一种分布式量子计算中传输代价的优化方法

分布式量子计算是解决现有量子计算设备还不足以支持大规模量子计算问题的有效途径,分布式子系统之间通过隐形传态建立通信链路来传输量子位,隐形传态的次数决定了分布式量子计算的传输代价。为了减少分布式子系统间的隐形传态次数,提出了一种跨门合并传输模型,该模型允许多个不连续的门通过一次隐形传态完成传输。基于该传输模型,对分布式量子计算的隐形传态次数进行优化。在不考虑分布式子系统量子位数时,与现有的研究结果相比隐形传态次数平均减少57.3%;在分布式子系统量子位数受限的情况下使用该模型,在消耗更少量子位的同时,隐形传态次数平均减少14.6%,针对较大规模的量子线路,优化率达58.8%。     

基于SVM的量子线路输出校准方法研究

当前噪声中尺度量子(NISQ)计算机由于受到各种噪声的影响,量子线路运行结果和理想结果之间存在误差,因此需要对量子线路的运行结果进行校准。基于量子线路可逆性的特点,收集正反向线路运行数据中的状态误差作为主要噪声特征,提出了基于支持向量机(SVM)集成策略的输出校准方法。通过支持向量机-递归特征消除（SVM-RFE）方法对噪声特征进行排序,去除过拟合的特征,从而得到更优的量子线路输出校准结果。实验结果表明,与基于优化映射的方法相比,所提基于SVM的方法使量子线路输出结果更接近于理想结果,与基于决策树集成分类模型（Qraft）相比,当CNOT量子线路的门数为60时,改善率达到43.94%。