【技术实现步骤摘要】
基于变分量子线路确定PageRank的方法及装置
[0001]本专利技术涉及量子计算领域,尤其涉及一种基于变分量子线路确定PageRank的方法及装置。
技术介绍
[0002]PageRank算法是一种用以分析和度量网页相关性和重要性的著名算法。该算法帮助搜索引擎,根据用户检索信息,对网页进行重要性划分,并让搜索引擎以此作为网页推荐的依据。然而,随着互联网的发展,如今搜索引擎需要对海量网页进行检索,这让PageRank算法在计算上面临巨大的挑战。
[0003]随着量子计算技术飞速的发展,含噪声的中等规模量子设备(Noisy Intermediate
‑
Scale Quantum,NISQ)成为研究量子化学、量子多体物理等问题的一个重要新工具。量子算法已经被理论证明在许多特定问题上具有经典算法无法比拟的优越性,例如,大数分解、模拟量子系统,求解线性方程等问题。绝热量子计算被证明在某些特定的网络拓扑结构下,可能为PageRank算法带来多项式级的加速。但是,依据绝热定理,整个绝热演化过程需满足绝热条件, ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于变分量子线路确定PageRank的方法,其特征在于,所述方法包括:根据预先获取的Google矩阵,构建量子系统绝热演化的哈密顿量,所述哈密顿量包括初始哈密顿量和目标哈密顿量;其中,所述Google矩阵用于表征网页间的链接关系,所述目标哈密顿量根据所述Google矩阵确定;构建变分量子线路,通过所述变分量子线路生成在绝热演化时间内所述量子系统对应的变分量子态;根据所述变分量子线路生成的,绝热演化完成后所述量子系统的终末量子态,确定PageRank向量,所述PageRank向量用于表征网页间的相关度。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,量子系统的初始量子态对应所述绝热演化的初始哈密顿量的最小本征态,终末量子态对应所述目标哈密顿量的最小本征态,所述目标哈密顿量的基态对应所述Google矩阵的最大本征态。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述绝热演化的哈密顿量通过下式表示:H=(1
‑
s)H
i
+sH
p
式中,H表征哈密顿量,s表征绝热演化的时间,H
i
表征初始哈密顿量,H
p
表征目标哈密顿量。4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述目标哈密顿量表示为如下公式式中,H
p
表征目标哈密顿量,表征单位矩阵,G
c
表征所述Google矩阵。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述变分量子线路包括:一个或多个对量子比特进行操作的线路,所述线路包括单量子门和多量子门;其中,所述单量子门为用于操控单个量子比特的逻辑门,所述多量子门为操控多个量子比特的逻辑门。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述...
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