本公開涉及可以在量子計算系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)的分類方法。本公開還涉及量子計算系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、量子計算機(jī)是利用量子疊加和糾纏比經(jīng)典計算機(jī)更快地解決某些類型問題的計算設(shè)備。量子計算機(jī)的構(gòu)造塊是量子位。量子位實(shí)際上是兩個級別的系統(tǒng)，其狀態(tài)可以處于其兩個狀態(tài)的疊加，而不是像經(jīng)典位那樣僅處于兩個狀態(tài)中的任何一個。

2、經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)是一個或多個經(jīng)典計算機(jī)使用從機(jī)器學(xué)習(xí)處理在計算機(jī)執(zhí)行這些任務(wù)期間獲得的經(jīng)驗(yàn)或收集的數(shù)據(jù)生成的反饋來學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)類別的研究領(lǐng)域。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的各種實(shí)施例包括方法和系統(tǒng)，其特征在于獨(dú)立權(quán)利要求中所陳述的內(nèi)容。在從屬權(quán)利要求中公開了本發(fā)明的各種實(shí)施例。

2、根據(jù)第一方面，本說明書描述了在量子計算機(jī)上實(shí)現(xiàn)的訓(xùn)練分類器的方法，所述方法包括：在具有已知分類的輸入狀態(tài)下準(zhǔn)備多個量子位，所述多個量子位包括一個或多個讀出量子位；將一個或多個參數(shù)化量子門應(yīng)用于多個量子位，以將輸入狀態(tài)變換為輸出狀態(tài)；使用輸出狀態(tài)下的一個或多個讀出量子位的讀出狀態(tài)，確定輸入狀態(tài)的預(yù)測分類；將預(yù)測分類與已知分類進(jìn)行比較；以及根據(jù)預(yù)測分類與已知分類的比較，更新參數(shù)化量子門的一個或多個參數(shù)。

3、所述方法還可以包括迭代直到滿足一個或多個閾值條件。

4、所述方法還可以包括：確定一個或多個讀出量子位的讀出狀態(tài)，其中，確定讀出狀態(tài)包括重復(fù)地：在輸入狀態(tài)下準(zhǔn)備多個量子位；將參數(shù)化量子門應(yīng)用于輸入狀態(tài)；以及測量一個或多個讀出量子位的讀出狀態(tài)。其中，θ是參數(shù)化量子門的參數(shù)，σ是作用于所述多個量子位中的一個或多個量子位的廣義pauli算子。

5、將預(yù)測分類與已知分類進(jìn)行比較可以包括確定估計的樣本損失。

6、更新一個或多個參數(shù)可以包括修改參數(shù)以減少估計的樣本損失。

7、所述方法可以包括使用梯度下降方法來修改一個或多個參數(shù)。

8、參數(shù)化量子門可以每一個實(shí)現(xiàn)一個參數(shù)酉變換。

9、參數(shù)化量子門中的每一個可以包括以下之一：單量子位量子門；雙量子位量子門；或三量子位的量子門。

10、量子門中的一個或多個可以實(shí)現(xiàn)以下形式的酉變換：

11、exp(iθ∑)，

12、其中，θ是參數(shù)化量子門的參數(shù)，σ是作用于多個量子位中的一個或多個的廣義pauli算子。

13、輸入狀態(tài)可以包括二元字符串的疊加。

14、輸入狀態(tài)可以包括任意量子狀態(tài)。

15、所述方法可以包括使用經(jīng)典人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)備輸入狀態(tài)。

16、所述方法可以包括使用經(jīng)典人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從讀出狀態(tài)確定分類器。

17、所述方法還可以包括：應(yīng)用一個或多個參數(shù)化酉算子，以將多個量子位從未分類輸入狀態(tài)變換為分類輸出狀態(tài)；根據(jù)分類輸出狀態(tài)下一個或多個讀出量子位的測量確定讀出狀態(tài)；以及根據(jù)讀出狀態(tài)對未分類輸入狀態(tài)進(jìn)行分類。

18、根據(jù)第二方面，本說明書描述了使用量子計算機(jī)執(zhí)行的分類的方法，所述方法包括：應(yīng)用一個或多個參數(shù)化酉算子將多個量子位從輸入狀態(tài)變換為輸出狀態(tài)，使用第一方面的分類器訓(xùn)練方法確定一個或多個參數(shù)化量子門的參數(shù)；根據(jù)輸出狀態(tài)下一個或多個讀出量子位的測量確定讀出狀態(tài)；以及根據(jù)讀出狀態(tài)對輸入狀態(tài)進(jìn)行分類。

19、根據(jù)第三方面，本說明書描述了一種量子計算系統(tǒng)，包括：多個量子位；以及一個或多個參數(shù)化量子門，其中，系統(tǒng)被配置為執(zhí)行本文描述的各個方面的任何一個所述的方法。

20、根據(jù)第四方面，本說明書描述一種量子計算系統(tǒng)，包括：多個量子位；以及一個或多個參數(shù)化量子門，其中，系統(tǒng)被配置為：在具有已知分類的輸入狀態(tài)下準(zhǔn)備多個量子位，所述多個量子位包括一個或多個讀出量子位；將一個或多個參數(shù)化量子門應(yīng)用于多個量子位，以將輸入狀態(tài)變換為輸出狀態(tài)；使用輸出狀態(tài)下的一個或多個讀出量子位的讀出狀態(tài)，確定輸入狀態(tài)的預(yù)測分類；將預(yù)測分類與已知分類進(jìn)行比較；以及根據(jù)預(yù)測分類與已知分類的比較，更新參數(shù)化量子門的一個或多個參數(shù)。

21、根據(jù)第五方面，本說明書描述了一種量子計算系統(tǒng)，包括：多個量子位；以及一個或多個參數(shù)化量子門，其中，系統(tǒng)被配置為：應(yīng)用一個或多個參數(shù)化酉算子，以將多個量子位從未分類輸入狀態(tài)變換為分類輸出狀態(tài)，使用利用包括以下步驟的方法訓(xùn)練的分類器確定一個或多個參數(shù)化量子門的參數(shù)，所述方法包括：在具有已知分類的輸入狀態(tài)下準(zhǔn)備多個量子位，所述多個量子位包括一個或多個讀出量子位；將一個或多個參數(shù)化量子門應(yīng)用于多個量子位，以將輸入狀態(tài)變換為輸出狀態(tài)；使用輸出狀態(tài)下的一個或多個讀出量子位的讀出狀態(tài)，確定輸入狀態(tài)的預(yù)測分類；將預(yù)測分類與已知分類進(jìn)行比較；以及根據(jù)預(yù)測分類與已知分類的比較，更新參數(shù)化量子門的一個或多個參數(shù)；根據(jù)分類輸出狀態(tài)下一個或多個讀出量子位的測量確定讀出狀態(tài)；以及根據(jù)讀出狀態(tài)對未分類的輸入狀態(tài)進(jìn)行分類。

22、根據(jù)另一方面，本說明書描述了一種用于訓(xùn)練分類器的方法，該方法包括：由量子計算機(jī)準(zhǔn)備具有已知分類的處于輸入狀態(tài)的多個量子位，所述多個量子位包括一個或多個讀出量子位，所述準(zhǔn)備包括使用第一經(jīng)典人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來準(zhǔn)備輸入狀態(tài)；由量子計算機(jī)將一個或多個參數(shù)化量子門應(yīng)用于多個量子位，以將輸入狀態(tài)變換為輸出狀態(tài)；使用輸出狀態(tài)中的一個或多個讀出量子位的讀出狀態(tài)和第二經(jīng)典人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定輸入狀態(tài)的預(yù)測分類；將預(yù)測分類與已知分類進(jìn)行比較；以及根據(jù)預(yù)測分類與已知分類的比較，更新參數(shù)化量子門的一個或多個參數(shù)。

23、根據(jù)另一方面，本說明書描述了一種使用量子計算機(jī)執(zhí)行的分類的方法，該方法包括：應(yīng)用一個或多個參數(shù)化量子門，以將多個量子位從輸入狀態(tài)變換為輸出狀態(tài)，其中，所述一個或多個參數(shù)化量子門的參數(shù)已經(jīng)使用分類器訓(xùn)練方法來確定，該方法包括：由第一經(jīng)典人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)備具有已知分類的處于輸入狀態(tài)的多個量子位；將一個或多個參數(shù)化量子門應(yīng)用于多個量子位，以將輸入狀態(tài)變換為輸出狀態(tài)；使用處于輸出狀態(tài)的多個量子位的讀出狀態(tài)和第二經(jīng)典人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定輸入狀態(tài)的預(yù)測分類；以及根據(jù)預(yù)測分類與已知分類的比較，更新一個或多個參數(shù)化量子門的參數(shù)；從對處于輸出狀態(tài)的一個或多個讀出量子位的測量中確定讀出狀態(tài)；以及根據(jù)讀出狀態(tài)對輸入狀態(tài)進(jìn)行分類。

24、根據(jù)另一方面，本說明書描述了一種系統(tǒng)，包括：量子計算系統(tǒng)，包括多個量子位和一個或多個參數(shù)化量子門；以及經(jīng)典計算系統(tǒng)，包括多個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；其中，所述系統(tǒng)被配置為執(zhí)行用于在量子計算機(jī)上訓(xùn)練分類器的操作，所述操作包括：準(zhǔn)備具有已知分類的處于輸入狀態(tài)的多個量子位，所述多個量子位包括一個或多個讀出量子位，所述準(zhǔn)備包括使用第一經(jīng)典人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來準(zhǔn)備輸入狀態(tài)；將一個或多個參數(shù)化量子門應(yīng)用于多個量子位，以將輸入狀態(tài)變換為輸出狀態(tài)；使用輸出狀態(tài)中的一個或多個讀出量子位的讀出狀態(tài)和第二經(jīng)典人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定輸入狀態(tài)的預(yù)測分類；將預(yù)測分類與已知分類進(jìn)行比較；以及根據(jù)預(yù)測分類與已知分類的比較，更新參數(shù)化量子門的一個或多個參數(shù)。

25、根據(jù)另一方面，本說明書描述了一種量子計算系統(tǒng)，包括：多個量子位；以及一個或多個參數(shù)化量子門，其中，所述系統(tǒng)被配置為：應(yīng)用一個或多個參數(shù)化量子門，以將多個量子位從輸入狀態(tài)變換為輸出狀態(tài)，其中，所述一個或多個參數(shù)化量子門的參數(shù)已經(jīng)使用分類器訓(xùn)練方法來確定，該方法包括：由第一經(jīng)典人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)備具有已知分類的處于輸入狀態(tài)的多個量子位；將一個或多個參數(shù)化量子門應(yīng)用于多個量子位，以將輸入狀態(tài)變換為輸出狀態(tài)；使用處于輸出狀態(tài)的多個量子位的讀出狀態(tài)和第二經(jīng)典人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定輸入狀態(tài)的預(yù)測分類；以及根據(jù)預(yù)測分類與已知分類的比較，更新一個或多個參數(shù)化量子門的參數(shù)；從對處于輸出狀態(tài)的一個或多個讀出量子位的測量中確定讀出狀態(tài)；以及根據(jù)讀出狀態(tài)對輸入狀態(tài)進(jìn)行分類。