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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司;清华大学

摘要：本申请公开了一种量子体系下的热化态制备方法、设备及存储介质，属于量子技术领域。通过引入神经网络后处理的方案，首先通过参数化量子线路对系统量子比特和辅助量子比特的输入量子态进行处理，然后通过神经网络对辅助量子比特对应的测量结果进行处理得到权重参数，利用该权重参数来近似表征混态中的概率，然后基于混态的关联函数计算得到目标函数的期望值，以该期望值收敛为目标，优化参数化量子线路和神经网络的参数，在满足收敛条件时，获取系统的混态以近似表征该系统的热化态。本方案利用权重参数来调节不同的辅助量子比特测量结果所对应的权重，通过神经网络的可训练参数，增强线路整体的表达能力，达到更加高效且精确地制备热化态的效果。

主权项：1.一种量子体系下的热化态制备方法，其特征在于，所述方法包括：通过参数化量子线路对组合量子比特的输入量子态进行变换处理，并对所述参数化量子线路的输出量子态进行n次测量，得到n组测量结果；其中，所述组合量子比特包括辅助量子比特和目标量子系统的系统量子比特，每组测量结果包括：与所述系统量子比特对应的第一测量结果，以及与所述辅助量子比特对应的第二测量结果，n为正整数；通过神经网络对所述第二测量结果进行处理，得到权重参数；基于n个所述第二测量结果分别对应的权重参数，对n个所述第一测量结果分别对应的运算结果进行加权平均，得到所述目标量子系统的混态的关联函数值；基于所述混态的关联函数值，计算得到目标函数的期望值；其中，在需要获取所述目标量子系统的第一形式的热化态的情况下，所述目标函数是第二形式的热化态所对应的自由能；所述第一形式的热化态和所述第二形式的热化态是两种不同形式的热化态，且所述第一形式的热化态和第二形式的热化态之间具有局域近似特性；以所述目标函数的期望值收敛为目标，对变分参数进行调整；其中，所述变分参数包括以下至少一项：所述参数化量子线路的参数、所述神经网络的参数；在所述目标函数的期望值满足收敛条件的情况下，获取所述目标量子系统的混态以近似表征所述目标量子系统的热化态。

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百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 清华大学 量子体系下的热化态制备方法、设备及存储介质