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分布式量子线路映射技术研究进展
1
作者
朱鹏程
卫丽华
+3 位作者
陈新宇
冯世光
程学云
管致锦
《电子科技大学学报》
北大核心
2025年第4期566-581,共16页
分布式量子计算为突破中等规模带噪声量子计算设备所面临的量子比特数扩展瓶颈提供了有效途径。分布式量子线路映射技术是使用分布式量子计算架构高效执行量子线路的关键,其引入的通信代价对量子计算成功率有着重要影响。随着各类分布...
分布式量子计算为突破中等规模带噪声量子计算设备所面临的量子比特数扩展瓶颈提供了有效途径。分布式量子线路映射技术是使用分布式量子计算架构高效执行量子线路的关键,其引入的通信代价对量子计算成功率有着重要影响。随着各类分布式量子计算架构的兴起,分布式量子线路映射的相关研究引发了广泛关注。该文通过对现有研究工作的分析总结,梳理分布式量子线路映射技术的发展脉络及研究现状,并对未来研究方向进行展望。
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关键词
分布式
量子
计算
量子
线路映射
中等规模带噪声量子计算
量子
隐形传态
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职称材料
QTorch:基于独立的量子程序设计语言的量子-经典混合机器学习框架
2
作者
陈文锦
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第3期412-421,共10页
近年来,量子计算系统在特定采样问题上展现出量子优势,标志着人类进入了含噪声中等规模量子NISQ时代。通过量子机器学习算法在具有实用意义的问题求解上展现量子优势,成为量子计算的一个热点问题。现有的量子-经典混合机器学习框架难以...
近年来,量子计算系统在特定采样问题上展现出量子优势,标志着人类进入了含噪声中等规模量子NISQ时代。通过量子机器学习算法在具有实用意义的问题求解上展现量子优势,成为量子计算的一个热点问题。现有的量子-经典混合机器学习框架难以支撑量子机器学习算法的高效描述和编译,严重影响了算法开发效率。针对这一现状,基于开源经典机器学习框架PyTorch和独立的量子程序设计语言,提出并实现了量子-经典混合机器学习框架QTorch,实现了面向真实量子硬件和量子-经典混合机器学习算法的自动微分技术,提出并实现了并行训练和参数替换优化2种时间性能优化技术,并通过多组实验证实了以上功能与优势,为量子-经典混合机器学习算法提供了高效的运行平台支持,促进了量子机器学习领域的发展。
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关键词
量子
机器学习
变分
量子
线路
含
噪声
中等
规模
量子
(NISQ)
时间性能优化
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职称材料
量子错误缓解研究进展
3
作者
张宇鹍
袁骁
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期1843-1855,共13页
由于与环境的相互作用及对量子设备的控制中存在的偏差,量子设备总是在不断产生错误.若不对这些错误加以处理,错误的积累会使得量子算法的实施变得毫无意义.成熟量子计算机的实现依赖于量子纠错技术以纠正量子设备中的错误.然而,由于量...
由于与环境的相互作用及对量子设备的控制中存在的偏差,量子设备总是在不断产生错误.若不对这些错误加以处理,错误的积累会使得量子算法的实施变得毫无意义.成熟量子计算机的实现依赖于量子纠错技术以纠正量子设备中的错误.然而,由于量子纠错开销巨大,其难以在近期量子设备中实现.故在有噪声中等尺寸量子时代,以变分量子求解器为代表的量子算法选择量子错误缓解技术来压制错误,而非纠正它们.量子错误缓解允许仅通过中等大小的额外资源获得可以接受的计算精读,并已在理论及实验上展示出其可行性.旨在介绍与总结量子错误缓解领域的最新进展,并展望该技术未来发展的前景与方向.
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关键词
量子
计算
近期
量子
设备
量子
错误缓解
量子
算法
有
噪声
的
中等
尺寸
量子
时代
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职称材料
题名
分布式量子线路映射技术研究进展
1
作者
朱鹏程
卫丽华
陈新宇
冯世光
程学云
管致锦
机构
泰州学院信息工程学院
南通大学信息科学技术学院
中山大学计算机学院
出处
《电子科技大学学报》
北大核心
2025年第4期566-581,共16页
基金
国家自然科学基金面上项目(62072259)
江苏省自然科学基金面上项目(BK20221411)。
文摘
分布式量子计算为突破中等规模带噪声量子计算设备所面临的量子比特数扩展瓶颈提供了有效途径。分布式量子线路映射技术是使用分布式量子计算架构高效执行量子线路的关键,其引入的通信代价对量子计算成功率有着重要影响。随着各类分布式量子计算架构的兴起,分布式量子线路映射的相关研究引发了广泛关注。该文通过对现有研究工作的分析总结,梳理分布式量子线路映射技术的发展脉络及研究现状,并对未来研究方向进行展望。
关键词
分布式
量子
计算
量子
线路映射
中等规模带噪声量子计算
量子
隐形传态
Keywords
distributed quantum computing
quantum circuit mapping
noisy intermediate-scale quantum computing
quantum teleportation
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
O413 [理学—理论物理]
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职称材料
题名
QTorch:基于独立的量子程序设计语言的量子-经典混合机器学习框架
2
作者
陈文锦
机构
国防科技大学计算机学院量子信息研究所兼高性能计算国家重点实验室
出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第3期412-421,共10页
文摘
近年来,量子计算系统在特定采样问题上展现出量子优势,标志着人类进入了含噪声中等规模量子NISQ时代。通过量子机器学习算法在具有实用意义的问题求解上展现量子优势,成为量子计算的一个热点问题。现有的量子-经典混合机器学习框架难以支撑量子机器学习算法的高效描述和编译,严重影响了算法开发效率。针对这一现状,基于开源经典机器学习框架PyTorch和独立的量子程序设计语言,提出并实现了量子-经典混合机器学习框架QTorch,实现了面向真实量子硬件和量子-经典混合机器学习算法的自动微分技术,提出并实现了并行训练和参数替换优化2种时间性能优化技术,并通过多组实验证实了以上功能与优势,为量子-经典混合机器学习算法提供了高效的运行平台支持,促进了量子机器学习领域的发展。
关键词
量子
机器学习
变分
量子
线路
含
噪声
中等
规模
量子
(NISQ)
时间性能优化
Keywords
quantum machine learning
variational quantum circuit
noisy intermediate-scale quantum(NISQ)
time performance optimization
分类号
TP303 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
量子错误缓解研究进展
3
作者
张宇鹍
袁骁
机构
北京师范大学物理系
北京师范大学高等量子研究中心
北京大学前沿计算研究中心
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期1843-1855,共13页
文摘
由于与环境的相互作用及对量子设备的控制中存在的偏差,量子设备总是在不断产生错误.若不对这些错误加以处理,错误的积累会使得量子算法的实施变得毫无意义.成熟量子计算机的实现依赖于量子纠错技术以纠正量子设备中的错误.然而,由于量子纠错开销巨大,其难以在近期量子设备中实现.故在有噪声中等尺寸量子时代,以变分量子求解器为代表的量子算法选择量子错误缓解技术来压制错误,而非纠正它们.量子错误缓解允许仅通过中等大小的额外资源获得可以接受的计算精读,并已在理论及实验上展示出其可行性.旨在介绍与总结量子错误缓解领域的最新进展,并展望该技术未来发展的前景与方向.
关键词
量子
计算
近期
量子
设备
量子
错误缓解
量子
算法
有
噪声
的
中等
尺寸
量子
时代
Keywords
quantum computing
near-term quantum devices
quantum error mitigation
quantum algorithms
noisy intermediate-scale quantum era
分类号
O59 [理学—应用物理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分布式量子线路映射技术研究进展
朱鹏程
卫丽华
陈新宇
冯世光
程学云
管致锦
《电子科技大学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
QTorch:基于独立的量子程序设计语言的量子-经典混合机器学习框架
陈文锦
《计算机工程与科学》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
量子错误缓解研究进展
张宇鹍
袁骁
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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