基于遗传算法的量子线路深度优化方法、系统和电子设备技术方案

本发明专利技术涉及一种基于遗传算法的量子线路深度优化方法、系统和电子设备，方法包括：S1、根据含有SWAP门的初始量子线路和为初始线路设置的与遗传算法关联的参数，得到初始量子线路集合；S2、对初始量子线路集合进行迭代扩充，每次迭代时，随机选用交叉操作或变异操作，直至达到第一预设迭代次数，得到最终量子线路集合；S3、剔除最终量子线路集合中的劣解；S4、判断执行S2和S3的次数是否达到第二预设迭代次数，若是，将当前的最终量子线路集合中剔除劣解后的量子线路，作为初始线路的最优量子线路，若否，以当前的最终量子线路集合作为初始量子线路集合，返回执行S2，可以有效减少深度。可以有效减少深度。可以有效减少深度。

【技术实现步骤摘要】
基于遗传算法的量子线路深度优化方法、系统和电子设备


[0001]本专利技术涉及量子
，尤其涉及一种基于遗传算法的量子线路深度优化方法、系统和电子设备。

技术介绍

[0002]现有的量子计算机受限于自身性能，对所执行量子线路的深度指标有着严格限制。量子线路在执行之前需要进行相应的编译，在编译过程中会引入大量的交换(SWAP)门，而SWAP门会带来线路深度的劣化，进而影响线路的可执行性。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供了一种基于遗传算法的量子线路深度优化方法、系统和电子设备。
[0004]本专利技术的一种基于遗传算法的量子线路深度优化方法的技术方案如下：
[0005]S1、根据含有SWAP门的初始量子线路和为所述初始量子线路设置的与遗传算法关联的参数，得到初始量子线路集合；
[0006]S2、对初始量子线路集合进行迭代扩充，每次迭代时，随机选用交叉操作或变异操作，直至达到第一预设迭代次数，得到最终量子线路集合；
[0007]S3、剔除所述最终量子线路集合中的劣解；
[0008]S4、判断执行S2和S3的次数是否达到第二预设迭代次数，若是，将当前的最终量子线路集合中剔除劣解后的量子线路，作为所述初始量子线路的最优量子线路，若否，以当前的最终量子线路集合作为初始量子线路集合，返回执行S2。
[0009]本专利技术的一种基于遗传算法的量子线路深度优化系统的技术方案如下：
[0010]包括获取模块、迭代扩充模块、剔除模块和判断确定模块；
[0011]所述获取模块用于：根据含有SWAP门的初始量子线路和为所述初始量子线路设置的与遗传算法关联的参数，得到初始量子线路集合；
[0012]所述迭代扩充模块用于：对初始量子线路集合进行迭代扩充，每次迭代时，随机选用交叉操作或变异操作，直至达到第一预设迭代次数，得到最终量子线路集合；
[0013]所述剔除模块用于：剔除所述最终量子线路集合中的劣解；
[0014]所述判断确定模块用于：判断调用所述迭代扩充模块和所述剔除模块的次数是否达到第二预设迭代次数，若是，将当前的最终量子线路集合中剔除劣解后的量子线路，作为所述初始量子线路的最优量子线路，若否，以当前的最终量子线路集合作为初始量子线路集合，调用所述迭代扩充模块和所述剔除模块。
[0015]本专利技术的一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行上述任一项所述的一种基于遗传算法的量子线路深度优化方法。
[0016]本专利技术的一种电子设备，包括处理器和上述的存储介质，所述处理器执行所述存储介质中的指令。
[0017]本专利技术的有益效果如下：
[0018]基于遗传算法框架，在保证等价性的前提下不断尝试利用SWAP门的可交换性交换量子线路中的相邻量子门位置，最终实现量子线路的深度的优化，对于存在大量SWAP门的量子线路，可以有效减少深度。
附图说明
[0019]图1为量子门的示意图；
[0020]图2为本专利技术实施例的一种基于遗传算法的量子线路深度优化方法的流程示意图之一；
[0021]图3为本专利技术实施例的一种基于遗传算法的量子线路深度优化方法的流程示意图之二；
[0022]图4为本专利技术实施例的一种基于遗传算法的量子线路深度优化系统的结构示意图。
具体实施方式
[0023]首先，对本专利技术出现的技术用语进行如下解释：
[0024]1)量子比特：是量子计算机存储数据的基本单元。量子程序通过对量子比特进行相应的操作来实现具体的功能。
[0025]2)量子门：量子门可以改变其作用量子比特的状态，从而实现特定的功能。在本专利技术中，按照作用的量子比特数目，量子门可以分为单量子比特门和两量子比特门。单量子比特门只作用在一个特定的量子比特上，只可以改变该量子比特的状态；两量子比特门作用在两个量子比特上，可以改变上述两个量子比特的状态。在本专利技术中，用G(i)表示作用在i量子比特上的一般单量子比特门G，用G(i,j)表示作用在i和j量子比特上的一般两量子比特门G，用|G|表示量子门G作用的量子比特数目。此外，本专利技术中还需要用到一种特殊的两量子比特门：交换(SWAP)门。一个作用在i和j量子比特上的交换门可以用SWAP(i,j)表示，如图1所示。
[0026]3)量子线路：是量子程序的一种常用描述方法，其通常由量子比特以及一系列的量子门构成。在图1所示的示例线路中，其包含两个量子比特q0、q1，每根线条表示对应的量子比特、模块A表示G
A
(q0)、模块B表示G
B
(q0,q1)、模块C表示SWAP(q0,q1)。
[0027]4)量子线路的深度深度为量子线路的一个重要指标，深度由量子线路中量子门的具体布局决定，确定深度的方法为现有技术，本专利用Depth(C)表示量子线路C的深度。
[0028]5)交换门的交换规则：在量子线路中，交换门可以跟相邻的量子门进行位置的交换。当两个量子门所作用的量子比特至少存在1个相同并且在相同的作用量子比特中直接相连，则称上述两个量子门在量子线路中相邻。在图1中，量子门A与B相邻、B与C相邻、A与C不相邻。当量子门A与B相邻并且A为交换门时(可以将A记为SWAP(q
i
,q
j
))，可以对量子门A与B进行如下的变换，变化前后的量子线路等价：
[0029]①
将A与B的位置进行交换
[0030]②
对量子门B作用的量子比特进行调整，具体调整规则如下：
[0031]a)如果B为单比特门且作用的量子比特为q
i
(这时可以将B记为G
B
(q
i
))，则B应当变
换为G
B
(q
j
)；
[0032]b)如果B为单比特门且作用的量子比特为q
j
(这时可以将B记为G
B
(q
j
))，则B应当变换为G
B
(q
i
)；
[0033]c)如果B为2比特门且作用的量子比特为q
i
、q
k
(这时可以将B记为G
B
(q
i
,q
k
))，则B应当变换为G
B
(q
j
,q
k
)；
[0034]d)如果B为2比特门且作用的量子比特为q
j
、q
k
(这时可以将B记为G
B
(q
j
,q
k
))，则B应当变换为G
B
(q
i
,q
k
)；
[0035]e)如果B为2比特门且作用的量子比特为q
i
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的量子线路深度优化方法，其特征在于，包括：S1、根据含有SWAP门的初始量子线路和为所述初始量子线路设置的与遗传算法关联的参数，得到初始量子线路集合；S2、对初始量子线路集合进行迭代扩充，每次迭代时，随机选用交叉操作或变异操作，直至达到第一预设迭代次数，得到最终量子线路集合；S3、剔除所述最终量子线路集合中的劣解；S4、判断执行S2和S3的次数是否达到第二预设迭代次数，若是，将当前的最终量子线路集合中剔除劣解后的量子线路，作为所述初始量子线路的最优量子线路，若否，以当前的最终量子线路集合作为初始量子线路集合，返回执行S2。2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的量子线路深度优化方法，其特征在于，对任一次迭代时得到的量子线路集合进行交叉操作的过程，包括：S20、从参与所述任一次迭代的量子线路集合中随机选取两个量子线路，从任一选取的量子线路中提取该量子线路已经采用的所有交换规则，并分别判断每个提取的交换规则是否能够应用于另外一个选取的量子线路，将判断结果为是的交换规则均应用在另外一个选取的量子线路上，得到另外一个选取的量子线路对应的新的量子线路，并添加到参与所述任一次迭代的量子线路集合中，组成新的量子线路集合。3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的量子线路深度优化方法，其特征在于，对任一次迭代时得到的量子线路集合进行变异操作的过程，包括：S21、从参与任一次迭代的量子线路集合中随机选取一个量子线路；S22、从选取出的量子线路中，随机选取一对量子门，将交换门的交换规则应用在选取出的一对量子门上，得到选取出的量子线路对应的新的量子线路；S23、判断选取出的量子线路对应的新的量子线路与选取出的量子线路的深度是否发生变化，若是，将选取出的量子线路对应的新的量子线路添加到参与任一次迭代的量子线路集合中，组成新的量子线路集合，若否，将选取出的量子线路对应的新的量子线路作为随机选取出的量子线路，返回执行S22。4.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于遗传算法的量子线路深度优化方法，其特征在于，为所述初始量子线路设置的与遗传算法关联的参数包括：种群规模、初始解的变异次数。5.一种基于遗传算法的量子线路深度优化系统，其特征在于，包括获取模块、迭代扩充模块、剔除模块和判断确定模块；所述获取模块用于：根据含有SWAP门的初始量子线路和为所述初始量子线路设置的与遗传算法关联的参数，得到初始量子线路集合；所述迭...

【专利技术属性】
技术研发人员：周祥臻，
申请(专利权)人：北京中科弧光量子软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：