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申请/专利权人：量子科技长三角产业创新中心
摘要：本公开提供了一种过程张量层析模型训练及过程张量层析方法和装置，涉及量子信息技术领域，具体为量子计算、深度学习等技术领域。过程张量层析模型训练方法包括：从预先构建的数据集中获取测量概率和所述测量概率对应的过程张量的真实值；采用过程张量层析模型，对所述测量概率进行处理，以获得过程张量的预测值；基于所述过程张量的真实值和所述过程张量的预测值，构建损失函数；基于所述损失函数更新所述过程张量层析模型的参数。本公开可以提高过程张量层析的准确度。
主权项：1.一种过程张量层析模型训练方法，其特征在于，包括：从预先构建的数据集中获取测量概率和所述测量概率对应的过程张量的真实值；采用过程张量层析模型，对所述测量概率进行处理，以获得过程张量的预测值；基于所述过程张量的真实值和所述过程张量的预测值，构建损失函数；基于所述损失函数更新所述过程张量层析模型的参数；其中，所述数据集中包括多个时间点的测量概率及其对应的过程张量的真实值；针对多个时间点中的当前时间点，当前时间点的测量概率是采用如下方式获得的：采用所述当前时间点的当前操作，对当前时间点的量子系统的输入状态进行操作，以获得当前时间点的量子系统的输出状态，以及对所述输出状态进行测量，以获得当前时间点的测量概率；其中，若所述当前时间点不是初始时间点，则所述当前时间点的量子系统的输入状态是对上一时间点的量子系统的输出状态和上一时间点的环境状态进行映射后得到的；当前时间点的过程张量的真实值是基于当前时间点的测量概率获得的；所述映射是基于Choi矩阵执行的，所述Choi矩阵是采用如下方式制备的：创建量子通道；构造最大纠缠态；基于所述量子通道和所述最大纠缠态，构建复合系统；计算用于表征所述复合系统的Choi矩阵。
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百度查询： 量子科技长三角产业创新中心 过程张量层析模型训练及过程张量层析方法和装置
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