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公开(公告)号：CN115169565A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202211098612.X
申请日：2022-09-09
Applicant: 之江实验室 , 国家超级计算无锡中心
Abstract: 本发明公开一种小分子化学体系的哈密顿量模拟方法和装置，该方法包括：步骤一，首先在经典计算机上根据电子体系轨道数生成Hatree‑Fock初态，二次量子化哈密顿量，通过JW变换将费米子算符变成泡利算符，生成基于UCCSD ansatz的量子门电路；步骤二，通过量子计算机运行量子门电路；步骤三，在经典计算机上，运用分组启发式优化算法，优化并更新量子门电路的参数；步骤四，将更新参数后的量子门电路再次通过量子计算机运行，以此循环迭代直至收敛，计算出哈密顿量的特征。本发明通过经典‑量子结合的方法，克服经典计算遇到的“指数墙”困难，结合经典启发式优化算法，有效缓解误差，避免了量子计算机的噪声等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114611060A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210288822.9
申请日：2022-03-22
Applicant: 国家超级计算无锡中心
Abstract: 本发明提供的面向异构众核架构的PCG预条件子方法，涉及异构众核架构计算的优化方法，对原矩阵A直接进行变换，获得了从矩阵范数或条件数而言具有更高的相似度对角块矩阵M1，同时利用每个从核分别负责一个对角块矩阵M1的子块矩阵求逆计算，保证了预条件子的并行性，减少通信带宽受限所导致的性能下降，提高了整体线性方程组求解的收敛性。
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公开(公告)号：CN115130676B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211068175.7
申请日：2022-09-02
Applicant: 之江实验室 , 国家超级计算无锡中心
Abstract: 本发明公开了基于生命周期的路径搜索判别、优化方法和装置，通过不同维度的张量表示各个量子比特和量子门，将量子随机电路转化为张量网络，将张量网络中的张量按维度大小分为主茎张量和分枝张量，采用分枝张量的交换和融合的方式，得到主茎张量树结构和配套的收缩路径优化，完成最终张量网络收缩，张量的维度对应量子门的操作比特数，根据最终张量网络收缩，进行对应量子比特与量子门之间的作用、量子门之间的融合，收缩路径优化包括：读取张量网络收缩路径；遍历路径，判别是否进行分枝张量的交换和枝融合；根据判别结果进行张量网络收缩路径调优；输出调优后的张量网络收缩路径。
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公开(公告)号：CN115169565B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211098612.X
申请日：2022-09-09
Applicant: 之江实验室 , 国家超级计算无锡中心
Abstract: 本发明公开一种小分子化学体系的哈密顿量模拟方法和装置，该方法包括：步骤一，首先在经典计算机上根据电子体系轨道数生成Hatree‑Fock初态，二次量子化哈密顿量，通过JW变换将费米子算符变成泡利算符，生成基于UCCSD ansatz的量子门电路；步骤二，通过量子计算机运行量子门电路；步骤三，在经典计算机上，运用分组启发式优化算法，优化并更新量子门电路的参数；步骤四，将更新参数后的量子门电路再次通过量子计算机运行，以此循环迭代直至收敛，计算出哈密顿量的特征。本发明通过经典‑量子结合的方法，克服经典计算遇到的“指数墙”困难，结合经典启发式优化算法，有效缓解误差，避免了量子计算机的噪声等问题。
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公开(公告)号：CN115169566A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202211098626.1
申请日：2022-09-09
Applicant: 之江实验室 , 国家超级计算无锡中心
Abstract: 本发明涉及量子线路模拟领域，尤其涉及一种基于张量网络局部采样的随机量子线路模拟方法和装置，该方法包括：步骤一，在张量网络收缩过程中，利用单精度格式对张量进行局部采样操作；步骤二，根据局部采样操作的结果，判断是否进行张量的缩放；步骤三，通过半精度动态缩放算法，动态调整将要缩并的张量数据大小，使所述张量数据大小限制在半精度格式的数值表示范围内；步骤四，采用动态调整后的张量，进行张量缩并，完成张量网络收缩。本发明应用于通用的张量网络收缩，能够有效降低高阶张量的内存需求，显著提升单个CPU处理张量网络的存储能力和计算能力，进而有效扩大诸如量子线路模拟等实际应用课题的上机规模，以及显著提升课题整体性能。
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公开(公告)号：CN115130676A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202211068175.7
申请日：2022-09-02
Applicant: 之江实验室 , 国家超级计算无锡中心
Abstract: 本发明公开了基于生命周期的路径搜索判别、优化方法和装置，通过不同维度的张量表示各个量子比特和量子门，将量子随机电路转化为张量网络，将张量网络中的张量按维度大小分为主茎张量和分枝张量，采用分枝张量的交换和融合的方式，得到主茎张量树结构和配套的收缩路径优化，完成最终张量网络收缩，张量的维度对应量子门的操作比特数，根据最终张量网络收缩，进行对应量子比特与量子门之间的作用、量子门之间的融合，收缩路径优化包括：读取张量网络收缩路径；遍历路径，判别是否进行分枝张量的交换和枝融合；根据判别结果进行张量网络收缩路径调优；输出调优后的张量网络收缩路径。
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