[发明专利]量子态数据处理模型的训练方法、装置、电子设备及介质

说明书

本公开提出了量子态数据处理模型的训练方法、装置、电子设备及介质，涉及量子计算技术领域，具体涉及量子神经网络技术领域，具体实现方案：获取样本量子态数据，并确定初始的量子态数据处理模型，并将样本量子态数据输入至初始的量子态数据处理模型之中，以得到初始的量子态数据处理模型输出的输出态数据，并对输出态数据进行纠缠加权处理，以得到目标输出态数据，以及根据目标输出态数据训练初始的量子态数据处理模型，以及得到目标量子态数据处理模型。从而，当采用目标量子态数据处理模型执行量子分析任务时，能够有效减少量子分析占用的计算资源，提升量子分析效率与实用性，有效地辅助提升量子分析效果。

技术领域

本公开涉及量子计算技术领域，具体涉及量子神经网络技术领域，尤其涉及量子态数据处理模型的训练方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

量子纠缠(quantum entanglement)是量子力学中特有的现象。当几个粒子在彼此之间相互作用后，由于各个粒子所拥有的特性已综合成为整体性质，此时无法单独描述各自的性质，只能描述整体系统的性质，这种现象就被称为量子纠缠。量子纠缠是量子科技中最重要的资源之一，是量子计算和量子信息处理的基本组成部分。施密特分解(SchmidtDecomposition，SD)是分析量子纠缠的基本工具，是纠缠理论中最为核心和实用的方向。

相关技术中，量子分析(例如，施密特分解)采用了神经网络技术，但是，训练的量子神经网络在进行量子分析时，通常消耗较大的计算资源，从而影响量子分析的效果。

发明内容

提供了一种量子态数据处理模型的训练方法、量子态数据处理方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。

根据第一方面，提供了一种量子态数据处理模型的训练方法，包括：获取样本量子态数据；确定初始的量子态数据处理模型；将样本量子态数据输入至初始的量子态数据处理模型之中，以得到初始的量子态数据处理模型输出的输出态数据；对输出态数据进行纠缠加权处理，以得到目标输出态数据；以及根据目标输出态数据训练初始的量子态数据处理模型，以及得到目标量子态数据处理模型。

根据第二方面，提供了一种量子态数据处理方法，包括：获取待处理量子态数据；将待处理量子态数据输入至如上述的量子态数据处理模型的训练方法训练得到的目标量子态数据处理模型之中，以得到目标量子态数据处理模型输出的预测输出态数据；根据预测输出态数据，生成与待处理量子态数据对应的数据结果。

根据第三方面，提供了一种量子态数据处理模型的训练装置，包括：第一获取模块，用于获取样本量子态数据；确定模块，用于确定初始的量子态数据处理模型；第一处理模块，用于将样本量子态数据输入至初始的量子态数据处理模型之中，以得到初始的量子态数据处理模型输出的输出态数据；第二处理模块，用于对输出态数据进行纠缠加权处理，以得到目标输出态数据；以及训练模块，用于根据目标输出态数据训练初始的量子态数据处理模型，以及得到目标量子态数据处理模型。

根据第四方面，提供了一种量子态数据处理装置，包括：第二获取模块，用于获取待处理量子态数据；第三处理模块，用于将待处理量子态数据输入至如上述的量子态数据处理模型的训练装置训练得到的目标量子态数据处理模型之中，以得到目标量子态数据处理模型输出的预测输出态数据；生成模块，用于根据预测输出态数据，生成与待处理量子态数据对应的数据结果。

根据第五方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开实施例提出的量子态数据处理模型的训练方法，或者执行本公开实施例提出的量子态数据处理方法。

根据第六方面，提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开实施例提出的量子态数据处理模型的训练方法，或者执行本公开实施例提出的量子态数据处理方法。