【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
技术介绍
1、哈密顿学习是在给定系统哈密顿量的情况下预测实验结果的逆问题。哈密顿学习可以用于设备表征或学习未知量子系统的结构。足够小的设备可以使用贝叶斯、最大似然或机器学习方法经由实验数据的经典后处理来表征。在大型系统中，当正问题变得超越经典时，精确方法是不可能的。给定足够的控制，经由动态去耦脉冲执行针对小型子系统的实验，可以防止实验变得超越经典。给定足够的控制，这可以通过施加脉冲以将子系统与其环境动态地解耦来实现。还可以从热或长时间平均状态的期望值学习哈密顿量，这更容易进行经典近似。然而，当这两种技术都不可行时，哈密顿学习问题变得具有经典挑战性，从而给出了潜在的超越经典的量子计算应用。
技术实现思路
1、本说明书描述了用于基于梯度的量子辅助哈密顿学习的系统、方法、设备和其他技术。
2、一般而言，本说明书中描述的主题的一个创新方面可以在一种方法中实现，该方法包括：由经典处理器获得多个实验数据点，其中，每个实验数据点根据包括具有未知值的参数的哈密顿量生成；由经典处理器学习参数的...
【技术保护点】
1.一种计算机实现的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述实验数据点对应于在量子系统上进行的相应实验，其中，所述实验包括超经典实验。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述经典处理器通过经典连接从光谱仪获得实验数据点。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述量子计算机包括有噪声中等规模量子计算设备。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，使用量子计算机计算成本函数相对于先前迭代的参数的估计值的导数包括使用量子计算机模拟由哈密顿量生成的酉时间演化，其中，所述酉时间演化与包括哈密顿量...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种计算机实现的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述实验数据点对应于在量子系统上进行的相应实验，其中，所述实验包括超经典实验。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述经典处理器通过经典连接从光谱仪获得实验数据点。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述量子计算机包括有噪声中等规模量子计算设备。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，使用量子计算机计算成本函数相对于先前迭代的参数的估计值的导数包括使用量子计算机模拟由哈密顿量生成的酉时间演化，其中，所述酉时间演化与包括哈密顿量中所包括的厄米算符的扰动交错。
6.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述导数包括梯度，并且其中，所述成本函数的每个梯度包括多重积分，每个积分包括相应的被积函数，其中，每个被积函数包括给定ii)用于生成所述多个实验数据点的量子系统的扰动状态下i)用于生成多个实验数据点的可观测值的期望值，其中，所述状态使用包括在哈密顿量中的厄米算符来扰动。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，使用量子计算机计算成本函数相对于先前迭代的参数的估计值的导数包括：
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：
9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：
10.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述量子计算机包括容错量子计算设备。
11.根据权利要求1-3、10中任一项所述的方法，其中，使用量子计算机计算成本函数相对于先前迭代的参数的估计值的导数包括使用块编码来计算成本函数的导数。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，使用量子计算机...
【专利技术属性】
技术研发人员：T·E·奥布里恩，V·斯梅尔扬斯基，L·伊奥菲，Y·苏，R·巴布布什，
申请(专利权)人：谷歌有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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