一种量子比特读取数据的分析方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种量子比特读取数据的分析方法、装置、设备及介质，用以解决现有的量子比特的读取结果保真度较低的技术问题。方法包括：读取量子计算机输出的处于第一量子态的第一量子比特，以获得第一量子比特读取数据；通过泡利

【技术实现步骤摘要】
一种量子比特读取数据的分析方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及量子计算
，具体涉及一种量子比特读取数据的分析方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]超导量子计算是目前公认最有可能在短时间内实现量子计算商用化的技术方案之一，为了获得量子计算的运行结果，需要在量子信息处理过程之后对量子比特的量子态进行读取。
[0003]但是，超导量子计算技术还远未达到成熟，尤其是超导量子比特的读取结果保真度较低，并且，量子比特所代表的数据量是随比特数呈指数式增加的，因此在多比特算法中，难以在指数式希尔伯特空间中提取出有用的计算结果。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，本申请提出了一种量子比特读取数据的分析方法，包括：
[0005]读取量子计算机输出的处于第一量子态的第一量子比特，以获得第一量子比特读取数据；
[0006]通过泡利
‑
X门，将所述第一量子比特由所述第一量子态制备到第二量子态，得到对应的第二量子比特，并读取所述第二量子比特，得到第二量子比特读取数据；
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种量子比特读取数据的分析方法，其特征在于，所述方法包括：读取量子计算机输出的处于第一量子态的第一量子比特，以获得第一量子比特读取数据；通过泡利
‑
X门，将所述第一量子比特由所述第一量子态制备到第二量子态，得到对应的第二量子比特，并读取所述第二量子比特，得到第二量子比特读取数据；将所述第一量子比特读取数据和所述第二量子比特读取数据，输入至预先构建的神经网络模型中进行训练，以得到相应的量子比特分析模型；通过所述量子比特分析模型，对从所述量子计算机中读取的量子比特进行状态分析，以确定所述量子比特对应的量子态。2.根据权利要求1所述的一种量子比特读取数据的分析方法，其特征在于，所述第一量子态为|0>态，所述第二量子态为|1>态。3.根据权利要求1所述的一种量子比特读取数据的分析方法，其特征在于，将所述第一量子比特读取数据和所述第二量子比特读取数据，输入至预先构建的神经网络模型中进行训练之前，所述方法还包括：构建输出层为单个神经元的单节点神经网络模型；根据所述第一量子态和所述第二量子态，对所述第一量子比特读取数据和所述第二量子比特读取数据标注相应的分类标签；确定所述单节点神经网络模型的二元输出结果以及所述二元输出结果与所述分类标签之间的映射关系，以构建最终的神经网络模型。4.根据权利要求1所述的一种量子比特读取数据的分析方法，其特征在于，将所述第一量子比特读取数据和所述第二量子比特读取数据，输入至预先构建的神经网络模型中进行训练，具体包括：根据预先构建的所述神经网络模型，将所述第一量子比特读取数据和所述第二量子比特读取数据作为输入，输出对应的预测量子态；计算所述预测量子态和真实量子态之间的差值，根据所述差值确定所述神经网络模型的损失函数；根据所述损失函数，更新所述神经网络模型的模型参数，以得到量子比特分析模型。5.根据权利要求4所述的一种量子比特读取数据的分析方法，其特征在于，根据所述差值确定所述神经网络模型的损失函数，具体包括：确定所述第一量子比特的读取次数以及所述第二量子比特输对应的制备次数；对所述差值进行求和，并计算所述差值的求和结果与所述读取次数和所述制备次数之间的总和的比值，以根据所述比值确定所述神经网络模型的损失函数。6.根据权利要求1所述的一种量子比特读取数据的分析方法，其特征在于，通过泡利
‑
X门，将所述第一量子比特由所述第一量子态制备到第二量子态，具体包括：确定所述第一量子比特对应的特征频率，并根据所述特征频率，生成对应的微波驱动信号；根据所述微波驱动信号驱动所述泡利
‑
X门，将所述第一量子比特由所述第一量子态制备到第二量子态。7.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘幼航，薛长青，齐在栋，于洪真，李彦祯，
申请(专利权)人：浪潮集团有限公司，
类型：发明
国别省市：