使用子逻辑控制训练量子演进制造技术

用于使用子逻辑控制来训练量子演进的方法、系统和装置。在一个方面中，方法包括以下动作：访问量子硬件，其中，所述量子硬件包括：量子系统，所述量子系统包括一个或多个多级量子子系统；一个或多个控制设备，所述一个或多个控制设备根据一个或多个相应控制参数对所述一个或多个多级量子子系统操作，所述一个或多个相应控制参数与所述多级量子子系统所在的物理环境的参数相关；在初始量子态下初始化所述量子系统，其中，控制参数的初始集合形成定义所述初始量子态的参数化；获得一个或多个量子系统可观察量和一个或多个目标量子态；以及迭代训练，直到完成事件的发生。

Training Quantum Evolution Using Sublogic Control

Methods, systems and devices for training quantum evolution using sub-logic control. In one aspect, the method includes the following actions: access to quantum hardware, which includes a quantum system comprising one or more multi-level quantum subsystems; one or more control devices, which operate on one or more multi-level quantum subsystems according to one or more corresponding control parameters. Several or more corresponding control parameters are related to the parameters of the physical environment in which the multi-level quantum subsystem is located; the quantum system is initialized under the initial quantum state, in which the initial set of control parameters forms parameterization defining the initial quantum state; the observable quantity of one or more quantum systems and one or more target quantum states are obtained; and iterative training is carried out until completion. The occurrence of events.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用子逻辑控制训练量子演进
技术介绍
本说明书涉及量子计算。已经提出了量子变分本征求解器作为准备和研究物理上感兴趣的系统的状态的方法。量子变分本征求解器的数字实施方式使用量子逻辑门，该量子逻辑门对量子比特执行精确已知的操作。
技术实现思路
本说明书描述了用于训练初始量子态的量子演进以实现具有所定义的目标特性的目标量子态的技术。使用通过调谐基本硬件元件(诸如，通常可以用于校准单个量子门的控制旋钮)而定义的可调模拟演进来训练初始量子态的量子演进。通常，本说明书中描述的主题的一个创新方面可以实施在方法中，该方法包括：访问量子硬件，其中，该量子硬件包括：量子系统，该量子系统包括一个或多个多级量子子系统；一个或多个控制设备，该一个或多个控制设备根据一个或多个相应控制参数对一个或多个多级量子子系统操作，该一个或多个相应控制参数与多级量子子系统所在的物理环境的参数相关；在初始量子态下初始化量子系统，其中，控制参数的初始集合形成定义初始量子态的参数化；获得一个或多个量子系统可观察量和一个或多个目标量子态；以及在迭代训练，直到完成事件的发生。该方面的其它实施方式包括记录在一个或多个计算机存储设备上的对应计算机系统、装置和计算机程序，每个计算机系统、装置和计算机程序都被配置为执行方法的动作。一个或多个计算机的系统可以被配置为通过在系统上安装的软件、固件、硬件或其组合来执行特定操作或动作，该软件、固件、硬件或其组合在操作中使系统执行动作。一个或多个计算机程序可以被配置为通过包括当由数据处理装置执行时使装置执行动作的指令来执行特定操作或动作。前述和其它实施方式可以分别单独地或组合地可选地包括以下特征中的一个或多个。在一些实施方式中，迭代训练包括：迭代训练从初始量子态的变化以达到一个或多个目标量子态。在另外的实施方式中，迭代训练包括：迭代训练初始量子态和随后的量子态的演进以实现一个或多个目标量子态，直到完成事件的发生。在一些情况下，演进是模拟演进。在一些实施方式中，针对每次迭代，迭代训练包括：确定成本函数的值，该成本函数是基于针对迭代的当前量子态以及量子系统可观察量中的一个或多个；最小化成本函数的值以确定定义当前量子态的控制参数的更新值；以及确定完成事件是否已经发生。在其它实施方式中，最小化成本函数的值以确定控制参数的更新值包括：调整控制参数。在一些情况下，该方法进一步包括：响应于确定完成事件已经发生，提供用于实验探测的一个或多个目标量子态。在一些实施方式中，(i)量子系统可观察量中的至少一个包括量子系统的哈密顿量，(ii)一个或多个目标量子态包括哈密顿量的一个或多个本征态，以及(iii)实验探测包括测量本征态中的一个或多个的能量以确定本征态的对应能量本征值。在其它实施方式中，(i)系统可观察量是分子电子结构哈密顿量，(ii)一个或多个目标量子态包括分子电子结构哈密顿量的基态，以及(iii)实验探测包括测量目标量子态以确定基态能量。在一些情况下，基于量子态和系统可观察量中的一个或多个的成本函数的值是量子态和系统可观察量中的一个或多个的期望值。在其它情况下，确定量子态和系统可观察量中的一个或多个的期望值包括：在初始量子态下重复地初始化量子系统；针对每个初始化后的量子态，测量一个或多个系统可观察量以确定测量结果集合；基于测量结果集合，确定量子态和系统可观察量中的一个或多个的期望值。在一些情况下，每个初始化后的量子态都与每个其它初始化后的量子态不同。在一些实施方式中，确定量子态和系统可观察量中的一个或多个的期望值包括：确定密度算子和一个或多个系统可观察量的期望值。在其它实施方式中，获得一个或多个目标量子态包括：将优化问题的解编码到量子系统的基态中。在一些情况下，该方法进一步包括：从实验探测获得优化问题的解。在一些实施方式中，(i)初始量子态对训练数据进行编码，(ii)一个或多个系统可观察量充当预测函数，以及(iii)迭代训练从初始量子态的变化包括对机器学习问题求解。在一些情况下，量子硬件包括量子电路。在一些情况下，控制设备包括一个或多个量子门，该一个或多个量子门通过一个或多个相应控制参数对量子系统操作。在一些实施方式中，该方法进一步包括校准量子门中的一个或多个，包括：针对要校准的每个量子门：定义量子门对量子系统的正确动作；执行测量以确定量子门对量子系统的动作；以及响应于确定量子门对量子系统的动作不正确，针对量子门调整对应控制参数。在一些情况下，迭代训练包括：将迭代训练与校准量子门中的一个或多个组合。在其它情况下，最小化成本函数的值以确定控制参数的更新值包括：执行无梯度贪婪最小化方法。在一些实施方式中，完成事件是基于量子态和系统可观察量中的一个或多个的成本函数的确定值收敛。在一些情况下，初始量子态是耦合至超导量子比特的谐振器的状态。可以以特定方式实施本说明书中描述的主题，以便实现以下优点中的一个或多个。使用子逻辑控制的系统训练量子演进通过直接调整包括在系统中的控制设备的控制参数(例如，通过调整数模转换器上的电压)执行变分最小化程序来参数化使用量子系统的自然控制参数的量子演进。通过利用低级控制来参数化拟设，使用子逻辑控制的系统训练量子演进，与使用可调量子门训练量子演进的系统相反，以对系统误差来说不可知并且对许多控制和校准问题来说鲁棒的整体映射作为交换，能够避免对有效电路的精确知识。此外，使用低级控制可以实现从根本上更准确地表示期望状态，因为实现了对状态的演进的控制的增加。使用硬件级控制提供了对演进和要准备的状态的最大程度的控制，因此，即使存在误差，也为正在模拟的模型创建更精确的拟设。使用子逻辑控制的系统训练量子演进在不使用参数化的数字量子电路的情况下适应性地训练量子演进以实现具有目标特性的目标量子态，从而降低系统的实验复杂性，因为这种量子电路实施起来可能非常复杂。相反，与其它量子演进训练系统不同，使用子逻辑控制的系统训练量子演进可以放弃数字量子门的概念，支持通过使用通常为校准单个门保留的控制参数而定义的可调模拟演进。通过在基本硬件元件的级别上操作，使用子逻辑控制的系统训练量子演进不需要对有效电路的精确知识，而是执行对系统误差来说不可知并且对许多控制和校准问题来说鲁棒的整体映射。数字量子电路可以包括对量子比特(qubits)或者在一些示例中的多维量子比特(qudits)执行精确操作的量子逻辑门。在许多设置中，量子逻辑门模型算法指定量子电路并且要求实验者以最小误差执行所指定的量子电路。这可能是有挑战性的任务，因为实施量子逻辑门模型算法可能需要许多量子逻辑门。因此，基于量子逻辑门模型的可扩展计算可能需要昂贵的过程，诸如，量子误差校正。此外，必须在执行之前校准电路中的每个门。不通过使用子逻辑控制训练量子演进的系统可以通过仔细地调整硬件控制参数并且执行经典最小化回路以完善每个单独的门来校准量子门。因此，为了应用量子电路可能需要大量努力，这在任何情况下都不会是没有误差的。事实上，系统可能会发生大量误差，诸如，控制误差(该误差是由不完全形成门的脉冲引起的，这是常有的事)或者由与系统耦合的噪音引起的误差。使用子逻辑控制的系统训练量子演进可以适用于各种设置并且用于操纵各种类型的可控状态，诸如，存在于附接至超导量子比特的谐振器中的那些状态。这种谐振器状本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种方法，所述方法包括：访问量子硬件，其中，所述量子硬件包括：量子系统，所述量子系统包括一个或多个多级量子子系统；一个或多个控制设备，所述一个或多个控制设备根据一个或多个相应控制参数对所述一个或多个多级量子子系统操作，所述一个或多个相应控制参数与所述多级量子子系统所在的物理环境的参数相关；在初始量子态下初始化所述量子系统，其中，控制参数的初始集合形成定义所述初始量子态的参数化；获得一个或多个量子系统可观察量和一个或多个目标量子态；以及迭代训练，直到完成事件的发生。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.06.02 US 15/171,7781.一种方法，所述方法包括：访问量子硬件，其中，所述量子硬件包括：量子系统，所述量子系统包括一个或多个多级量子子系统；一个或多个控制设备，所述一个或多个控制设备根据一个或多个相应控制参数对所述一个或多个多级量子子系统操作，所述一个或多个相应控制参数与所述多级量子子系统所在的物理环境的参数相关；在初始量子态下初始化所述量子系统，其中，控制参数的初始集合形成定义所述初始量子态的参数化；获得一个或多个量子系统可观察量和一个或多个目标量子态；以及迭代训练，直到完成事件的发生。2.根据权利要求1所述的方法，其中，迭代训练包括：迭代训练从所述初始量子态的变化以达到所述一个或多个目标量子态。3.根据权利要求1所述的方法，其中，迭代训练包括：迭代训练所述初始量子态和随后的量子态的演进以实现所述一个或多个目标量子态，直到完成事件的所述发生。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述演进是模拟演进。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，针对每次迭代，迭代训练包括：确定成本函数的值，所述成本函数是基于针对该迭代的当前量子态以及所述量子系统可观察量中的所述一个或多个量子系统可观察量；最小化所述成本函数的所述值以确定定义所述当前量子态的所述控制参数的更新值；以及确定所述完成事件是否已经发生。6.根据权利要求5所述的方法，其中，最小化所述成本函数的所述值以确定所述控制参数的更新值包括：调整所述控制参数。7.根据权利要求5或6所述的方法，进一步包括：响应于确定所述完成事件已经发生，提供用于实验探测的所述一个或多个目标量子态。8.根据权利要求7所述的方法，其中，(i)所述量子系统可观察量中的至少一个量子系统可观察量包括所述量子系统的哈密顿量，(ii)所述一个或多个目标量子态包括所述哈密顿量的一个或多个本征态，以及(iii)实验探测包括测量所述本征态中的一个或多个本征态的能量以确定所述本征态的对应能量本征值。9.根据权利要求7或8所述的方法，其中，(i)所述系统可观察量是分子电子结构哈密顿量，(ii)所述一个或多个目标量子态包括所述分子电子结构哈密顿量的基态，以及(iii)实验探测包括测量所述目标量子态以确定基态能量。10.根据权利要求5至9中任一项所述的方法，其中，基于所述量子态和所述系统可观察量中的一个或多个系统可观察量的所述成本函数的所述值是所述量子态和所述系统可观察量中的一个或多个系统可观察量的期望值。11.根据权利要求10所述的方法，其中，确定所述量子态和所述系统可观察量中的一个或多个系统可观察量的期望值包括：在初始量子态下重复地初始化所述量子系统；针对每个初始化后的量子态，测量所述一个或多个系统可观察量以确定测量结果集合；基于所述测量结果集合，确定所述量子态和所述系统可观察量中的一个或多个系统可观察量的期望值。12.根据权利要求11所述的方法，其中，每个初始化后的量子态都与每个其它初始化后的量子态不同。13.根据权利要求11或12所述的方法，其中，确定所述量子态和所述系统可观察量中的一个或多个系统可观察量的期望值包括：确定密度算子和所述一个或多个系统可观察量的期望值。14.根据权利要求5至13中任一项所述的方法，其中，最小化所述成本函数的所述值以确定所述控制参数的更新值包括：执行无梯度贪婪最小化方法。15.根据权利要求5至14中任一项所述的方法，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：瑞安·巴布什，哈特姆特·内文，
申请(专利权)人：谷歌有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国,US