CN116205302B 基于量子计算的任务处理方法、装置、基态能级确定方法 （量子科技长三角产业创新中心）

路286号长三角国际研发社区启动区US6041170A,2000.03.21到的参数化量子线路可以在量子态演化中保持2将杨巴斯特方程映射成具有对称性的基础量子线路；所述基础量子(θ4)和R(θ6)作用在后两个比特上，R(θYB)作用在中间两个;其中，R,=R8I为作用于第一粒子、第二粒子的杨巴克斯特矩阵，R,=I8R为123;;根据目标物质的待解决目标任务中涉及到的比特数量、所述基础量子线路的比特数确定哈密顿量在所述量子态末态时的期望值，得到关于所述3第一映射模块，用于将杨巴斯特方程映射成具有对称性R(θ1)和R(θ3)作用;其中，R,=R8I为作用于第一粒子、第二粒子的杨巴克斯特矩阵，R,=I8R为123;;4;;第一确定模块，用于根据目标物质的待解决目标任务中涉组合模块，用于组合所述目标数量的所述基础量子线路，第二确定模块，用于确定哈密顿量在所述量子态末态时的期迭代模块，用于利用所述期望值的参数梯度对所述损失函数中的参数进行迭代优化，处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述5具有并行的优势。利用量子优势进行量子算法设计可以对于一些经典问题的求解达到加6[0018]可选的，利用所述期望值的参数梯度对所述损失函数中的参数进行迭代优化之78R(θi)采用以下形式表示：9[0079]当待解决目标任务中涉及到的比特数量为4时，所需的基础量子线路的目标数量8共8个基础量子线路，[0102]步骤S203：利用所述期望值的参数梯度对所述损失函数[0108]本实施例中使用的期望值的参数梯度可以为已经确定完成的，本步骤中直接使[0110]下面结合图3所示的基于量子计算的任务处理方法的框架图，对本申请中的基于[0117]步骤7：通过经典优化器求解测量到的期望值的参数梯度并对参数化量子线路中[0121]根据目标物质的基态能级中涉及到的比特数量、所述基[0126]_0.10828642633408778_0.045413740730899495[X0X1Y2Y3]+0.045413740730899495[X0Y1Y2X3]+0.045413740730899495[Y0X1X2Y3]_0.045413740730899495[Y0Y1X2X3]+0.17287043695155[Z0]+0.1685408730798563[Z0Z1]+0.12056020320710414[Z0Z2]+0.16597394393800363[Z0Z3]+0.1728704369515501[Z1]+0.16597394393800363[Z1Z2]+0.12056020320710414[Z1Z3]_0.22066557903984965[Z2]+0.17467628158972687[Z2Z3]_0.22066557903要40次可以将损失函数的值优化到预设阈值(_2.25)以下，而传统参数化量子线路在达到基于量子计算的任务处理装置与上文描述的基于量子计算的任务处理方法可相互对应参[0140]本实施例的基于量子计算的任务处理装置用于实现前述的基于量子计算的任务读存储介质与上文描述的基于量子计算的任务处理方法可计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述基于量子计算