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公开(公告)号：CN114936644B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210563969.4
申请日：2022-05-23
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种分布式量子计算中传输代价的优化方法，属于分布式量子计算中传输代价的优化技术领域。解决了分布式量子计算中子系统用于接收并存储其他系统传输的量子态的量子存储位消耗过大问题以及分布式量子计算整体传输代价过高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、存储模式建立；S2、构建跨门合并传输模型；S3、基于合并传输模型的传输代价优化算法。本发明的有益效果为：本发明优化后的合并传输模型，与合并传输模型相比，不影响计算结果的门加入到传输列表中，使得不连续门的量子位也能通过一次传输完成，从而降低传输代价。
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公开(公告)号：CN116484956A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310364972.8
申请日：2023-04-07
Applicant: 南通大学
IPC: G06N10/00
Abstract: 本发明涉及量子计算技术领域，尤其涉及一种基于门分解与门移动的量子线路优化方法。解决了目前线路化简技术时间复杂度大，生成的NCV门序列代价偏大的问题。其技术方案为：步骤包括：S1：综合出排布方式集合表；S2：遍历给定的量子线路查找Toffoli门；S3：遍历排布方式集合表；S4：根据排布方式集合表确定分解方式后，根据移动规则改变门序，再利用约简规则与删除规则进行线路优化；S5：通过Cost115标准比较原始线路与优化后线路的量子代价。本发明的有益效果为：本发明能对NCV线路进一步化简，降低线路的量子代价，提高了线路的保真度。
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公开(公告)号：CN116389284A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310260426.X
申请日：2023-03-17
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种分布式量子计算中基于依赖图的传输代价优化方法，属于分布式量子计算中传输代价的优化技术领域。解决了解决目前传输代价计算复杂度过高，传输代价优化效果不明显的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：证明合并传输模型优化分布式量子线路的传输代价的有效性；S2：建立基于依赖图的传输匹配模型；S3：基于禁忌搜索算法优化分布式量子线路的传输代价方法，减少分布式线路的传输代价，即减少合并传输的次数。本发明的有益效果为：本发明具有更高效的合并传输模型匹配策略，更低传输代价，适用性更广的优点。
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公开(公告)号：CN115600679A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211362284.X
申请日：2022-11-02
Applicant: 南通大学(CN)
Abstract: 本发明提供了一种基于NCV量子门序列等价变换的量子线路化简方法，属于量子计算技术领域。解决了NCV量子门序列的线路化简问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、在实验集中形成NCV线路集合；S2、将规则研究延伸到NCV门库中；S3、通过真值表的方式进行等价性验证；S4、通过遍历的方式在NCV线路中找到特定可化简的子线路时，进行线路替换；S5、利用真值表进行验算整理出五组规律，并对NCV量子门序列进行运用，减少线路代价。本发明的有益效果为：本发明进一步化简了NCV线路，降低了NCV线路的量子代价，缩短了线路执行时间，且进一步降低线路映射过程中错误率的问题，使线路变换更加灵活。
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公开(公告)号：CN114936644A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210563969.4
申请日：2022-05-23
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种分布式量子计算中传输代价的优化方法，属于分布式量子计算中传输代价的优化技术领域。解决了分布式量子计算中子系统用于接收并存储其他系统传输的量子态的量子存储位消耗过大问题以及分布式量子计算整体传输代价过高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、存储模式建立；S2、构建跨门合并传输模型；S3、基于合并传输模型的传输代价优化算法。本发明的有益效果为：本发明优化后的合并传输模型，与合并传输模型相比，不影响计算结果的门加入到传输列表中，使得不连续门的量子位也能通过一次传输完成，从而降低传输代价。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116389284B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310260426.X
申请日：2023-03-17
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种分布式量子计算中基于依赖图的传输代价优化方法，属于分布式量子计算中传输代价的优化技术领域。解决了解决目前传输代价计算复杂度过高，传输代价优化效果不明显的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：证明合并传输模型优化分布式量子线路的传输代价的有效性；S2：建立基于依赖图的传输匹配模型；S3：基于禁忌搜索算法优化分布式量子线路的传输代价方法，减少分布式线路的传输代价，即减少合并传输的次数。本发明的有益效果为：本发明具有更高效的合并传输模型匹配策略，更低传输代价，适用性更广的优点。
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公开(公告)号：CN115618957A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211231084.0
申请日：2022-10-09
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于量子位存储的传输代价优化方法，属于分布式量子计算中传输代价的优化技术领域。解决了量子资源消耗过高以及传输代价过高的问题。其技术方案为：S1、建立储存模型；S2、构建跨门合并传输模型；S3、基于分布式量子线路存储模型下的传输代价优化算法。本发明的有益效果为：本发明拥有适用性广、传输代价低的存储模式，并且减少了量子位的消耗。
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公开(公告)号：CN114936645A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210588794.2
申请日：2022-05-26
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明属于量子计算技术领域，具体涉及基于多矩阵变换的CNOT量子线路最近邻综合优化方法。本发明包括以下步骤：步骤1、根据CNOT线路生成对应的布尔矩阵M；步骤2、生成布尔矩阵M的转置矩阵TM，中心翻转矩阵FM以及中心翻转矩阵的转置矩阵FTM，并将它们依次存入列表matrix_list中；步骤3、遍历matrix_list，生成四种矩阵对应的综合线路实例p_i(1≤i≤4)；步骤4、开始计时，调用每一个实例p_i的start()方法和jion()方法，各自运行四个综合方法对应的进程，结束计时；步骤5、根据每个进程返回的cont_gates变量值获取四种综合方法的线路代价，选取最小的代价对应的CNOT门序；步骤6、返回代价最小的最近邻CNOT线路和算法运行时间。
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公开(公告)号：CN119940564A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510086093.2
申请日：2025-01-20
Applicant: 南通大学
IPC: G06N10/20 , G06N10/40 , G06N10/60 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及量子计算技术领域，尤其涉及一种感知硬件约束的MCT线路分解方法。解决了在高级量子线路分解中难以适配量子芯片架构的问题。其技术方案为：S1：遍历量子线路，找出其中需要分解的MCT线路模块；S2：对每个MCT线路模块进行线路预处理，生成关联门对；S3：感知量子芯片中子拓扑，对每个MCT线路模块根据控制量子位数量划分策略以及簇中数量受限的二分k‑means聚类算法进行控制量子位分组；S4：根据米勒分解及三种衍生分解方式对每个MCT线路模块采取互逆分解策略；S5：将分解后的量子线路置于量子计算设备上进行映射。本发明的有益效果为：减少量子线路的基本门数与附加门数；提高量子线路执行的保真度。
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公开(公告)号：CN118364925A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410491957.4
申请日：2024-04-23
Applicant: 南通大学
IPC: G06N10/20 , G06N10/70 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及量子机器学习技术领域，尤其涉及一种优化量子神经网路改进振幅编码的方法。解决了量子自注意模型规模过大的问题。其技术方案为：S1、收集二分类数据集，加载二分类数据集；S2、将加载后的数据集，对样本特征进行重排；S3、根据重排特征两次简化之后的特征；S4：自注意机制的向量Q,K,V操作通过编码层已经得到，继续构建量子自注意模型训练层，以实现自注意机制公式的计算。本发明的有益效果为：量子自注意模型的量子位减少；量子自注意模型产生更少的训练损失以及更好的收敛效果；量子自注意模型的线路设计层次灵活多变。
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