[发明专利]物理张量网络态数据后处理方法、系统、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种光学张量网络态数据后处理方法、系统、设备及存储介质，相关方法包括：通过测量光学张量网络生成器的输出，得到原始量子张量网络态的部分信息；根据所述原始量子张量网络态，还原光学张量网络生成器的输出量子张量网络态振幅；将预设局域张量与还原得到的量子张量网络态振幅进行缩并，生成有效张量网络态。通过本发明的上述方案，可以提升光学张量网络态表达能力。

技术领域

本发明涉及量子信息领域，尤其涉及一种物理张量网络态数据后处理方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

量子多体问题中，随系统中涉及的粒子数量增加，希尔伯特空间的维度呈指数增长，这一根本性困难使得量子多体问题成为现代物理最具挑战性的问题之一。特别是对于强关联多体系统，常见的量子多体研究方法都存在原则性问题：1)严格对角化方法因希尔伯特空间随系统规模指数增长而无法处理36格点以上的无对称性系统；2)量子蒙特卡洛方法在处理阻挫系统以及费米系统时会遇到符号问题；3)密度矩阵重整化方法难以处理二维及更高维系统；4)动力学平均场方法在一维及二维情况下受涨落影响过大，无法得到可靠的结果。基于量子纠缠的张量网络方法，可以克服以上方法的不足，在处理二维阻挫系统和二维费米系统时具有明显优势。

量子多体系统的基态以及低激发态可用含较少参数的张量网络态进行描述，因此，张量网络提供了模拟量子多体系统的有效数值方法。张量网络态的表达能力和所需计算资源与其张量维度D密切相关，D越大，表达能力越强，资源消耗越多。张量网络缩并消耗了主要的计算资源，如张量维度为D的有限开边界二维张量网络，通过其张量网络的近似缩并复杂度仍高达O(D¹⁰)。通过使用物理系统制备张量网络态并进行测量，进而代替经典计算机的张量缩并运算，可实现对大规模系统的可靠模拟。

目前，人们已经在腔QED、里德堡原子阵列、光学环路、超导线路等物理系统中设计了量子张量网络态的制备方案。这些方案中的一部分以光子形式输出张量网络态，表示能力受到实际物理操作的限制。在以非确定性光子源作为张量网络态生成器的光源时，由于光子源产生光子的概率低，若直接将探测到光子的状态编码为逻辑|1态，没有探测到光子的状态编码为逻辑|0态，则最终生成的量子态中，|0态与|1态的比例失调，这样生成的量子张量网络态表达能力受到了约束，无法直接用于量子多体系统问题的计算。此外，由于组成张量网络生成器的器件数量及物理机制的限制，使用物理系统产生的张量网络每一个格点的张量自由参数往往只有几个，远小于在数值计算中使用的张量自由参数数量，较少的自由参数使得这样的张量网络生成器在优化问题中的表现欠佳。因此，亟需一种能够将测量结果进行编码处理以扩大物理张量网络态表达能力的数据后处理方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种物理张量网络态数据后处理方法、系统、设备及存储介质，以提升物理张量网络态表达能力。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种提升物理张量网络态表达能力的数据后处理方法，包括：

通过测量物理张量网络生成器的输出，得到原始量子张量网络态的部分信息；

根据所述原始量子张量网络态，还原物理张量网络生成器的输出量子张量网络态振幅；

将预设局域张量与还原得到的量子张量网络态振幅进行缩并，生成有效张量网络态。

一种提升物理张量网络态表达能力的数据后处理系统，其特征在于，用于实现前述的方法，该系统包括：

光子数分辨探测器，用于测量物理张量网络生成器的输出，得到原始量子张量网络态的部分信息；

量子张量网络态还原模块，用于根据所述原始量子张量网络态的部分信息，还原光学张量网络生成器的输出量子张量网络态振幅；

有效张量网络态生成模块，用于将预设局域张量与还原得到的量子张量网络态振幅进行缩并，生成有效张量网络态。