-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116502727B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202310503167.9
申请日：2023-05-06
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及量子线路映射及优化技术领域，尤其涉及一种基于蒙特卡洛树的分布式量子线路映射方法。解决了目前分布式量子线路映射代价过高的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：建立分布式超导量子计算架构模型，具体包括：S11:分布式架构模型构建和S12：分布式量子网络拓扑图构建；S2：分布式量子线路路由模式；具体包括S21：QPU间的路由模式，S22：QPU内的路由模式；S3：分布式量子线路路由优化；具体包括S31：确定优化指标，S32：构建分布式量子线路路由的三层搜索树模型，S33：利用蒙特卡洛树搜索路由代价最低的路径。本发明的有益效果为：本发明具有降低映射的复杂度、加快映射的求解速度的效果。
-
公开(公告)号：CN118171747A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410374135.8
申请日：2024-03-29
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于量子位线切割的分布式量子线路划分方法，属于分布式量子计算技术领域。解决了传输代价增加的技术问题。其技术方案为：S1、建立量子位切割模型；包括切割量子门与基于切割量子位线；S2、优化函数构建；S3、割点选择策略：使用遗传算法步骤中的初始化种群、选择、交叉和变异。本发明的有益效果为：本发明能提高分布式量子计算效率、提高分布式量子计算可靠性、提高分布式量子计算的可扩展性。
-
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。
-
公开(公告)号：CN116502727A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310503167.9
申请日：2023-05-06
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及量子线路映射及优化技术领域，尤其涉及一种基于蒙特卡洛树的分布式量子线路映射方法。解决了目前分布式量子线路映射代价过高的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：建立分布式超导量子计算架构模型，具体包括：S11:分布式架构模型构建和S12：分布式量子网络拓扑图构建；S2：分布式量子线路路由模式；具体包括S21：QPU间的路由模式，S22：QPU内的路由模式；S3：分布式量子线路路由优化；具体包括S31：确定优化指标，S32：构建分布式量子线路路由的三层搜索树模型，S33：利用蒙特卡洛树搜索路由代价最低的路径。本发明的有益效果为：本发明具有降低映射的复杂度、加快映射的求解速度的效果。
-
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.017 seconds)
