本發(fā)明屬于量子計算領域，具體涉及一種基于量子經(jīng)典混合算法的量子線路切割方法。

背景技術(shù)：

1、在實際應用中要實現(xiàn)大規(guī)模量子計算還面臨許多技術(shù)和科學挑戰(zhàn)：許多實際的量子應用需要成千上萬的高質(zhì)量量子位。這些量子位要么以邏輯上的糾錯版本實現(xiàn)，需要數(shù)百萬個有噪聲且容易出錯的物理量子位，要么底層的物理量子位必須具有足夠的保真度以避免需要糾錯。無論哪種方式，規(guī)模和復雜性都引入了重大的工程障礙，使得實用量子計算應用的實現(xiàn)成為一項艱巨的任務。隨著技術(shù)的發(fā)展，研究人員開始考慮如何將量子和經(jīng)典計算技術(shù)結(jié)合，以形成分布式量子計算系統(tǒng)。這種系統(tǒng)不僅能提高計算效率，還能通過多個計算節(jié)點共同完成復雜任務。這種模塊化和分布式的系統(tǒng)需要量子算法被重新設計以適應分布式架構(gòu)，編譯器必須能夠考慮到網(wǎng)絡和硬件的物理限制，并有效地將計算任務分配到不同的量子處理單元上。

2、量子線路切割理論的提出是上述問題的一個解決方案，該理論可以將大型量子線路劃分為若干個較小的子線路，這些子線路可以在多個量子比特數(shù)較少的qpu上并行執(zhí)行。然后，使用經(jīng)典后處理來重構(gòu)這些小型子線路的輸出?，F(xiàn)有的量子計算設備如離子阱、超導體和量子點等，每種技術(shù)都有其固有的限制，尤其是在可集成的量子比特數(shù)量上。以往的量子線路切割方案都未考慮到具體的硬件和網(wǎng)絡架構(gòu)以及qpu參數(shù)性能等，包括線路深度和量子比特數(shù)目限制。

3、因此在實際的應用場景中，一套自動化硬件適配的量子線路切割解決方案具有非常重要的意義。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、技術(shù)問題：本發(fā)明的目的在于克服上述的不足，提供一種基于量子經(jīng)典混合算法的一站式量子線路切割方法，通過提出一個自動化的線路切割框架，根據(jù)實際量子硬件限制找到最優(yōu)切割解并且能夠自動適配各種不同量子硬件進行編譯過程。該方法獨立于量子硬件的實現(xiàn)方式，適合不同的量子計算設備，相比于目前最好的量子切割方案，本方案更通用并且保真度更優(yōu)。

2、技術(shù)方案：為了達到上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案包括以下步驟：

3、(1)輸入初始量子線路；

4、(2)按照給定量子硬件限制條件給出量子線路切割的多目標規(guī)劃問題定義；

5、(3)求解該多目標規(guī)劃問題的帕累托最優(yōu)解；

6、(4)將帕累托最優(yōu)解作為切割參數(shù)，使用圖分割工具根據(jù)給定參數(shù)將量子線路切割為最優(yōu)子線路集合；

7、(5)使用量子編譯器根據(jù)量子硬件結(jié)構(gòu)對所有子線路執(zhí)行編譯過程；

8、(6)使用張量收縮的方法將子線路結(jié)果進行概率重構(gòu)；

9、(7)輸出數(shù)據(jù)處理后的量子線路結(jié)果。

10、步驟(2)中多目標規(guī)劃問題的定義包括以下步驟：

11、給定量子硬件設備的限制條件nq、dq，其中nq為量子比特限制，dq為線路深度限制；

12、選定2維決策變量x＝(x1,x2)的決策空間d，其中x1是float變量，表征圖分割平衡參數(shù)，x2是int變量，表征分割塊數(shù)；

13、給出多目標函數(shù)f1(x),f2(x),f3(x),f4(x),f5(x)，其中

14、f1(x)＝max?nm表示單個子線路最大切割點數(shù)；

15、f2(x)＝nc表示線路總的切割點數(shù)；

16、f3(x)＝maxqs-minqs表示子線路中量子比特數(shù)最大差值；

17、f4(x)＝maxng-minng表示子線路中量子門數(shù)目最大差值；

18、f5(x)＝maxds-minds表示子線路深度最大差值。

19、步驟(3)中求該多目標規(guī)劃問題的帕累托最優(yōu)解包含以下方法：

20、求出滿足條件

21、g1(x)≤maxnq

22、g2(x)≤dq

23、x∈d，的x解集，其中g(shù)1(x)是單個子線路量子比特數(shù)目，g2(x)是單個子線路線路深度；

24、在滿足條件的解集中將圖分割平衡參數(shù)x1和分割塊數(shù)x2作為求解器的輸入變量，求出多目標函數(shù)f1(x),f2(x),f3(x),f4(x),f5(x)的帕累托最優(yōu)解對應的變量。可使用pymoo求解器求解，求解器的選擇不影響本發(fā)明的實施。

25、步驟(4)中使用圖分割工具將量子線路切割為最優(yōu)子線路集合包括以下步驟：

26、使用將量子線路轉(zhuǎn)化為dag(directedacyclic?graph)圖；

27、使用圖分割工具按最優(yōu)圖分割平衡參數(shù)x1和分割塊數(shù)x2將dag圖切割為dag子圖；

28、將dag子圖轉(zhuǎn)化回量子線路圖，得到子線路圖。

29、步驟(5)中使用量子編譯器對子線路進行編譯過程包含以下步驟：

30、輸入某塊量子硬件拓撲結(jié)構(gòu)；

31、在子線路上做線路映射與比特路由；

32、線路運行前按給定基礎門集分解并優(yōu)化。

33、這里的量子編譯器可以選用qiskit?compiler等量子編譯器，量子編譯器的選擇不影響本發(fā)明的實施。

34、步驟(6)中通過張量收縮實現(xiàn)概率重構(gòu)，張量收縮的方法使用如下公式：

35、

36、其中ai,j、bj,k是收縮前的兩個張量，ci,k是收縮后的張量，i,j,k表示收縮下標。

37、步驟(7)中線路輸出結(jié)果為量子線路概率分布，其計算如下：

38、

39、其中p1(k)、p2(k)為某個量子比特上第k個切割點前后兩塊子線路的結(jié)果概率分布，q0,q1表示不同的量子比特。

40、有益效果：本發(fā)明能夠?qū)⑷我饬孔泳€路分割為更小規(guī)模的子線路并根據(jù)實際的量子芯片比特數(shù)限制與線路深度限制給出最優(yōu)的分割方案。與現(xiàn)有的方法相比，本發(fā)明提供一站式量子線路切割解決方案，考慮到具體的硬件和網(wǎng)絡架構(gòu)以及qpu參數(shù)性能等，包括線路深度和量子比特數(shù)目限制，適用于所有的量子硬件物理實現(xiàn)方式與拓撲結(jié)構(gòu)，給出更優(yōu)的保真度，有助于大規(guī)模量子線路的實際運行效果。和目前最好的量子線路切割方案相比，本發(fā)明給出更通用的自動化處理方案，并且保真度更高，可針對實際物理硬件的限制條件找到最優(yōu)解，自動化執(zhí)行量子線路切割并完成線路編譯與經(jīng)典后處理過程，線路重構(gòu)保真度優(yōu)于以往的方案。

技術(shù)特征：

1.一種基于量子經(jīng)典混合算法的一站式量子線路切割方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于量子經(jīng)典混合算法的一站式量子線路切割方法，其特征在于，步驟(2)根據(jù)給定的量子硬件限制條件，將量子線路切割問題轉(zhuǎn)化為多目標規(guī)劃問題，給出多目標規(guī)劃問題的數(shù)學定義如下：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于量子經(jīng)典混合算法的一站式量子線路切割方法，其特征在于，多目標規(guī)劃問題f(x)＝(f1(x)，f2(x)，f3(x)，f4(x)，f5(x))的目標分量函數(shù)包含如下函數(shù)：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于量子經(jīng)典混合算法的一站式量子線路切割方法，其特征在于，步驟(3)中使用求解器求解該多目標規(guī)劃問題的帕累托最優(yōu)解，將線路切割參數(shù)x1、x2作為求解器的輸入變量，求解該多目標規(guī)劃問題的帕累托最優(yōu)解。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于量子經(jīng)典混合算法的一站式量子線路切割方法，其特征在于，所述求解器為pymoo求解器。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于量子經(jīng)典混合算法的一站式量子線路切割方法，其特征在于，步驟(4)中將帕累托最優(yōu)解對應的輸入變量作為參數(shù)，使用圖分割工具將量子線路切割為最優(yōu)子線路集合，包含如下具體步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于量子經(jīng)典混合算法的一站式量子線路切割方法，其特征在于，步驟(5)中使用量子編譯器對子線路進行編譯過程步驟如下：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于量子經(jīng)典混合算法的一站式量子線路切割方法，其特征在于，所述量子編譯器為qiskit?compiler。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于量子經(jīng)典混合算法的一站式量子線路切割方法，其特征在于，步驟(6)對量子線路結(jié)果張量用如下公式進行張量收縮，實現(xiàn)概率重構(gòu)：

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于量子經(jīng)典混合算法的一站式量子線路切割方法，其特征在于，步驟(7)中線路輸出結(jié)果為量子線路概率分布，其計算方法如下：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于量子經(jīng)典混合算法的一站式量子線路切割方法，能夠?qū)⑷我饬孔泳€路分割為更小規(guī)模的子線路并根據(jù)實際的量子芯片比特數(shù)限制與線路深度限制給出最優(yōu)的分割方案。通過將線路切割問題轉(zhuǎn)化為多目標規(guī)劃(Multi?Objective?Programming，MOP)問題，然后使用求解器求解該多目標規(guī)劃問題的帕累托最優(yōu)解從而在保證每塊芯片負載均衡的同時使經(jīng)典后處理的復雜度最低。該方法同時集成了通用的線路編譯模塊，能自動化完成子線路在不同芯片上的編譯過程，該方法適用于任意量子線路物理硬件，能夠有效提高大規(guī)模量子線路切割任務的實際執(zhí)行效率與線路重構(gòu)保真度，便于大規(guī)模量子線路切割算法及其應用的開發(fā)效率。

技術(shù)研發(fā)人員：余旭濤,胡燚,何欣臨,張在琛,王霄峻
受保護的技術(shù)使用者：東南大學
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/17