Effiziente Reduzierung von Ressourcen für die Simulation fermionischer Hamilton-Operatoren aufQuantenhardware

    公开(公告)号:DE112017002971T5

    公开(公告)日:2019-03-14

    申请号:DE112017002971

    申请日:2017-08-03

    Applicant: IBM

    Abstract: Eine Technik bezieht sich darauf, Qubits zu reduzieren, die auf einem Quantencomputer benötigt werden. Ein Fermionen-System wird in Form eines Hamilton-Operators charakterisiert. Das Fermionen-System beinhaltet Fermionen und Fermion-Moden mit einer Gesamtzahl von 2M Fermion-Moden. Der Hamilton-Operator weist eine Paritätssymmetrie auf, die durch Spin-up- und Spin-down-Paritätsoperatoren codiert wird. Fermion-Moden werden so geordnet, dass die erste Hälfte der 2M Moden dem Spin-up und die zweite Hälfte der 2M Moden dem Spin-down entspricht. Der Hamilton-Operator und die Paritätsoperatoren werden unter Verwendung einer Fermion-Qubit-Abbildung transformiert, die Paritätsoperatoren in einen ersten Einzel-Qubit-Pauli-Operator auf einem Qubit M und in einen zweiten Einzel-Qubit-Pauli-Operator auf einem Qubit 2M transformiert. Das Qubit M, auf das der erste Einzel-Qubit-Pauli-Operator angewendet wurde, und das Qubit 2M, auf das der zweite Einzel-Qubit-Pauli-Operator angewendet wurde, werden entfernt

    SCHALTUNGEN GERINGER TIEFE ALS QUANTENKLASSIFIKATOREN

    公开(公告)号:DE112017008151T5

    公开(公告)日:2020-09-03

    申请号:DE112017008151

    申请日:2017-12-21

    Applicant: IBM

    Abstract: Ein System weist Quantenhardware, einen Hauptspeicher, in dem durch einen Computer ausführbare Komponenten gespeichert sind, und einen Prozessor auf, der durch einen Computer ausführbare Komponenten ausführt, die im Hauptspeicher gespeichert sind. Die durch einen Computer ausführbaren Komponenten weisen eine Kalibrierungskomponente auf, die Quantenhardware kalibriert, um eine Quantenschaltung geringer Tiefe zu erzeugen. Die durch einen Computer ausführbaren Komponenten weisen ferner eine Aufwandsfunktionskomponente auf, die auf der Grundlage eines Anfangswerts für einen Parameter eines Klassifikators für maschinelles Lernen eine Aufwandsfunktion für die Quantenschaltung geringer Tiefe ermittelt. Die durch einen Computer ausführbaren Komponenten weisen ferner eine Trainingskomponente auf, die auf der Grundlage der Aufwandsfunktion für die Quantenschaltung geringer Tiefe den Anfangswert für den Parameter während des Trainings in einen zweiten Wert für den Parameter ändert.

    Quantum feature kernel alignment
    4.
    发明专利

    公开(公告)号:AU2020250811A1

    公开(公告)日:2021-09-30

    申请号:AU2020250811

    申请日:2020-03-26

    Applicant: IBM

    Abstract: The illustrative embodiments provide a method, system, and computer program product for quantum feature kernel alignment using a hybrid classical-quantum computing system. An embodiment of a method for hybrid classical-quantum decision maker training includes receiving a training data set. In an embodiment, the method includes selecting, by a first processor, a sampling of objects from the training set, each object represented by at least one vector.In an embodiment, the method includes applying, by a quantum processor, a set of quantum feature maps to the selected objects, the set of quantum maps corresponding to a set of quantum kernels. In an embodiment, the method includes evaluating, by a quantum processor, a set of parameters for a quantum feature map circuit corresponding to at least one of the set of quantum feature maps.

    QUANTUM FEATURE KERNEL ALIGNMENT
    5.
    发明专利

    公开(公告)号:CA3135537A1

    公开(公告)日:2020-10-08

    申请号:CA3135537

    申请日:2020-03-26

    Applicant: IBM

    Abstract: The illustrative embodiments provide a method, system, and computer program product for quantum feature kernel alignment using a hybrid classical-quantum computing system. An embodiment of a method for hybrid classical-quantum decision maker training includes receiving a training data set. In an embodiment, the method includes selecting, by a first processor, a sampling of objects from the training set, each object represented by at least one vector.In an embodiment, the method includes applying, by a quantum processor, a set of quantum feature maps to the selected objects, the set of quantum maps corresponding to a set of quantum kernels. In an embodiment, the method includes evaluating, by a quantum processor, a set of parameters for a quantum feature map circuit corresponding to at least one of the set of quantum feature maps.

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