[发明专利]量子数据处理方法及设备

权利要求书

1.一种量子数据处理方法，包括：

确定量子数据集，以及表征所述量子数据集的数据类型的类别信息；

将局域量子电路作用到所述量子数据集所包含的量子数据点上，其中，所述局域量子电路是从参数化量子电路所包含的多个量子比特中选取出部分量子比特后所得到的；

获取测量得到的作用所述量子数据点后的所述局域量子电路中量子比特的状态信息，并将所述状态信息以及所述类别信息作为对经典神经网络进行训练的训练数据，其中，利用训练完成后的所述经典神经网络能够对待处理量子数据集的数据类型进行识别。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

确定所述参数化量子电路，并从所述参数化量子电路所包含的多个量子比特中选取出部分量子比特，将包含有选取出的所述部分量子比特的量子电路作为所述局域量子电路，其中，通过调整所选择的量子比特能够得到多个所述状态信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：

获取所述量子数据集中所有量子数据点对应的预测信息与所述类别信息之间的总差异度，其中，所述预测信息是所述经典神经网络输出的，用于表征所述量子数据点的数据类别；所述总差异度是基于所述量子数据集中各所述量子数据点对应的预测信息与所述类别信息之间的差异度而确定出的；

基于所述总差异度对所述局域量子电路的参数进行调整，以调整作为训练数据的所述状态信息。

4.一种量子数据处理方法，包括：

确定量子数据集，以及表征所述量子数据集的数据类型的类别信息；

将局域量子电路作用到所述量子数据集所包含的量子数据点上，其中，所述局域量子电路是从参数化量子电路所包含的多个量子比特中选取出部分量子比特后所得到的；

获取测量得到的作用所述量子数据点后的所述局域量子电路中量子比特的状态信息，并将所述状态信息以及所述类别信息作为对经典神经网络进行训练的训练数据；

将所述训练数据输入至所述经典神经网络，以对所述经典神经网络进行训练，其中，训练完成后的所述经典神经网络能够对待处理量子数据集的数据类型进行识别。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括：

确定所述参数化量子电路，并从所述参数化量子电路所包含的多个量子比特中选取出部分量子比特，将包含有选取出的所述部分量子比特的量子电路作为所述局域量子电路，其中，通过调整所选择的量子比特能够得到多个所述状态信息。

6.根据权利要求4或5所述的方法，还包括：

所述训练数据输入至所述经典神经网络后，输出表征所述量子数据点的数据类别的预测信息，以得到所述量子数据集中所有量子数据点对应的预测信息；

基于各所述量子数据点对应的预测信息与所述类别信息之间的差异度，得到总差异度；

基于所述总差异度确定损失函数，以基于所述损失函数对所述经典神经网络的参数以及所述局域量子电路的参数进行调整，完成对所述经典神经网络的训练。

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：

计算所述量子数据点对应的预测信息与所述类别信息之间的交叉熵，将计算得到的所述交叉熵作为所述量子数据点对应的预测信息与所述类别信息之间的差异度。

8.根据权利要求4所述的方法，还包括：

获取待处理量子数据集；

将参数调整完成后的所述局域量子电路作用到所述待处理量子数据集上；

获取测量得到的作用所述待处理量子数据集中量子数据点后的所述局域量子电路中量子比特的状态信息；

将所述局域量子电路中量子比特的状态信息输入至训练完成后的所述经典神经网络中，得到表征所述待处理量子数据集的数据类型的预测信息。