【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及量子数据集处理领域，涉及一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法
技术介绍
1、在量子信息科学和技术的发展过程中，量子计算的前景越来越受到关注。nisq(噪声中等规模量子)的到来，使得量子计算机开始能够处理一些小规模的实际问题。同时，量子机器学习作为量子计算应用的重要方向，也在逐渐揭示其在优化、模式识别等任务上的潜力。在量子机器学习中，大规模、高质量的标准量子数据集不仅能帮助开发和测试算法的准确性、可靠性和扩展性，还可以促进机器学习领域的创新，并指导该领域基准和协议的开发。然而，与经典数据集相比，大规模、高质量的量子数据集构建仍面临巨大的挑战。
2、受噪声、相干时间等物理因素的制约，量子计算机直接存储和处理大规模量子数据面临巨大挑战。这不仅为量子数据集的建构带来前所未有的难题，而且制约了量子机器学习算法的广泛部署。因此，寻找高效的方式来构建、存储和应用量子数据集已经逐渐成为量子机器学习领域的技术瓶颈。其次，将数据(例如图片数据)从经典计算机迁移到量子设备的开销可能会成为算法成本的主导因素，进一步削弱量子计算机的潜在优势。信息的退相干、量子态的“不可复制”特性和噪声影响的算法执行，都可能导致信息需要反复传输至量子设备。因此，如何有效地准备和编码量子态，显得尤为关键。并且传统量子态编码技术面临不同形态的经典数据时，不具有通用性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法。p>
2、本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：
3、本专利技术的第一方面，提供一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，包括以下步骤：
4、将待处理经典数据集编码为量子态的量子数据|ψ0>；
5、利用遗传算法，找到与量子数据|ψ0>具有最高适应度的量子线路即最优量子线路；
6、将最优量子线路转化为哈密顿量；
7、将哈密顿量映射到特定量子物理系统，存储优化后的对应于特定量子物理系统的哈密顿量。
8、进一步地，所述将待处理经典数据集编码为量子态的量子数据|ψ0>，包括：
9、给定待处理的经典数据集为有限集，每个数据将经典数据集采用传统量子态编码方案编码为量子态；所述传统量子态编码方为振幅编码，编码后的数据为：
10、
11、其中，c为归一化常数，
12、进一步地，所述利用遗传算法，找到与量子数据|ψ0>具有最高适应度的量子线路即最优量子线路，包括：
13、初始化种群：随机创建一组个体，每个个体代表一个特定的量子线路；
14、计算适应度：将所述量子数据|ψ0>输入到初始化种群后生成的量子线路中，得到量子态|ψ1>；将量子态|ψ1>带入量子机器学习任务，获得量子态|ψ1>的适应度即特定任务的训练准确率；
15、适应度评估：判断适应度是否满足预先设定的阈值，若不满足则进行调整步骤，若满足则获得最高适应度的量子线路即最优量子线路；
16、更新种群：通过选择、交叉、变异中的一种或者多种方式生成新的种群，后再进行返回计算适应度步骤；
17、种群迭代次数：判断当前迭代是否到达预先设定的进化次数，若满足则直接返回当前种群，若不满足则继续下一次进化。
18、进一步地，所述选择、交叉、变异，具体为：
19、选择：选择适应度高的一部分个体进行保留，并删除适应度低的后代；
20、交叉：选择两个或多个个体作为父代，通过交换部分量子门或量子门集，生成新的个体；
21、变异：选择部分量子门或量子门集，改变其种类或作用量子线路的位置，包括量子门集插入、量子门集删除、量子门集重组，从而增加量子线路的种类。
22、进一步地，所述将最优量子线路转化为哈密顿量，包括：
23、将最优量子线路分解为量子门；
24、对于给定的基本量子门操作，使用哈密顿量反演的思想确定对应的哈密顿量；
25、将这些对应的哈密顿量以适当的方式组合起来，得到整个最优量子线路的哈密顿量。
26、进一步地，所述将最优量子线路分解为量子门，包括：
27、将一个任意的两量子比特门分解为一系列基本的单量子比特门和cnot门，具体为使用toffoli门以及单量子比特门的组合来实现；这种分解方式用于将任意的两量子比特门u表示为基本的门操作序列，具体表达为：
28、
29、其中h是hadamard门，i是单位矩阵；通过这个分解，将u表示为基本的单量子比特门和cnot门的序列。
30、进一步地，所述对于给定的基本量子门操作，使用哈密顿量反演的思想确定对应的哈密顿量，包括：
31、确定时间间隔：确定时间间隔t，即单位时间内的演化时间；
32、反向求解：将给定的门操作u表示为exp(-iht)的形式，即u＝exp(-iht)，通过求解逆问题来确定哈密顿量；即求解方程-iht＝log(u)，其中log(u)表示给定门操作u的对数；
33、计算哈密顿量：通过求解方程-iht＝log(u)，得到对应的哈密顿量；这个哈密顿量描述了给定门操作u的时间演化；当存在多个满足条件的哈密顿量，选择其中的一个哈密顿量。
34、进一步地，所述将这些对应的哈密顿量以适当的方式组合起来，得到整个最优量子线路的哈密顿量，具体为使用trotter-suzuki方法来近似多项式项的哈密顿量，包括：
35、将每个基本量子门操作对应的哈密顿量表示为exp(-ihkt)，其中hk是第k个基本量子门操作的哈密顿量；
36、将总时间t分割为多个小的时间步长，即将t分割为n个相等的步长
37、对于每个时间步长δt，使用trotter-suzuki公式将整体的演化近似为重复应用各个基本量子门操作的演化算符，即：
38、
39、在每个时间步长内，交替应用不同的哈密顿量项，以近似整体的哈密顿量演化，从而得到整个量子线路的哈密顿量演化。
40、进一步地，所述将哈密顿量映射到特定量子物理系统，包括：
41、根据哈密顿量形式，选择对应的量子物理系统，进行数值模拟或实验测量确定所选择的量子系统是否能够准确描述哈密顿量，具体可以分为以下步骤：
42、寻找类似的量子系统：参考现有的研究文献、理论模型或实验观测结果，分析哈密顿量的形式和特征，初步选择一个行为与给定哈密顿量最为相似的量子系统；常用于研究和实验的量子系统包括：自旋系统、光子系统、超冷原子系统、核自旋系统；
43、比较物理量和特征：通过数值模拟或实验测量分别比较包括能级结构、动力学行为、关联函数在内的物理量和特征；能级结构是描述量子系统不同能量状态的方式，使用对角化哈密顿量矩阵方法计算给定本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，其特征在于：所述将待处理经典数据集编码为量子态的量子数据|ψ0>，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，其特征在于：所述利用遗传算法，找到与量子数据|ψ0>具有最高适应度的量子线路即最优量子线路，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，其特征在于：所述选择、交叉、变异，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，其特征在于：所述将最优量子线路转化为哈密顿量，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，其特征在于：所述将最优量子线路分解为量子门，包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，其特征在于：所述对于给定的基本量
8.根据权利要求7所述的一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，其特征在于：所述将这些对应的哈密顿量以适当的方式组合起来，得到整个最优量子线路的哈密顿量，具体为使用Trotter-Suzuki方法来近似多项式项的哈密顿量，包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，其特征在于：所述将哈密顿量映射到特定量子系统，包括：
10.根据权利要求1所述的一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，其特征在于：所述将哈密顿量映射到特定量子系统，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，其特征在于：所述将待处理经典数据集编码为量子态的量子数据|ψ0>，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，其特征在于：所述利用遗传算法，找到与量子数据|ψ0>具有最高适应度的量子线路即最优量子线路，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，其特征在于：所述选择、交叉、变异，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，其特征在于：所述将最优量子线路转化为哈密顿量，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于哈密顿量的经典数据集到量子...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓瑜，余莲会，杨世璐，王鹏，朱钦圣，尚晓磊，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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