是新一轮产业变革的突破口，相关技术正在飞速地发展。随着量子硬件飞速发展，有噪中等规模量子(Noisy Intermediate-ScaleQuantum、NISQ)时代已经到来，该阶段的量子设备拥有50～100物理量子比特，不管数量和质量均达到经典计算机难以模拟的程度。理想情况下，量子设备实现的是酉变换(unitarytransformation)演化。
但是在可预见的未来量子设备中的噪声问题是难以避免的：量子比特中的热量耗散，或是更底层的量子物理过程中产生的随机波动，都会导致量子设备实现的演化过程不再是酉变换，而非酉变换演化过程可能会导致比如量子比特状态翻转或随机化等，使得整个计算过程失败。
发明内容
本公开提供了一种量子设备酉变换程度确定方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
根据本公开的一方面，提供了一种量子设备酉变换程度确定方法，包括：获取2n量子比特的最大纠缠态，其中，n为所述量子设备的相应量子操作对应的量子比特数，n为正整数；通过对所述最大纠缠态中的前n个量子比特执行所述量子操作，获得所述量子操作对应的Choi量子态，其中，所述Choi量子态基于所述量子操作作用后所获得的n比特量子态以及所述最大纠缠态中的后n个量子比特所形成的量子态确定；以及确定所述Choi量子态的纯度，以基于所述纯度确定所述量子操作的酉变换程度。
根据本公开的另一方面，提供了一种量子设备酉变换程度确定装置，包括：获取单元，配置为获取2n量子比特的最大纠缠态，其中，n为所述量子设备的相应量子操作对应的量子比特数，n为正整数；操作单元，配置为通过对所述最大纠缠态中的前n个量子比特执行所述量子操作，获得所述量子操作对应的Choi量子态，其中，所述Choi量子态基于所述量子操作作用后所获得的n比特量子态以及所述最大纠缠态中的后n个量子比特所形成的量子态确定；以及确定单元，配置为确定所述Choi量子态的纯度，以基于所述纯度确定所述量子操作的酉变换程度。
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；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开所述的方法。
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所述的方法。
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，该计算机程序在被处理器执行时实现本公开所述的方法。
根据本公开的一个或多个实施例，通过估计目标量子操作所对应的Choi量子态的纯度，实现了以较少的量子资源估计量子设备的酉变换程度的目的。
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
附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。
图1示出了根据本公开的实施例的量子设备酉变换程度确定方法的流程图；
图2示出了根据本公开的实施例的获得量子操作对应的Choi量子态的示意图；
图3示出了根据本公开的实施例的确定Choi量子态的纯度的流程图；
图4示出了根据本公开的实施例的确定量子设备酉变换程度确定方法的流程图；
图5示出了根据本公开的实施例的酉变换程度估计方法的示意图；
图6示出了根据本公开的实施例的量子设备酉变换程度确定装置的结构框图；以及
图7示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。
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。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。
在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个元件与另一元件区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。
在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。
下面将结合附图详细描述本公开的实施例。
迄今为止，正在应用中的各种不同类型的计算机都是以经典物理学为信息处理的理论基础，称为传统计算机或经典计算机。经典信息***采用物理上最容易实现的二进制数据位存储数据或程序，每一个二进制数据位由0或1表示，称为一个位或比特，作为最小的信息单元。经典计算机本身存在着不可避免的弱点：一是计算过程能耗的最基本限制。逻辑元件或存储单元所需的最低能量应在kT的几倍以上，以避免在热胀落下的误动作；二是信息熵与发热能耗；三是计算机芯片的布线密度很大时，根据海森堡不确定性关系，电子位置的不确定量很小时，动量的不确定量就会很大。电子不再被束缚，会有量子干涉效应，这种效应甚至会破坏芯片的性能。
量子计算机(quantum computer)(或量子设备)是一类遵循量子力学性质、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设备。当某个设备处理和计算的是量子信息，运行的是量子算法时，他就是量子计算机。量子计算机遵循着独一无二的量子动力学规律(特别是量子干涉)来实现一种信息处理的新模式。对计算问题并行处理，量子计算机比起经典计算机有着速度上的绝对优势。量子计算机对每一个叠加分量实现的变换相当于一种经典计算，所有这些经典计算同时完成，并按一定的概率振幅叠加起来，给出量子计算机的输出结果，这种计算称为量子并行计算。量子并行处理大大提高了量子计算机的效率，使得其可以完成经典计算机无法完成的工作，例如一个很大的自然数的因子分解。量子相干性在所有的量子超快速算法中得到了本质性的利用。因此，用量子态代替经典态的量子并行计算，可以达到经典计算机不可比拟的运算速度和信息处理功能，同时节省了大量的运算资源。
随着量子计算机技术的飞速发展，由于其强大的计算能力和较快的运行速度，量子计算机的应用范围越来越广。例如，化学模拟是指将真实化学体系的哈密顿量映射到物理上可操作哈密顿量，然后调制参数和演化时间，以找到能够反映真实化学体系的本征态的过程。在经典计算机上对一个N电子化学体系进行模拟时，涉及到2N维薛定谔方程的求解，计算量会随体系电子数的增加而呈指数式递增。因此经典计算机在化学模拟问题上作用十分有限。想要突破这一瓶颈，就必须依靠量子计算机强大的计算能力。量子本征求解器算法(Variational Quantum Eigensolver，VQE)是一种在量子硬件上进行化学模拟的高效量子算法，是量子计算机近期最有前途的应用之一，开启许多新的化学研究领域。
理想情况下，量子计算机实现的是酉变换(unitary transformation)演化，该演化过程完全可逆，理论上不消耗热量。但是在可预见的未来量子设备中的噪声问题是难以避免的：量子比特中的热量耗散，或是更底层的量子物理过程中产生的随机波动，都会导致量子设备实现的演化过程不再是酉变换，而非酉变换演化过程可能会导致比如量子比特状态翻转或随机化等，使得整个计算过程失败。
因此，在使用量子计算机上实现VQE等量子算法或者量子计算机完全实用化之前，需要一种方法快速高效准确地估计量子设备的酉变换程度(unitary degree)——即目标量子设备是否实现的是酉变换？如果不是的话，量子设备实现的演化过程多大程度上偏离了酉变换？根据目标量子计算机的酉变换程度，再根据实际问题决策能否可以将目标量子计算机用于实际量子计算过程。
通常，可以基于量子过程层析(Quantum Process Tomography)或者量子门集层析(Quantum Gateset Tomography)方法估计量子设备的酉变换程度。这两种方案其核心思想都是将目标量子设备实际实现的演化过程完整地计算出来，即获得该演化过程的所有信息(理论上一般称之为过程矩阵Process Matrix)，然后使用近似优化算法来判断该过程矩阵是否对应一个酉矩阵以及多大程度上偏离了酉矩阵，实现估计量子设备酉变换程度的目的。
但是，量子层析所消耗的量子资源(需要制备的量子态数目和需要测量的次数)随着目标量子设备的量子比特数目n的增大呈指数级增加。例如，量子过程层析算法的复杂度为O(16n)。在实际物理实验中，超过三个量子比特的量子设备在使用量子层析技术时所需要采集的数据已经非常大，因此该方法不具备实用性。
因此，根据本公开的实施例提供了一种量子设备酉变换程度确定方法。图1示出了根据本公开的实施例的量子设备酉变换程度确定方法的流程图，如图1所示，方法100包括：获取2n量子比特的最大纠缠态，其中，n为所述量子设备的相应量子操作对应的量子比特数，n为正整数(步骤110)；对所述最大纠缠态中的前n个量子比特执行所述量子操作，以获得所述量子操作对应的Choi量子态，其中，所述Choi量子态基于所述量子操作作用后所获得的n比特量子态以及所述最大纠缠态中的后n个量子比特所形成的量子态确定(步骤120)；以及确定所述Choi量子态的纯度，以基于所述纯度确定所述量子操作的酉变换程度(步骤130)。
根据本公开的实施例，通过估计目标量子操作所对应的Choi量子态的纯度，实现了以较少的量子资源估计量子设备的酉变换程度的目的。
在本公开中，通过获得目标量子设备所实现的量子演化的Choi量子态，并且估计该量子态的纯度，以根据该值来判断量子设备酉变换程度。具体地，为了估计量子演化的酉变换程度，首先需要定义一个可以用来表征酉变换程度的测度(metric)。优选地，所定义的酉变换程度测度满足性质：对于量子设备支持的所有量子演化ε，该测度满足并且，当且仅当量子演化ε为酉变换时/>
进一步地，可以理解，酉变换演化所对应的Choi量子态是纯态(Pure State)，而量子设备支持的所有非酉变换演化对应的Choi量子态是混态(Mixed State)。Choi量子态是一个合法量子态。一个合法量子态ρ的纯度(Purity)可以定义为Tr[ρ2]，该纯度满足不等式0≤Tr[ρ2]≤1，且ρ是纯态当且仅当Tr[ρ2]＝1。
因此，可以通过确定目标量子演化所对应的Choi量子态是否为纯态而确定该目标量子演化是否为酉变换。具体地，酉变换程度测度可以定义如下：
即，为Choi量子态的纯度。也就是说，/>在一定程度上刻画了量子演化的酉变换程度。
根据一些实施例，可以基于以下公式确定所述2n量子比特的最大纠缠态|Φ+>：
其中，|i>表示计算基态。
数学上，量子设备支持的量子演化ε可以使用量子操作(Quantum Operation)来表述。可以理解的是，量子演化ε有时也被称为量子信道(Quantum Channel)、量子过程(Quantum Process)，在此不作限制。如果ε可以表示为的形式(其中U是一个酉矩阵，/>表示矩阵的共轭转置(Conjugate Transpose))，则称量子操作ε为酉变换；否则，ε为非酉变换。
假设量子操作ε是一个n量子比特操作，即ε作用在n比特量子态上，输出n比特量子态，则ε对应的Choi量子态定义为：
其中，id表示n量子比特恒等操作，而|Φ+>是定义在标准基上的2n量子比特的最大纠缠态，即如上所示。当n＝1时，|Φ+>即为常见的Bell态。量子操作ε对应的Choi量子态制备过程可以如图2所示。
参考图2，在定义量子操作ε所对应的Choi量子态时，额外引入了n个辅助量子比特，使得整个***拥有2n个量子比特，量子操作ε只作用在其中的n个量子比特上。因此，需要在2n个量子比特上制备最大纠缠态，使得原***的n个量子比特和n个辅助量子比特高度纠缠起来。
根据一些实施例，可以使用随机测量方法估计Choi量子态的纯度。具体地，如图3所示，确定所述Choi量子态的纯度可以包括：执行以下操作共N次，其中N为正整数(步骤310)；执行以下操作共M次，其中M为正整数(步骤3101)；在预设的单比特量子门集合中随机有放回地采样2n个单比特量子门(步骤31011)；将所述2n个单比特量子门依次作用到所述Choi量子态的每个量子比特上，以获得第一量子态(步骤31012)；以及对所述第一量子态进行测量，以获得第一字符串(步骤31013)；对M个所述第一字符串进行统计，以确定每个第一字符串出现的概率分布(步骤3102)；以及基于N次操作后所获得的所述概率分布、以及所述每个第一字符串之间的相似度，确定所述量子设备的所述量子操作所对应的酉变换程度(步骤320)。
根据一些实施例，基于N次操作后所获得的所述概率分布、以及所述每个第一字符串之间的相似度确定所述量子设备的所述量子操作所对应的酉变换程度包括：对于所述M次操作后所获得所述的所有第一字符串中的每一个第一字符串，确定该第一字符串对应的概率分布与所述所有第一字符串中的每一个第一字符串的概率分布的乘积；以及基于N次操作后所确定的所述概率分布的乘积、以及所述每个第一字符串之间的相似度，确定所述量子设备的所述量子操作所对应的酉变换程度。
具体地，每执行完一轮M次操作后，共得到M个2n比特的01字符串(即第一字符串，可能会出现大量字符串重复)。示例地，可以对这些第一字符串进行重排列，分别统计每个第一字符串出现的次数Ms(表示第一字符串s的出现次数)，并计算概率分布Prk(s)＝Ms/M，其中下标k表示这是第k轮对应的概率分布。在执行完N次操作后，得到N组概率分布Prk(s)，其中可以根据以下公式计算酉变换程度的近似估计：
其中，表示第一字符串s和s′之间的相似度。
根据一些实施例，所述每个第一字符串之间的相似度包括汉明距离(HammingDistance)。即，上述表示第一字符串s和S′之间的汉明距离。
根据一些实施例，所述单比特量子门集合中的单比特量子门满足unitary2-design性质。
可以理解的是，每执行一次量子门操作和测量操作即会消耗一个Choi量子态。因此，在估计酉变换程度的过程中需要消耗M×N个Choi量子态。
因此，根据一些实施例，如图4所示，量子设备酉变换程度确定方法400可以包括：执行以下操作共N次，其中N为正整数(步骤410)；执行以下操作共M次，其中M为正整数(步骤4101)；获取2n量子比特的最大纠缠态，其中，n为所述量子设备的相应量子操作对应的量子比特数，n为正整数(步骤41011)；对所述最大纠缠态中的前n个量子比特执行所述量子操作，以获得所述量子操作对应的Choi量子态，其中，所述Choi量子态基于所述量子操作作用后所获得的n比特量子态以及所述最大纠缠态中的后n个量子比特所形成的量子态确定(步骤41012)；在预设的单比特量子门集合中随机有放回地采样2n个单比特量子门(步骤41013)；将所述2n个单比特量子门依次作用到述Choi量子态的每个量子比特上，以获得第一量子态(步骤41014)；以及对所述第一量子态进行测量，以获得第一字符串(步骤41015)；对M个所述第一字符串进行统计，以确定每个第一字符串出现的概率分布(步骤4102)；以及基于N次操作后所获得的所述概率分布、以及所述每个第一字符串之间的相似度，确定所述量子设备的所述量子操作所对应的酉变换程度(步骤420)。
图5示出了根据本公开的示例性实施例的酉变换程度估计方法的示意图。如图5所示，该酉变换程度估计方法首先使用辅助量子比特构造量子操作ε对应的Choi量子态，然后通过随机测量估计该Choi量子态的纯度，进而估计得到酉变换程度的近似估计。
在根据本公开的一个示例性实施例中，用于确定量子设备所实现的n量子比特量子操作ε的酉变换程度。首先，确定量子门随机采样次数N、测量重复次数M。然后，执行以下操作步骤：
第1步：令k＝1。量子***初始化为2n个量子比特。假设这些量子比特已经按照1，2，…，2n顺序编号，且前n个量子比特是主***量子比特，后n个量子比特为辅助量子比特。
第2步：从满足unitary2-design的单比特量子门集合中随机有放回地采样2n个单比特量子门。
第2.1步：制备2n量子比特最大纠缠态|Φ+>。
第2.2步：将量子操作ε作用到最大纠缠态|Φ+>的前n个量子比特，以制备量子操作ε对应的Choi量子态Jε。
第2.3步：将2n个单比特量子门按照顺序分别作用到第2.2步生成的Choi量子态Jε上。
第2.4步：使用标准基测量测量第2.3步得到的量子态，得到2n比特的01字符串s。
第2.5步：重复第2.1-2.4步这四步共M次，共得到M个2n比特的01字符串。对这些字符串进行重排列，分别统计每个字符串出现的次数Ms(表示字符串s的出现次数)，并计算概率分布Prk(s)＝Ms/M，其中下标k表示这是第k轮对应的概率分布。
第3步：令k＝k+1。如果k≤N，跳转到第2步进行下一轮采样迭代；否则跳转到第4步。
第4步：至此得到N组概率分布Prk(s)，结束采样过程。
第5步：基于如下公式计算酉变换程度的近似估计：
其中，表示字符串s和s′的汉明距离。从而，获得/>作为酉变换程度的近似估计。
根据本公开的实施例，如图6所示，还提供了一种量子设备酉变换程度确定装置600，包括：获取单元610，配置为获取2n量子比特的最大纠缠态，其中，n为所述量子设备的相应量子操作对应的量子比特数，n为正整数；操作单元620，配置为通过对所述最大纠缠态中的前n个量子比特执行所述量子操作，获得所述量子操作对应的Choi量子态，其中，所述Choi量子态基于所述量子操作作用后所获得的n比特量子态以及所述最大纠缠态中的后n个量子比特所形成的量子态确定；以及确定单元630，配置为确定所述Choi量子态的纯度，以基于所述纯度确定所述量子操作的酉变换程度。
这里，量子设备酉变换程度确定装置600的上述各单元610～630的操作分别与前面描述的步骤110～130的操作类似，在此不再赘述。
根据本公开的实施例，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。
参考图7，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备700的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，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/或者要求的本公开的实现。
如图7所示，电子设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM703中，还可存储电子设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
电子设备700中的多个部件连接至I/O接口705，包括：输入单元706、输出单元707、存储单元708以及通信单元709。输入单元706可以是能向电子设备700输入信息的任何类型的设备，输入单元706可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元707可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元708可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元709允许电子设备700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，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙设备、802.11设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
计算单元701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701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701执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法100。例如，在一些实施例中，方法100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708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到电子设备700上。当计算机程序加载到RAM 703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的方法100的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法100。
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)、复杂可编程逻辑设备(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)、互联网和区块链网络。
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。服务器可以是云服务器，也可以为分布式***的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
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、也可以顺序地或以不同的次序执行，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。
虽然已经参照附图描述了本公开的实施例或示例，但应理解，上述的方法、***和设备仅仅是示例性的实施例或示例，本发明的范围并不由这些实施例或示例限制，而是仅由授权后的权利要求书及其等同范围来限定。实施例或示例中的各种要素可以被省略或者可由其等同要素替代。此外，可以通过不同于本公开中描述的次序来执行各步骤。进一步地，可以以各种方式组合实施例或示例中的各种要素。重要的是随着技术的演进，在此描述的很多要素可以由本公开之后出现的等同要素进行替换。
Claims (15)
1.一种量子设备酉变换程度确定方法，包括：
获取2n量子比特的最大纠缠态，其中，n为所述量子设备的相应量子操作对应的量子比特数，n为正整数；
对所述最大纠缠态中的前n个量子比特执行所述量子操作，以获得所述量子操作对应的Choi量子态，其中，所述Choi量子态基于所述量子操作作用后所获得的n比特量子态以及所述最大纠缠态中的后n个量子比特所形成的量子态确定；以及
确定所述Choi量子态的纯度，以基于所述纯度确定所述量子操作的酉变换程度。
2.如权利要求1所述的方法，其中，获取2n量子比特的最大纠缠态包括：基于以下公式确定所述2n量子比特的最大纠缠态|Φ+>：
其中，|i>表示计算基态。
3.如权利要求1所述的方法，其中，确定所述Choi量子态的纯度包括：
执行以下操作共N次，其中N为正整数；
执行以下操作共M次，其中M为正整数；
在预设的单比特量子门集合中随机有放回地采样2n个单比特量子门；
将所述2n个单比特量子门依次作用到所述Choi量子态的每个量子比特上，以获得第一量子态；以及
对所述第一量子态进行测量，以获得第一字符串；
对M个所述第一字符串进行统计，以确定每个第一字符串出现的概率分布；以及
基于N次操作后所获得的所述概率分布、以及所述每个第一字符串之间的相似度，确定所述量子设备的所述量子操作所对应的酉变换程度。
4.如权利要求3所述的方法，其中，基于N次操作后所获得的所述概率分布、以及所述每个第一字符串之间的相似度确定所述量子设备的所述量子操作所对应的酉变换程度包括：
对于所述M次操作后所获得所述的所有第一字符串中的每一个第一字符串，确定该第一字符串对应的概率分布与所述所有第一字符串中的每一个第一字符串的概率分布的乘积；以及
基于N次操作后所确定的所述概率分布的乘积、以及所述每个第一字符串之间的相似度，确定所述量子设备的所述量子操作所对应的酉变换程度。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述单比特量子门集合中的单比特量子门满足unitary 2-design性质。
6.如权利要求3或4所述的方法，其中，所述每个第一字符串之间的相似度包括汉明距离。
7.一种量子设备酉变换程度确定装置，包括：
获取单元，配置为获取2n量子比特的最大纠缠态，其中，n为所述量子设备的相应量子操作对应的量子比特数，n为正整数；
操作单元，配置为对所述最大纠缠态中的前n个量子比特执行所述量子操作，以获得所述量子操作对应的Choi量子态，其中，所述Choi量子态基于所述量子操作作用后所获得的n比特量子态以及所述最大纠缠态中的后n个量子比特所形成的量子态确定；以及
确定单元，配置为确定所述Choi量子态的纯度，以基于所述纯度确定所述量子操作的酉变换程度。
8.如权利要求7所述的装置，其中，所述获取单元被配置为基于以下公式确定所述2n量子比特的最大纠缠态|Φ+>：
其中，|i>表示计算基态。
9.如权利要求7所述的装置，其中，所述确定单元包括：
执行子单元，配置为执行以下操作共N次，其中N为正整数；
执行以下操作共M次，其中M为正整数；
在预设的单比特量子门集合中随机有放回地采样2n个单比特量子门；
将所述2n个单比特量子门依次作用到所述Choi量子态的每个量子比特上，以获得第一量子态；以及
对所述第一量子态进行测量，以获得第一字符串；
对M个所述第一字符串进行统计，以确定每个第一字符串出现的概率分布；以及
确定子单元，配置为基于n次操作后所获得的所述概率分布、以及所述每个第一字符串之间的相似度，确定所述量子设备的所述量子操作所对应的酉变换程度。
10.如权利要求9所述的装置，其中，所述确定子单元包括：
用于对于所述M次操作后所获得所述的所有第一字符串中的每一个第一字符串、确定该第一字符串对应的概率分布与所述所有第一字符串中的每一个第一字符串的概率分布的乘积的单元；以及
用于基于N次操作后所确定的所述概率分布的乘积以及所述每个第一字符串之间的相似度、确定所述量子设备的所述量子操作所对应的酉变换程度的单元。
11.如权利要求7所述的装置，其中，所述单比特量子门集合中的单比特量子门满足unitary 2-design性质。
12.如权利要求9或10所述的装置，其中，所述每个第一字符串之间的相似度包括汉明距离。
13.一种电子设备，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1-6中任一项所述的方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-6中任一项所述的方法。
15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的方法。
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020263300A1 (en) * | 2019-06-28 | 2020-12-30 | Google Llc | Measuring quantum state purity |
| KR102219374B1 (ko) * | 2019-10-17 | 2021-02-23 | 한양대학교 에리카산학협력단 | 그로버 연산자를 이용한 외판원 문제 해결 방법 및 장치 |
| WO2021110261A1 (en) * | 2019-12-04 | 2021-06-10 | Alpine Quantum Technologies Gmbh | A method and system for comparing two quantum states |
| CN114580643A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-03 | 北京百度网讯科技有限公司 | 确定方法、模型处理方法、装置、设备及存储介质 |
-
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020263300A1 (en) * | 2019-06-28 | 2020-12-30 | Google Llc | Measuring quantum state purity |
| KR102219374B1 (ko) * | 2019-10-17 | 2021-02-23 | 한양대학교 에리카산학협력단 | 그로버 연산자를 이용한 외판원 문제 해결 방법 및 장치 |
| WO2021110261A1 (en) * | 2019-12-04 | 2021-06-10 | Alpine Quantum Technologies Gmbh | A method and system for comparing two quantum states |
| CN114580643A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-03 | 北京百度网讯科技有限公司 | 确定方法、模型处理方法、装置、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| ANDREAS ELBEN等: ""Cross-Platform Verification of Intermediate Scale Quantum Devices"", 《PHYS. REV. LETT.》, vol. 124, no. 1, 10 January 2020 (2020-01-10) * |
| 于雁霞;胡燕;嵇英华;: "相互作用的量子比特在不同环境下的共生纠缠度和量子失协分析", 江西师范大学学报(自然科学版), no. 06, 15 November 2012 (2012-11-15) * |
| 王友顺;高童迪;袁正道;王家斌;朱政宇;: "应用酉变换近似消息传递的大规模MIMO接收机设计", 电讯技术, no. 10, 28 October 2020 (2020-10-28) * |
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