[发明专利]量子数据存储方法、读取方法、装置及计算设备

说明书

本申请公开了量子数据存储方法、读取方法、装置及计算设备，涉及量子计算机领域。该量子数据存储方法包括：将第一量子神经网络作用在初始态上，获得输出的量子态；基于目标量子态和所述第一量子神经网络输出的量子态计算损失函数，其中所述第一量子神经网络的维度与所述目标量子态的维度相关，所述损失函数对应于所述目标量子态与所述第一量子神经网络输出的量子态之间的距离；根据所述损失函数调整所述第一量子神经网络的参数，以对所述第一量子神经网络进行迭代训练，直至达到预设的迭代停止条件；将训练后的第一量子神经网络的参数保存在硬件设备中。利用本申请实施例能够实现量子数据的存储。

技术领域

本申请涉及量子计算机技术领域，尤其涉及量子数据的存取技术，具体涉及一种量子数据存储方法、读取方法、装置及计算设备。

背景技术

量子计算机技术正在飞速地发展，量子计算中会用到量子数据或者说量子态(quantum state)的存储与读取技术，此技术的重要性与经典计算机中将数据存储在硬盘中、计算时再从硬盘中读出一样，是建造量子计算机必不可少的功能之一。

目前，量子数据的存储和读取仍然存在较大的技术缺口。由于量子态通过量子计算机直接操作时是不可以被复制的，因此需通过间接方式实现量子态的重现。举例来说，可通过量子层析(quantum tomography)处理获取目标量子态的密度矩阵，可将密度矩阵存储在经典计算机上，该密度矩阵可完整刻画目标量子态的信息；读取时，需通过分析该密度矩阵，计算出从一个给定初始态生成该密度矩阵所需要完成的量子操作，基于该量子操作进行量子电路的设计和编译，然后将该量子电路作用在初始态上，可得到该目标量子态，由此实现对目标量子态的存储和读取。

但是，量子层析处理需要消耗巨大的资源，获得量子态的密度矩阵所需消耗的资源会随着量子位(也称量子比特)的增加而指数增长；而且，即使获得量子态的密度矩阵，还需通过复杂的处理才能设计对应的量子电路，并需进一步编译成量子硬件适用的基础电路，上述过程将消耗大量的人力和时间资源，成本高昂。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提出一种量子数据存储方法、读取方法、装置、计算设备和存储介质，能够实现量子数据的存储，供需要时读取使用。

本申请实施例提供一种量子数据存储方法，包括：

将第一量子神经网络作用在初始态上，获得输出的量子态；

基于目标量子态和第一量子神经网络输出的量子态计算损失函数，其中第一量子神经网络的维度与目标量子态的维度相关，损失函数对应于目标量子态与第一量子神经网络输出的量子态之间的距离；

根据损失函数调整第一量子神经网络的参数，以对第一量子神经网络进行迭代训练，直至达到预设的迭代停止条件；

将训练后的第一量子神经网络的参数保存在硬件设备中。

本申请实施例提供一种量子数据读取方法，包括：

读取保存在硬件设备中的参数；

将参数代入对应的第一量子神经网络；

将第一量子神经网络作用在初始态上，获得输出的量子态。

本申请实施例提供一种量子数据存储装置，包括：

获取模块，用于将第一量子神经网络作用在初始态上，获得输出的量子态；

计算模块，用于基于目标量子态和第一量子神经网络输出的量子态计算损失函数，其中第一量子神经网络的维度与目标量子态的维度相关，损失函数对应于目标量子态与第一量子神经网络输出的量子态之间的距离；

调整模块，用于根据损失函数调整第一量子神经网络的参数，以对第一量子神经网络进行迭代训练，直至达到预设的迭代停止条件；