利用量子神经网络减少量子位误差的方法、装置及服务器与流程

1.本技术属于量子技术领域，尤其涉及利用量子神经网络减少量子位误差的方法、装置及服务器。


背景技术：

2.在量子信息理论中，量子信息的基本单位是量子bit(qubit，复数qubits)，称为量子位。一个qubit是一个双态量子系统(如光子的偏振态、或电子的自旋态等等)，即是说一个qubit就是一个二维希尔伯特空间(描述态矢的抽象空间，由于光子的偏振态以及电子的自旋态都只有两个正交取向，即相当于相互垂直的两个坐标轴，所以是二维)。量子位数就是双态量子系统的个数。如果采用光子的偏振态，那么有几个光子，就有几个量子位数。经典的位概念是指任何一个二态体系（元件），只能取值其中一个状态，一般标记为0，1。一个经典位只能是0或者1。做过原子分子能级计算的研究者们知道，即使对于一个简单的原子体系（比如仅有两个电子的氦原子），哈密顿量写完整也是一个不可能完成的任务。不可能从第一性基本原理出发，写出一个完整的非相对论哈密顿量，如果我们承认场论的基本原则。也就是说，原则上不可能制备任何一个确定的量子态。由于量子态存在误差，就导致量子位是一个波动量，或者说是一个相对量或不确定量，显然这种未知的状态量很难用于实际应用，因此如何减少量子位误差，提高量子位计算的精准度是目前亟待解决的问题。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本技术实施例提供了一种利用量子神经网络减少量子位误差的方法、装置及服务器，可有效提高量子位计算精准度，以使其可更好的投入实际运用中。
4.本技术实施例的第一方面提供了一种利用量子神经网络减少量子位误差的方法，包括：s101：统计所有光子的偏振矢量定义为第一偏振矢量；s102：至少再统计一次另一时间下所有光子的偏振矢量定义为第二偏振矢量；s103：基于第二偏振矢量和第一偏振矢量生成该光子的偏振方向模型作为量子神经网络的输入；s104：基于量子神经网络对偏振方向模型进行训练，得到训练后的偏振方向模型；s105：根据训练后的偏振方向模型判断光子的偏振态以确定量子位；s106：重复s101-s105反复多次训练。
5.本技术首次提出利用光子的偏振矢量来预测或计算光子偏振态，基于光子偏振态计算出量子位，再通过偏振方向矢量模在量子神经网络反复训练，以提高量子位的计算精度。
6.进一步地，所述第一偏振矢量和第二偏振矢量的偏振方向无法确定时，即第一偏振矢量和第二偏振矢量重合，则必须进行第三次偏振矢量检测，若第三次偏振矢量与第一偏振矢量和第二偏振矢量重合，则断定该光子不存在偏振量，即该光子的偏振态为固定态。
7.本技术中为了更好提高量子位的计算精度，从而进行了多次偏振矢量的检测，以反复测定光子偏振态，进一步地提高量子位精度。
8.进一步地，所述量子神经网络至少包括三层，其分别为：第一层，输入所述偏振方向模型；第二层，输入所述训练后的偏振方向模型；第三层，输入基于所述训练后的偏振方向模型得到的量子位。
9.进一步地，所述量子神经网络的每一层都包括多个输入节点，可实现多维数据的同步输入。
10.进一步地，还包括一个各光子间的矢量模型建立过程，其包括：确定第一光子的第一偏振矢量，以及第二光子的第一偏振矢量；确定第一光子的第二偏振矢量，以及第二光子的第二偏振矢量；基于第一光子的偏振方向和第二光子的偏振方向，得到两光子之间的关系矢量。
11.使用多层量子神经网络可以提高量子位的计算精度，减少误差。
12.进一步地，基于所述关系矢量对所述量子位进行修正，若关系矢量为相向矢量，则基于其夹角系数做量子位减运算，若关系矢量为背向矢量，则基于其夹角系数做量子位加运算。
13.进一步地，同一光子可能存在多个关系矢量，其对应的进行多次加运算或减运算。
14.本技术实施例的第二方面提供了一种利用量子神经网络减少量子位误差的装置，该装置用于实现利用量子神经网络减少量子位误差的方法，其包括：矢量分析仪，用于分析各光子在不同时间下的偏振矢量；运算模块，基于光子在不同时间下的偏执矢量计算光子的偏振方向；存储设备，存储有光子的偏振方向模型；处理设备，基于所述光子的偏振方向模型和光子的偏振方向计算出量子位。
15.进一步地，所述运算模块可同步计算多个光子的偏振方向。
16.本技术实施例的第三方面提供了一种服务器，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器运行时执行利用量子神经网络减少量子位误差的方法。
17.本技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本技术中利用量子神经网络对决定量子位的光子偏振态进行计算，通过多层神经网络和建立的光子偏振方向矢量模型得出较为精确的量子位，从而将不定态的量子位得以量化，使其可以用于实际应用，有利于量子位技术的推广应用。
附图说明
18.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
19.图1是本技术实施例提供的利用量子神经网络减少量子位误差的方法的流程示意图；
图2是本技术实施例提供的利用量子神经网络减少量子位误差的装置的结构示意图；图3是本技术实施例提供的服务器的结构示意图。
具体实施方式
20.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本技术的描述。
21.为了说明本技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
22.参考图1所示，为本技术实施例提供的一种利用量子神经网络减少量子位误差的方法的流程示意图，包括：s101：统计所有光子的偏振矢量定义为第一偏振矢量；s102：至少再统计一次另一时间下所有光子的偏振矢量定义为第二偏振矢量；s103：基于第二偏振矢量和第一偏振矢量生成该光子的偏振方向模型作为量子神经网络的输入；s104：基于量子神经网络对偏振方向模型进行训练，得到训练后的偏振方向模型；s105：根据训练后的偏振方向模型判断光子的偏振态以确定量子位；s106：重复s101-s105反复多次训练。
23.量子神经网络(qnns)是基于量子力学原理的计算神经网络模型。 subhash kak和ron chrisley于1995年独立发表了有关量子神经计算 的思想，他与量子心理理论相结合，后者认为量子效应在认知功能中 起作用。然而，qnn的典型研究包括将经典的人工神经网络模型(在 机器学习中广泛用于模式识别的重要任务)与量子信息的优势相结合。 为了开发更有效的算法。这些研究的一个重要动机是难以训练经典神 经网络，尤其是在大数据应用中。希望可以将诸如量子并行性或干扰 和纠缠效应之类的量子计算功能用作资源。
24.可选的，在一些实施例，第一偏振矢量和第二偏振矢量的偏振方向无法确定时，即第一偏振矢量和第二偏振矢量重合，则必须进行第三次偏振矢量检测，若第三次偏振矢量与第一偏振矢量和第二偏振矢量重合，则断定该光子不存在偏振量，即该光子的偏振态为固定态。
25.可选的，在一些实施例，量子神经网络至少包括三层，其分别为：第一层，输入偏振方向模型；第二层，输入训练后的偏振方向模型；第三层，输入基于训练后的偏振方向模型得到的量子位。
26.可选的，在一些实施例，量子神经网络的每一层都包括多个输入节点，可实现多维数据的同步输入。
27.可选的，在一些实施例，还包括一个各光子间的矢量模型建立过程，其包括：确定第一光子的第一偏振矢量，以及第二光子的第一偏振矢量；确定第一光子的第二偏振矢量，以及第二光子的第二偏振矢量；基于第一光子的偏振方向和第二光子的偏振方向，得到两光子之间的关系矢量。
28.进一步地，基于关系矢量对量子位进行修正，若关系矢量为相向矢量，则基于其夹角系数做量子位减运算，若关系矢量为背向矢量，则基于其夹角系数做量子位加运算，其对应的在量子神经网络中至少还应增加一层，用于关系矢量的输入。
29.可选的，在一些实施例，同一光子可能存在多个关系矢量，其对应的进行多次加运算或减运算。例如某一光子，其相邻的光子存在若干个，因此就存在对应的若干个关系矢量，因此每一个关系矢量都要作为修正参数进行修正。
30.参考图2所示，为本技术实施例提供的一种利用量子神经网络减少量子位误差的装置的结构示意图，该装置用于实现利用量子神经网络减少量子位误差的方法，其包括：矢量分析仪11，用于分析各光子在不同时间下的偏振矢量；运算模块12，基于光子在不同时间下的偏执矢量计算光子的偏振方向；存储设备13，存储有光子的偏振方向模型；存储设备13采用本地存储的方式进行存储，可以保证数据的快速有效调用，避免采用云存储的方式，以提高数据的稳定性。
31.处理设备14，基于光子的偏振方向模型和光子的偏振方向计算出量子位。
32.可选的，在一些实施例中，运算模块12可同步计算多个光子的偏振方向。
33.本技术实施例的第三方面提供了一种服务器，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序在处理器运行时执行利用量子神经网络减少量子位误差的方法。
34.图3是本技术实施例提供的服务器的结构示意图。如图3所示，该实施例的服务器包括：处理器60、存储器61以及存储在存储器61中并可在处理器60上运行的计算机程序62。处理器60执行计算机程序62时实现上述方法实施例中的步骤。或者，处理器60执行计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
35.示例性的，计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器61中，并由处理器60执行，以完成本技术。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序62在服务器中的执行过程。
36.服务器可以是云端服务器等计算设备。服务器可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是服务器的示例，并不构成对服务器的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。
37.所称处理器60可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (digital signal processor，dsp)、专用集成电路 (application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列 (field-programmable gate array，fpga) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
38.存储器61可以是服务器的内部存储单元，例如服务器的硬盘或内存。存储器61也可以是服务器的外部存储设备，例如服务器上配备的插接式硬盘，智能存储卡（smart media card, smc），安全数字（secure digital, sd）卡，闪存卡（flash card）等。进一步地，存储器61还可以既包括服务器的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器61用于存储计算机程序以及服务器所需的其他程序和数据。存储器61还可以用于暂时地存储已经输
出或者将要输出的数据。
39.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
40.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
41.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
42.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的服务器和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的服务器实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
43.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
44.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
45.所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
46.以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。