[发明专利]一种量子计算机比特量子翻转预警及阈值设置的方法

权利要求书

1.一种量子计算机比特量子翻转预警及阈值设置的方法，其特征在于，包括：

步骤一、基于量子翻转预测模型设置量子计算机的量子比特翻转初始阈值；

步骤二、采用阈值预测模型动态设置量子翻转阈值，实现量子翻转预警与初始阈值替代；

步骤三、当阈值预测模型将历史数据库量子翻转阈值符合量子翻转预测模型预测的阈值都使用一遍后，构建阈值调整模型，生成新的动态阈值来替代当前阈值。

2.根据权利要求1所述的一种量子计算机比特量子翻转预警及阈值设置的方法，其特征在于，所述步骤一包括：

首先，针对目标比特创建多个测试比特，每个测试比特都具有目标比特的叠加特性和反转前状态；

其次，构建量子翻转预测模型，分别利用不同数量的测试比特的比特量子进行翻转预测，和利用存储的历史比特翻转数据进行量子翻转预测模型分析，对量子比特进行翻转预测，得到预测概率；

根据预测概率，确定目标比特是翻转还是不翻转，对多组数据概率值进行加权平均，获得更优翻转概率做为量子比特翻转的阈值，即为量子计算机的量子比特翻转初始阈值。

3.根据权利要求1所述的一种量子计算机比特量子翻转预警及阈值设置的方法，其特征在于，所述量子翻转预测模型公式为：X(k+1)＝X(k)×P

公式中：X(k)表示趋势分析与预测对象在t＝k时刻的状态向量，P表示一步转移概率矩阵，X(k+1)表示趋势分析与预测对象在t＝k+1时刻的状态向量。

4.根据权利要求1所述的一种量子计算机比特量子翻转预警及阈值设置的方法，其特征在于，所述步骤二采用贝叶斯构建阈值预测模型。

5.根据权利要求1所述的一种量子计算机比特量子翻转预警及阈值设置的方法，其特征在于，所述步骤二将历史数据库量子翻转阈值中除当前量子比特使用之外的每个曾经成功翻转的阈值逐一放入贝叶斯阈值预测模型获得阈值使用概率，数值最大的阈值做为马尔可夫链网络预警模型平稳状态分布后，代替使用中的初始阈值，完成阈值预测模型的持续运算。

6.根据权利要求1所述的一种量子计算机比特量子翻转预警及阈值设置的方法，其特征在于，所述步骤三采用岭回归法构建阈值调整模型。

7.根据权利要求1所述的一种量子计算机比特量子翻转预警及阈值设置的方法，其特征在于，步骤三所述生成新的动态阈值来替代当前阈值，具体为：

通过对十组不同数量的量子比特进行模拟翻转测试，每组设定初始阈值为当前阈值上下浮动10％阈值，组成一个20％的上下波动阈值区间，并以2％分割成10份；

以每份当前阈值加减2％阈值为条件获取历史数据结合阈值调整模型运算得到演练拟合值，再与历史最近一次量子比特翻转的数据结合阈值调整模型获得的实际拟合值进行差值计算，对演练拟合值与实际拟合值差值大于10％的那组数据阈值进行标识；

依次将10组不同阈值数据进行模型训练和差值比较，并对阈值进行标记，对多个标记阈值加权平均后生成新的动态阈值来替代当前阈值。