基于机器学习框架的量子程序优化方法及相关设备
实质审查的生效
摘要

本发明公开了一种基于机器学习框架的量子程序优化方法及相关设备,所述方法包括:调用量子模块创建包括待替换量子逻辑门的量子程序,并获取所述待替换量子逻辑门的候选量子逻辑门;调用所述量子模块用所述候选量子逻辑门替换所述待替换量子逻辑门,得到替换后的量子程序;在替换后的所述量子程序的输出对应的目标函数值小于替换前所述量子程序的输出对应的所述目标函数值时,确定替换后的所述量子程序为优化后的量子程序,所述目标函数值为损失函数值或目标系统的基态能量。通过该技术方案,可以实现对量子程序的优化。

基本信息
专利标题 :
基于机器学习框架的量子程序优化方法及相关设备
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114372583A
申请号 :
CN202210280789.5
公开(公告)日 :
2022-04-19
申请日 :
2022-03-22
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
方圆王汉超李蕾
申请人 :
合肥本源量子计算科技有限责任公司
申请人地址 :
安徽省合肥市合肥市高新区创新大道2800号创新产业园二期E2楼六层
代理机构 :
代理人 :
优先权 :
CN202210280789.5
主分类号 :
G06N20/00
IPC分类号 :
G06N20/00  G06N10/80  G06N10/20  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-05-06 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20220322
2022-04-19 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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