本發(fā)明涉及量子計(jì)算，特別是一種基于級(jí)聯(lián)變分量子態(tài)壓縮的量子線路構(gòu)建方法及相關(guān)裝置。

背景技術(shù)：

1、由于量子比特的疊加性質(zhì)，n個(gè)量子比特可以存儲(chǔ)2n個(gè)經(jīng)典比特，采用量子比特進(jìn)行信息存儲(chǔ)和表示將極大的節(jié)約存儲(chǔ)空間和算力。圖像作為一種信息表示方法具有直觀、內(nèi)容豐富的特點(diǎn)，但是海量圖像數(shù)據(jù)需要超大存儲(chǔ)和超大算力，基于經(jīng)典比特的存儲(chǔ)難以應(yīng)對(duì)目前海量增加的圖像數(shù)據(jù)。量子比特有望解決海量圖像數(shù)據(jù)所面臨的存儲(chǔ)和計(jì)算的瓶頸問題。

2、然而，在現(xiàn)階段量子計(jì)算機(jī)上，由于比特?cái)?shù)量和相干時(shí)間的限制，往往不能處理現(xiàn)實(shí)任務(wù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于級(jí)聯(lián)變分量子態(tài)壓縮的量子線路構(gòu)建方法及相關(guān)裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)問題，使得量子比特的數(shù)量和原始數(shù)據(jù)的維度無關(guān)，從而使得在現(xiàn)階段nisq設(shè)備上采用量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決現(xiàn)實(shí)問題提供了新的思路。

2、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于級(jí)聯(lián)變分量子態(tài)壓縮的量子線路構(gòu)建方法，所述方法包括：

3、獲取數(shù)據(jù)集，每個(gè)所述數(shù)據(jù)集均包括多個(gè)子數(shù)據(jù)集，所述子數(shù)據(jù)集內(nèi)具有多個(gè)數(shù)據(jù)值；

4、構(gòu)建包括第一量子比特和第二量子比特的第一量子線路，第一量子線路包括多個(gè)依次作用在第一量子比特上的第一量子旋轉(zhuǎn)門和同時(shí)作用在第一量子比特和第二量子比特的變分編碼器的邏輯門組合；

5、通過角度編碼的方式將多個(gè)子數(shù)據(jù)值內(nèi)的數(shù)據(jù)值依次編碼至所述第一量子比特的量子態(tài)；

6、在一個(gè)子數(shù)據(jù)集內(nèi)的數(shù)據(jù)值均被編碼至所述第一量子比特的量子態(tài)以后，通過變分編碼器關(guān)聯(lián)此量子態(tài)信息并將所述量子態(tài)信息壓縮至所述第二量子比特上；

7、將所述第一量子比特恢復(fù)至基態(tài)，再進(jìn)行下一個(gè)子數(shù)據(jù)集內(nèi)的數(shù)據(jù)值的編碼，直至所有所述子數(shù)據(jù)集內(nèi)的數(shù)據(jù)值的量子態(tài)信息均被壓縮至所述第二量子比特；

8、將第二量子比特的量子態(tài)信息作為輸入態(tài)對(duì)變分編碼器進(jìn)行訓(xùn)練，確定出變分編碼器中的參數(shù)權(quán)重。

9、如上所述的一種基于級(jí)聯(lián)變分量子態(tài)壓縮的量子線路構(gòu)建方法，其中，優(yōu)選的是，每個(gè)所述數(shù)據(jù)集均包括多個(gè)子數(shù)據(jù)集，所述子數(shù)據(jù)集內(nèi)具有多個(gè)數(shù)據(jù)值，包括：

10、對(duì)圖像進(jìn)行分割得到若干目標(biāo)區(qū)域，每個(gè)目標(biāo)區(qū)域均包括至少一個(gè)像素點(diǎn)，每個(gè)像素點(diǎn)均分別提供數(shù)據(jù)值，每個(gè)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的所有數(shù)據(jù)值組合為一個(gè)所述子數(shù)據(jù)集。

11、如上所述的一種基于級(jí)聯(lián)變分量子態(tài)壓縮的量子線路構(gòu)建方法，其中，優(yōu)選的是，每層作用時(shí)序內(nèi)的第一量子旋轉(zhuǎn)門用于在第一量子比特為基態(tài)的情況下通過角度編碼的方式編碼一子數(shù)據(jù)集內(nèi)的多個(gè)數(shù)據(jù)值得到輸入量子態(tài)，包括：

12、根據(jù)所述目標(biāo)區(qū)域的像素點(diǎn)數(shù)量確定所述第一量子比特?cái)?shù)量；

13、沿作用時(shí)序，每個(gè)所述第一量子比特上作用有多個(gè)所述第一量子旋轉(zhuǎn)門，同一所述目標(biāo)區(qū)域的所有數(shù)據(jù)值均被編碼至同一所述作用時(shí)序內(nèi)的多個(gè)所述第一量子旋轉(zhuǎn)門的旋轉(zhuǎn)控制參數(shù)上，不同所述目標(biāo)區(qū)域的數(shù)據(jù)值均被編碼至不同所述作用時(shí)序內(nèi)的所述第一量子旋轉(zhuǎn)門的旋轉(zhuǎn)控制參數(shù)上。

14、如上所述的一種基于級(jí)聯(lián)變分量子態(tài)壓縮的量子線路構(gòu)建方法，其中，優(yōu)選的是，所述目標(biāo)區(qū)域的像素點(diǎn)數(shù)量與所述第一量子比特?cái)?shù)量相等。

15、如上所述的一種基于級(jí)聯(lián)變分量子態(tài)壓縮的量子線路構(gòu)建方法，其中，優(yōu)選的是，所述變分編碼器包括沿作用時(shí)序依次設(shè)置的多個(gè)cnot門以及多個(gè)第二量子旋轉(zhuǎn)門，所述cnot門作用于所述第一量子比特與所述第二量子比特中相鄰的量子比特上，所述cnot門的控制比特為與所作用的量子比特相鄰的高位量子比特，所述第二量子旋轉(zhuǎn)門作用于所述第一量子比特與所述第二量子比特中的每一個(gè)量子比特上。

16、如上所述的一種基于級(jí)聯(lián)變分量子態(tài)壓縮的量子線路構(gòu)建方法，其中，優(yōu)選的是，所述第一量子旋轉(zhuǎn)門包括第一rx門、第一ry門以及所述第一rz門中的一個(gè)或多個(gè)，所述第二量子旋轉(zhuǎn)門包括第二rx門、第二ry門以及所述第二rz門中的一個(gè)或多個(gè)。

17、如上所述的一種基于級(jí)聯(lián)變分量子態(tài)壓縮的量子線路構(gòu)建方法，其中，優(yōu)選的是，所述將第二量子比特的量子態(tài)信息作為輸入態(tài)對(duì)變分編碼器進(jìn)行訓(xùn)練，確定出變分編碼器中的參數(shù)權(quán)重，包括：

18、構(gòu)建訓(xùn)練集和測(cè)試集，設(shè)定批次數(shù)量、選擇優(yōu)化器和定義損失函數(shù)，每一批次均包括至少一個(gè)所述數(shù)據(jù)集，將同一批次中的多個(gè)數(shù)據(jù)集逐個(gè)送入所述第一量子線路中計(jì)算損失值，每個(gè)數(shù)據(jù)集均產(chǎn)生一個(gè)損失值；

19、對(duì)一個(gè)批次內(nèi)的多個(gè)損失值求和得到一個(gè)批次內(nèi)的平均損失值；

20、根據(jù)平均損失值進(jìn)行反向傳播計(jì)算得到每個(gè)所述第二量子旋轉(zhuǎn)門的梯度值，根據(jù)此梯度值更新所述第二量子旋轉(zhuǎn)門的旋轉(zhuǎn)控制參數(shù)，從而完成了一個(gè)批次的訓(xùn)練；

21、迭代的進(jìn)行前述過程直到損失值無法再降低，從而得到的最終的變分編碼器。

22、第二方面，本發(fā)明提供了一種量子線路構(gòu)建裝置，所述裝置包括：

23、獲取模塊，用于獲取數(shù)據(jù)集，每個(gè)所述數(shù)據(jù)集均包括多個(gè)子數(shù)據(jù)集，所述子數(shù)據(jù)集內(nèi)具有多個(gè)數(shù)據(jù)值；

24、第一量子線路構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建包括第一量子比特和第二量子比特的第一量子線路，第一量子線路包括多個(gè)依次作用在第一量子比特上的第一量子旋轉(zhuǎn)門和同時(shí)作用在第一量子比特和第二量子比特的變分編碼器的邏輯門組合；

25、角度編碼模塊，用于通過角度編碼的方式將多個(gè)子數(shù)據(jù)值內(nèi)的數(shù)據(jù)值依次編碼至所述第一量子比特的量子態(tài)；

26、量子態(tài)壓縮模塊，用于在一個(gè)子數(shù)據(jù)集內(nèi)的數(shù)據(jù)值均被編碼至所述第一量子比特的量子態(tài)以后，通過變分編碼器關(guān)聯(lián)此量子態(tài)信息并將所述量子態(tài)信息壓縮至所述第二量子比特上將所述第一量子比特恢復(fù)至基態(tài)，再進(jìn)行下一個(gè)子數(shù)據(jù)集內(nèi)的數(shù)據(jù)值的編碼，直至所有所述子數(shù)據(jù)集內(nèi)的數(shù)據(jù)值的量子態(tài)信息均被壓縮至所述第二量子比特；

27、訓(xùn)練模塊：用于將第二量子比特的量子態(tài)信息作為輸入態(tài)對(duì)變分編碼器進(jìn)行訓(xùn)練，確定出變分編碼器中的參數(shù)權(quán)重。

28、第三方面，本發(fā)明提供了一種存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中，所述計(jì)算機(jī)程序被設(shè)置為運(yùn)行時(shí)執(zhí)行前述的方法。

29、第四方面，本發(fā)明提供了一種電子裝置，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器被設(shè)置為運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序以執(zhí)行前述的方法。

30、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明通過級(jí)聯(lián)的角度編碼和變分量子態(tài)壓縮逐步將經(jīng)典數(shù)據(jù)局部區(qū)域的特征提取到量子疊加態(tài)中，量子態(tài)壓縮和特征提取被集成到一個(gè)過程中，通過量子態(tài)重設(shè)重復(fù)利用第一量子比特，同時(shí)利用保存了量子特征，具有需要的比特?cái)?shù)量少，局部性的可解釋性好，需要的測(cè)量次數(shù)少等優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)特征：

1.一種基于級(jí)聯(lián)變分量子態(tài)壓縮的量子線路構(gòu)建方法，其特征在于：所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：每個(gè)所述數(shù)據(jù)集均包括多個(gè)子數(shù)據(jù)集，所述子數(shù)據(jù)集內(nèi)具有多個(gè)數(shù)據(jù)值，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于：所述第一量子旋轉(zhuǎn)門用于在第一量子比特為基態(tài)的情況下通過角度編碼的方式將多個(gè)子數(shù)據(jù)值內(nèi)的數(shù)據(jù)值依次編碼至所述第一量子比特的量子態(tài)，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于：所述目標(biāo)區(qū)域的像素點(diǎn)數(shù)量與所述第一量子比特?cái)?shù)量相等。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述變分編碼器包括沿作用時(shí)序依次設(shè)置的多個(gè)cnot門以及多個(gè)第二量子旋轉(zhuǎn)門，所述cnot門作用于所述第一量子比特與所述第二量子比特中相鄰的量子比特上，所述cnot門的控制比特為與所作用的量子比特相鄰的高位量子比特，所述第二量子旋轉(zhuǎn)門作用于所述第一量子比特與所述第二量子比特中的每一個(gè)量子比特上。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于：所述第一量子旋轉(zhuǎn)門包括第一rx門、第一ry門以及所述第一rz門中的一個(gè)或多個(gè)，所述第二量子旋轉(zhuǎn)門包括第二rx門、第二ry門以及所述第二rz門中的一個(gè)或多個(gè)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述將第二量子比特的量子態(tài)信息作為輸入態(tài)對(duì)變分編碼器進(jìn)行訓(xùn)練，確定出變分編碼器中的參數(shù)權(quán)重，包括：

8.一種量子線路構(gòu)建裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中，所述計(jì)算機(jī)程序被設(shè)置為運(yùn)行時(shí)執(zhí)行權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)中所述的方法。

10.一種電子裝置，包括存儲(chǔ)器和處理器，其特征在于，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器被設(shè)置為運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序以執(zhí)行權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)中所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于級(jí)聯(lián)變分量子態(tài)壓縮的量子線路構(gòu)建方法及相關(guān)裝置，所述方法包括：獲取數(shù)據(jù)集，每個(gè)所述數(shù)據(jù)集均包括多個(gè)子數(shù)據(jù)集，所述子數(shù)據(jù)集內(nèi)具有多個(gè)數(shù)據(jù)值；構(gòu)建包括第一量子比特和第二量子比特的第一量子線路，第一量子線路包括多個(gè)依次作用在第一量子比特上的第一量子旋轉(zhuǎn)門和同時(shí)作用在第一量子比特和第二量子比特的變分編碼器的邏輯門組合。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明通過級(jí)聯(lián)的角度編碼和變分量子態(tài)壓縮逐步將經(jīng)典數(shù)據(jù)局部區(qū)域的特征提取到量子疊加態(tài)中，量子態(tài)壓縮和特征提取被集成到一個(gè)過程中，通過量子態(tài)重設(shè)重復(fù)利用第一量子比特，具有需要的比特?cái)?shù)量少，局部性的可解釋性好，需要的測(cè)量次數(shù)少等優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)研發(fā)人員：竇猛漢,請(qǐng)求不公布姓名,請(qǐng)求不公布姓名
受保護(hù)的技術(shù)使用者：本源量子計(jì)算科技（合肥）股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9