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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司;清华大学
摘要：本申请公开了一种量子体系下的期望值估计方法及系统，属于量子技术领域。本申请通过直接在带噪声硬件包括带噪声的参数化量子线路上做神经网络的变分优化，使得神经网络的参数可以在一定程度上抵消量子噪声的影响，达到通过神经网络对量子噪声进行QEM的效果，使得最终求得的目标函数的期望值是经过QEM的期望值，此方案不需要通过无噪声情况下的噪声模拟，简化了训练过程，且减少了资源消耗。
主权项：1.一种量子体系下的期望值估计方法，其特征在于，所述方法包括：通过带噪声的参数化量子线路对n个量子比特的输入量子态进行变换处理，得到所述n个量子比特的输出量子态；其中，目标函数在所述n个量子比特的输出量子态下的期望值，是所述目标函数分解得到的多个泡利字符串的期望值的加权求和结果，n为正整数；采用神经网络对所述n个量子比特的输出量子态进行后处理，得到所述多个泡利字符串的期望值；根据所述多个泡利字符串的期望值，计算所述目标函数的期望值；其中，所述目标函数的期望值，是经过所述神经网络对所述参数化量子线路的噪声进行量子误差消除后的结果；计算第二导数和第三导数，所述第二导数是指所述目标函数的期望值相对于所述参数化量子线路的参数的导数，所述第三导数是指所述目标函数的期望值相对于所述神经网络的参数的导数；基于所述第二导数和所述第三导数，采用梯度下降法分别对所述参数化量子线路的参数和所述神经网络的参数进行调整，以使得所述目标函数的期望值收敛；在所述目标函数的期望值满足收敛条件的情况下，获取所述目标函数的收敛期望值，所述收敛期望值是指满足所述收敛条件的期望值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 清华大学 量子体系下的期望值估计方法及系统
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