【技术实现步骤摘要】
本公开涉及量子误差校准，具体地，涉及一种基于图形处理器的量子误差自动化校准方法及相关设备。
技术介绍
1、在计算机领域，错误的发生是很常见的现象。在量子计算中，量子态的演化应该按照执行的量子线路规则进行。然而，由于外界环境或硬件本身等各种不可避免的干扰，实际的量子态和量子比特可能会出现不同于预期的演化，导致计算中出现错误。我们将这些干扰称为噪声。与经典比特错误不同，量子比特错误更加复杂。不仅量子比特的0或1值可能发生改变，而且量子比特还具有相位，类似于它们指向的方向，也可能发生改变。
2、这些噪声会对最终的量子计算结果的准确性产生影响，因此在量子计算中校准错误非常重要。量子误差校准是量子计算的一个关键步骤，旨在通过采取特定的技术手段来修正和减小噪声对计算结果的影响。
3、相关技术中，量子误差校准需要人工获取相关数据进行校准计算，计算效率低，基于此，提出一种基于图形处理器的量子误差自动化校准方法及相关设备。
技术实现思路
1、本公开的目的是提供一种基于图形处理器的量子误差自动化校准方法及相关设备，以提高量子误差校准的效率。
2、为了实现上述目的，本公开实施例第一方面提供一种基于图形处理器的量子误差自动化校准方法，所述方法包括：
3、在目标量子处理器运行目标量子线路后，自动获取目标量子处理器中量子比特的量子测量结果，并将所述量子测量结果发送至图形处理器；
4、在图形处理器上基于所述量子测量结果计算目标可观测量的经过测量误差校准
5、在图形处理器上对目标可观测量的期望值执行量子逻辑门误差校准，得到门误差校准后的期望值。
6、可选地，所述自动获取目标量子处理器中量子比特的量子测量结果之前，所述方法还包括：
7、获取表征所述量子处理器的理想测量结果与含噪测量结果之间的测量误差的校准矩阵，并发送至图形处理器；
8、所述在图形处理器上基于所述量子测量结果计算目标可观测量的经过测量误差校准后的期望值，包括：
9、在图形处理器上基于所述量子测量结果和所述校准矩阵计算目标可观测量的经过测量误差校准后的期望值。
10、可选地，所述在图形处理器上基于所述量子测量结果和所述校准矩阵计算目标可观测量的经过测量误差校准后的期望值，包括：
11、在图形处理器上基于如下公式计算目标可观测量的经过测量误差校准后的期望值：
12、
13、；
14、其中，为期望值， l为序号，m为目标可观测量中对应期望值分量的可观测分量所分配的测量次数，n为参与所述目标量子线路运行的量子比特的数量，，为中作用于第k个量子比特的可观测分量，为第k个量子比特的所述校准矩阵的逆矩阵，为第k个量子比特的第m次测量的量子测量结果。
15、可选地，所述量子逻辑门误差校准为基于克利福德数据回归的误差校准，所述自动获取目标量子处理器中量子比特的量子测量结果之前，所述方法还包括：
16、基于机器学习在图形处理器上计算用于进行克利福德数据回归的回归函数的参数的参数值，所述回归函数的自变量和因变量分别为可观测量的含噪期望值以及理想期望值；
17、所述在图形处理器上对目标可观测量的期望值执行量子逻辑门误差校准，得到门误差校准后的期望值，包括：
18、在图形处理器上基于所述回归函数的参数的参数值构建回归函数，并将目标可观测量的期望值输入所述回归函数，以执行基于克利福德数据回归的误差校准，得到门误差校准后的期望值。
19、可选地，所述基于机器学习在图形处理器上计算用于进行克利福德数据回归的回归函数的参数的参数值，包括：
20、选择用于进行克利福德数据回归的回归函数；
21、对所述回归函数的参数的参数值进行初始化；
22、在目标量子处理器上构建测试量子线路，运行所述测试量子线路并进行测量得到含噪运算结果，基于所述含噪运算结果得到含噪期望值并发送至图形处理器；
23、在图形处理器上构建虚拟的测试量子线路，运行所述虚拟的测试量子线路，得到理想运算结果，基于所述理想运算结果得到理想期望值；
24、在图形处理器上基于所述含噪期望值和所述理想期望值计算预设机器学习损失函数的损失函数值；
25、在图形处理器上基于所述损失函数值对所述回归函数的参数值进行优化，并在满足预设优化条件时，得到优化后的参数值，以作为用于进行克利福德数据回归的回归函数的参数的参数值。
26、可选地，所述在图形处理器上对目标可观测量的期望值执行量子逻辑门误差校准，得到门误差校准后的期望值，包括：
27、在图形处理器上对目标可观测量的期望值执行基于对称性检验的量子逻辑门误差校准，得到门误差校准后的期望值。
28、可选地，所述目标可观测量为目标量子线路的哈密顿量，所述在图形处理器上对目标可观测量的期望值执行基于对称性检验的量子逻辑门误差校准，得到门误差校准后的期望值，包括：
29、获取对称性检验算符的第一期望值，并获取目标量子线路的哈密顿量与对称性检验算符的算符乘积的第二期望值，并发送至图形处理器；
30、在图形处理器上基于所述第一期望值和所述第二期望值，对所述目标量子线路的哈密顿量的期望值执行基于对称性检验的量子逻辑门误差校准，得到门误差校准后的期望值。
31、本公开实施例第二方面提供一种基于图形处理器的量子误差自动化校准装置，所述装置包括：
32、测量结果获取模块，用于在目标量子处理器运行目标量子线路后，自动获取目标量子处理器中量子比特的量子测量结果，并将所述量子测量结果发送至图形处理器；
33、测量误差校准模块，用于在图形处理器上基于所述量子测量结果计算目标可观测量的经过测量误差校准后的期望值；
34、门误差校准模块，用于在图形处理器上对目标可观测量的期望值执行量子逻辑门误差校准，得到门误差校准后的期望值。
35、本公开实施例第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述方法的步骤。
36、本公开实施例第四方面提供一种电子设备，包括：
37、存储器，其上存储有计算机程序；
38、处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现上述第一方面中任一项所述方法的步骤。
39、基于上述技术方案，根据获取的目标量子线路中量子比特的测量结果进行计算得到期望值，该过程结合测量误差校准减少了量子测量噪声引入的误差对计算出的期望值的影响，之后再执行量子逻辑门误差校准，进一步减少了量子逻辑门的噪声引入的误差影响，通过图形处理器执行校准过程的经典计算，借助其强大的算力提高了误差校准的效率，并且该过程自动化运行，无需过多的人工干预，也促进了误差校准效率的提升。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图形处理器的量子误差自动化校准方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自动获取目标量子处理器中量子比特的量子测量结果之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在图形处理器上基于所述量子测量结果和所述校准矩阵计算目标可观测量的经过测量误差校准后的期望值，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述量子逻辑门误差校准为基于克利福德数据回归的误差校准，所述自动获取目标量子处理器中量子比特的量子测量结果之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于机器学习在图形处理器上计算用于进行克利福德数据回归的回归函数的参数的参数值，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在图形处理器上对目标可观测量的期望值执行量子逻辑门误差校准，得到门误差校准后的期望值，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述目标可观测量为目标量子线路的哈密顿量，所述在图形处理器上对目标可观测量的期望值执行基于对称
8.一种基于图形处理器的量子误差自动化校准装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于图形处理器的量子误差自动化校准方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自动获取目标量子处理器中量子比特的量子测量结果之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在图形处理器上基于所述量子测量结果和所述校准矩阵计算目标可观测量的经过测量误差校准后的期望值，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述量子逻辑门误差校准为基于克利福德数据回归的误差校准，所述自动获取目标量子处理器中量子比特的量子测量结果之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于机器学习在图形处理器上计算用于进行克利福德数据回归的回归...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕川，李亚麟，左芬，张晓星，
申请(专利权)人：合肥微观纪元数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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