(57)【要約】【課題】制御パルス生成方法の提供。【解決手段】制御パルス生成方法は、システムハミルトニアンを取得することと、パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを取得して、パラメトリック量子回路における全ての量子論理ゲートにより形成されたゲートシーケンスに対する、初期パルスシーケンスを得、初期制御パルスは、システムハミルトニアンに基づいて模擬的に得られることと、初期パルスシーケンスを目標量子ハードウェア装置に印加した後に得られた量子システムのシステム状態情報を取得することと、システム状態情報と、目標量子制御タスクが実現すべき目標状態情報との関係に基づいて、パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整することによって、目標パルスシーケンスを得、目標パルスシーケンスを目標量子ハードウェア装置に印加した後に、目標量子制御タスクが実現可能であることと、を含む。【選択図】図１
2022003576.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パラメトリック量子回路によって表された目標量子制御タスクを実現するための目標量子ハードウェア装置の関連物理パラメータに基づいて構築され、前記目標量子ハードウェア装置に対応する量子システムのハミルトニアンを表すためのシステムハミルトニアンを取得することと、
前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを取得して、前記パラメトリック量子回路における全ての前記量子論理ゲートにより形成されたゲートシーケンスに対する、初期パルスシーケンスを得、ここで、前記初期制御パルスは、前記システムハミルトニアンに基づいて模擬的に得られることと、
前記初期パルスシーケンスを前記目標量子ハードウェア装置に印加した後に得られた前記量子システムのシステム状態情報を取得することと、
前記システム状態情報と、前記目標量子制御タスクが実現すべき目標状態情報との関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、前記初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整することによって、目標パルスシーケンスを得、ここで、前記目標パルスシーケンスは、前記目標量子ハードウェア装置に印加された後に、前記目標量子制御タスクを実現可能であることと、を含む、
制御パルス生成方法。
【請求項２】
前記制御パルス生成方法は、
前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期模擬パルスを取得することと、
前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期模擬パルスに基づいて、前記システムハミルトニアンに対して動力学進化処理を行うことによって、前記目標量子ハードウェア装置における物理量子ビットに前記初期模擬パルスを印加するシミュレーションを行い、前記初期模擬パルスにより実現される模擬量子ゲートを模擬的に得ることと、
模擬的に得られた前記模擬量子ゲートと前記量子論理ゲートとの関係に基づいて、前記初期模擬パルスのパルスパラメータを最適化して、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを得、ここで、近似量子論理ゲートは、前記初期制御パルスに基づいて得られ、前記量子論理ゲートからの忠実度が予め設定された忠実度規則を満たすことと、をさらに含む、
請求項１に記載の制御パルス生成方法。
【請求項３】
前記制御パルス生成方法は、
少なくとも、前記システムハミルトニアンと、前記パラメトリック量子回路に含まれる論理量子ゲートとに基づいて、進化によって第１目標関数を得、ここで、前記第１目標関数は、前記目標量子ハードウェア装置に初期パルスシーケンスを印加するシミュレーションを行った後に得られた模擬量子ゲートと、前記パラメトリック量子回路に含まれる論理量子ゲートとの関係を表すことをさらに含み、
前記模擬的に得られた前記模擬量子ゲートと前記量子論理ゲートとの関係に基づき、前記初期模擬パルスのパルスパラメータを最適化して、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを得ることは、
前記初期模擬パルスのパルスパラメータを最適化することによって、前記第１目標関数を最小化して最小関数値を得、ここで、前記最小関数値に対応する模擬量子ゲートは、前記近似量子論理ゲートであることと、
前記最小関数値に対応する模擬パルスを、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスとすることと、を含む、
請求項２に記載の制御パルス生成方法。
【請求項４】
前記制御パルス生成方法は、
前記目標量子ハードウェア装置における物理量子ビット間の物理的連通関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路における論理量子ビットを前記目標量子ハードウェア装置における物理量子ビットにマッピングして、論理量子ビットと物理量子ビットとのマッピング関係を表す目標パラメトリック量子回路を得ることをさらに含み、
前記パラメトリック量子回路における全ての前記量子論理ゲートにより形成されたゲートシーケンスに対する、初期パルスシーケンスを得ることは、
前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートが２つ以上存在する場合に、前記目標パラメトリック量子回路によって表されたマッピング関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路に含まれる各前記量子論理ゲートの初期制御パルスに対して、シーケンス及び／又は順序に基づく最適化処理を行い、前記初期パルスシーケンスを模擬的に得ることを含み、
ここで、近似量子論理ゲートは、前記初期パルスシーケンスに含まれる制御パルスに基づいて得られ、前記量子論理ゲートからの忠実度が予め設定された忠実度規則を満たす、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の制御パルス生成方法。
【請求項５】
前記制御パルス生成方法は、
トモグラフィーパルスシーケンスを取得することと、
前記目標パルスシーケンスを前記目標量子ハードウェア装置に印加した後、前記トモグラフィーパルスシーケンスを印加した後に返された測定結果を取得することと、をさらに含み、
前記初期パルスシーケンスを前記目標量子ハードウェア装置に印加した後に得られた前記量子システムのシステム状態情報を取得することは、
前記測定結果に基づいて、前記目標量子ハードウェア装置における各物理量子ビットの状態情報を得て、前記量子システムのシステム状態情報を得ることを含む、
請求項１に記載の制御パルス生成方法。
【請求項６】
前記制御パルス生成方法は、
前記パラメトリック量子回路に対する第２目標関数を取得することと、
前記第２目標関数に基づいて、前記システム状態情報に対応する関数値を算出することと、をさらに含み、
前記システム状態情報と、前記目標量子制御タスクが実現すべき目標状態情報との関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、前記初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整することによって、目標パルスシーケンスを得ることは、
前記システム状態情報に対応する関数値に基づいて、前記第２目標関数が関数規則を満たしていないと判定された場合に、前記第２目標関数が関数規則を満たすまで、前記パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、前記初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整し、調整された初期パルスシーケンスに対応するシステム状態情報を再取得するとともに、関数値を再取得することと、
前記関数規則を満たす第２目標関数に対応する初期パルスシーケンスを前記目標パルスシーケンスとすることと、を含む、
請求項１に記載の制御パルス生成方法。
【請求項７】
前記制御パルス生成方法は、
少なくとも前記量子システムのシステム状態情報を出力結果とすることと、
前記出力結果を可視化インタラクションインタフェースにて表示することと、をさらに含む、
請求項１に記載の制御パルス生成方法。
【請求項８】
パラメトリック量子回路によって表された目標量子制御タスクを実現するための目標量子ハードウェア装置の関連物理パラメータに基づいて構築され、前記目標量子ハードウェア装置に対応する量子システムのハミルトニアンを表すためのシステムハミルトニアンを取得するハミルトニアン取得ユニットと、
前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを取得して、前記パラメトリック量子回路における全ての前記量子論理ゲートにより形成されたゲートシーケンスに対する、初期パルスシーケンスを得、ここで、前記初期制御パルスは、前記システムハミルトニアンに基づいて模擬的に得られる制御パルス取得ユニットと、
前記初期パルスシーケンスを前記目標量子ハードウェア装置に印加した後に得られた前記量子システムのシステム状態情報を取得する状態情報取得ユニットと、
前記システム状態情報と、前記目標量子制御タスクが実現すべき目標状態情報との関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、前記初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整することによって、目標パルスシーケンスを得、ここで、前記目標パルスシーケンスは、前記目標量子ハードウェア装置に印加された後に、前記目標量子制御タスクを実現可能である目標パルスシーケンス確定ユニットと、を備える、
制御パルス生成装置。
【請求項９】
前記制御パルス生成装置は、
前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期模擬パルスを取得する模擬パルス取得ユニットと、
前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期模擬パルスに基づいて、前記システムハミルトニアンに対して動力学進化処理を行うことによって、前記目標量子ハードウェア装置における物理量子ビットに前記初期模擬パルスを印加するシミュレーションを行い、前記初期模擬パルスにより実現される模擬量子ゲートを模擬的に得る動力学進化ユニットと、
模擬的に得られた前記模擬量子ゲートと前記量子論理ゲートとの関係に基づいて、前記初期模擬パルスのパルスパラメータを最適化して、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを得、ここで、近似量子論理ゲートは、前記初期制御パルスに基づいて得られ、前記量子論理ゲートからの忠実度が予め設定された忠実度規則を満たす最適化ユニットと、をさらに備える、
請求項８に記載の制御パルス生成装置。
【請求項１０】
前記制御パルス生成装置は、
少なくとも、前記システムハミルトニアンと、前記パラメトリック量子回路に含まれる論理量子ゲートとに基づいて、進化によって第１目標関数を得、ここで、前記第１目標関数は、前記目標量子ハードウェア装置に初期パルスシーケンスを印加するシミュレーションを行った後に得られた模擬量子ゲートと、前記パラメトリック量子回路に含まれる論理量子ゲートとの関係を表す第１目標関数確定ユニットをさらに備え、
前記最適化ユニットは、
前記初期模擬パルスのパルスパラメータを最適化することによって、前記第１目標関数を最小化して最小関数値を得、ここで、前記最小関数値に対応する模擬量子ゲートは、前記近似量子論理ゲートであることと、
前記最小関数値に対応する模擬パルスを、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスとすることと、にさらに用いられる、
請求項９に記載の制御パルス生成装置。
【請求項１１】
前記制御パルス生成装置は、
前記目標量子ハードウェア装置における物理量子ビット間の物理的連通関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路における論理量子ビットを前記目標量子ハードウェア装置における物理量子ビットにマッピングして、論理量子ビットと物理量子ビットとのマッピング関係を表す目標パラメトリック量子回路を得るマッピングユニットをさらに備え、
前記制御パルス取得ユニットは、
前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートが２つ以上存在する場合に、前記目標パラメトリック量子回路によって表されたマッピング関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路に含まれる各前記量子論理ゲートの初期制御パルスに対して、シーケンス及び／又は順序に基づく最適化処理を行い、前記初期パルスシーケンスを模擬的に得ることに用いられ、
ここで、近似量子論理ゲートは、前記初期パルスシーケンスに含まれる制御パルスに基づいて得られ、前記量子論理ゲートからの忠実度が予め設定された忠実度規則を満たす、
請求項８〜１０のいずれか１項に記載の制御パルス生成装置。
【請求項１２】
前記制御パルス生成装置は、
トモグラフィーパルスシーケンスを取得するトモグラフィーパルスシーケンス取得ユニットと、
前記目標パルスシーケンスを前記目標量子ハードウェア装置に印加した後、前記トモグラフィーパルスシーケンスを印加した後に返された測定結果を取得する測定結果取得ユニットと、をさらに備え、
前記状態情報取得ユニットは、前記測定結果に基づいて、前記目標量子ハードウェア装置における各物理量子ビットの状態情報を得て、前記量子システムのシステム状態情報を得ることにさらに用いられる、
請求項８に記載の制御パルス生成装置。
【請求項１３】
前記制御パルス生成装置は、
前記パラメトリック量子回路に対する第２目標関数を取得し、前記第２目標関数に基づいて、前記システム状態情報に対応する関数値を算出する第２目標関数確定ユニットをさらに備え、
前記目標パルスシーケンス確定ユニットは、
前記システム状態情報に対応する関数値に基づいて、前記第２目標関数が関数規則を満たしていないと判定された場合に、前記第２目標関数が関数規則を満たすまで、前記パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、前記初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整し、調整された初期パルスシーケンスに対応するシステム状態情報を再取得するとともに、関数値を再取得することと、
前記関数規則を満たす第２目標関数に対応する初期パルスシーケンスを前記目標パルスシーケンスとすることと、にさらに用いられる、
請求項８に記載の制御パルス生成装置。
【請求項１４】
前記制御パルス生成装置は、
少なくとも前記量子システムのシステム状態情報を出力結果とし、前記出力結果を可視化インタラクションインタフェースにて表示する可視化ユニットをさらに備える、
請求項８に記載の制御パルス生成装置。
【請求項１５】
ユーザによって入力された、パラメトリック量子回路によって表された目標量子制御タスクを実現するための目標量子ハードウェア装置の関連物理パラメータを受信し、前記目標量子ハードウェア装置を表すシステムハミルトニアンを構築する端末と、
前記システムハミルトニアンを取得し、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを取得して、前記パラメトリック量子回路における全ての前記量子論理ゲートにより形成されたゲートシーケンスに対する、システムハミルトニアンに基づいて模擬的に得られる初期パルスシーケンスを得、前記初期パルスシーケンスを前記目標量子ハードウェア装置に印加した後に得られた量子システムのシステム状態情報を取得し、前記システム状態情報と、前記目標量子制御タスクが実現すべき目標状態情報との関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、前記初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整することによって、目標パルスシーケンスを得、ここで、前記目標パルスシーケンスは、前記目標量子ハードウェア装置に印加された後に、前記目標量子制御タスクを実現可能であるクラウドサーバと、を少なくとも備える、
制御パルス生成システム。
【請求項１６】
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続されるメモリと、を備え、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサで実行可能な命令が記憶され、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の制御パルス生成方法を実行させる、
電子デバイス。
【請求項１７】
コンピュータに請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の制御パルス生成方法を実行させる命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１８】
コンピュータにおいて、プロセッサにより実行されると、請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の制御パルス生成方法を実現するプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、データ処理の技術分野に関し、特に量子コンピューティングの技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
量子コンピューティングは、次世代コンピューティング技術の心臓部であるとみなされると同時に、新たな量子革命をリードする代表的な技術でもある。近年、量子コンピューティングのソフトウェア分野、ハードウェア分野を問わず、著しい進歩を得ている。量子ソフトウェアでは、近日複数の応用され得る量子アルゴリズム及び各種の量子クラウドプラットフォームが相次いで研究開発され、実現されている。量子ハードウェアでは、業界は超伝導回路、イオントラップ、光量子、ＮＶ中心、核磁気共鳴などを含む複数の異なるタイプの量子ハードウェア候補を有している。異なる技術路線はそれぞれの優位性を示しており、もちろん相応の挑戦もある。しかし、特に指摘しなければならないのは、量子ソフトウェアと量子ハードウェアの間は自然に結合されるわけではなく、両者間のギャップを埋めるには一定の技術的サポートが必要である。そのため、量子ソフトウェアと量子ハードウェアの結合は量子コンピューティング全体の中で替えきかない役割を演じているが、どのように量子ソフトウェアと量子ハードウェアの間の結合を通じて、異なるタイプ／異なるストラクチャーの量子ハードウェアに自動で効率的に適合する１つの量子制御ソリューションを実現するかは、早急に解決しなければならない問題となっている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本開示は、制御パルス生成方法、装置、システム、電子デバイス、記憶媒体及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示の１つの態様では、クラウドに適用される制御パルス生成方法を提供し、該方法は、パラメトリック量子回路によって表された目標量子制御タスクを実現するための目標量子ハードウェア装置の関連物理パラメータに基づいて構築され、前記目標量子ハードウェア装置に対応する量子システムのハミルトニアンを表すためのシステムハミルトニアンを取得することと、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを取得して、前記パラメトリック量子回路における全ての前記量子論理ゲートにより形成されたゲートシーケンスに対する、初期パルスシーケンスを得、ここで、前記初期制御パルスは、前記システムハミルトニアンに基づいて模擬的に得られることと、前記初期パルスシーケンスを前記目標量子ハードウェア装置に印加した後に得られた前記量子システムのシステム状態情報を取得することと、前記システム状態情報と、前記目標量子制御タスクが実現すべき目標状態情報との関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、前記初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整することによって、目標パルスシーケンスを得、ここで、前記目標パルスシーケンスは、前記目標量子ハードウェア装置に印加された後に、前記目標量子制御タスクを実現可能であることと、を含む。
【０００５】
本開示のもう１つの様態では、制御パルス生成装置を提供し、該装置は、パラメトリック量子回路によって表された目標量子制御タスクを実現するための目標量子ハードウェア装置の関連物理パラメータに基づいて構築され、前記目標量子ハードウェア装置に対応する量子システムのハミルトニアンを表すためのシステムハミルトニアンを取得するためのハミルトニアン取得ユニットと、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを取得して、前記パラメトリック量子回路における全ての前記量子論理ゲートにより形成されたゲートシーケンスに対する、初期パルスシーケンスを得、ここで、前記初期制御パルスは、前記システムハミルトニアンに基づいて模擬的に得られるための制御パルス取得ユニットと、前記初期パルスシーケンスを前記目標量子ハードウェア装置に印加した後に得られた前記量子システムのシステム状態情報を取得するための状態情報取得ユニットと、前記システム状態情報と、前記目標量子制御タスクが実現すべき目標状態情報との関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、前記初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整することによって、目標パルスシーケンスを得、ここで、前記目標パルスシーケンスは、前記目標量子ハードウェア装置に印加された後に、前記目標量子制御タスクを実現可能であるための目標パルスシーケンス確定ユニットと、を備える。
【０００６】
本開示のもう１つの様態では、制御パルス生成システムを提供し、該システムは、少なくとも端末とクラウドサーバとを備え、前記端末は、ユーザによって入力された、パラメトリック量子回路によって表された目標量子制御タスクを実現するための目標量子ハードウェア装置の関連物理パラメータを受信し、前記目標量子ハードウェア装置を表すシステムハミルトニアンを構築することに用いられ、前記クラウドサーバは、前記システムハミルトニアンを取得し、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを取得して、前記パラメトリック量子回路における全ての前記量子論理ゲートにより形成されたゲートシーケンスに対する、システムハミルトニアンに基づいて模擬的に得られる初期パルスシーケンスを得、前記初期パルスシーケンスを前記目標量子ハードウェア装置に印加した後に得られた前記量子システムのシステム状態情報を取得し、前記システム状態情報と、前記目標量子制御タスクが実現すべき目標状態情報との関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、前記初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整することによって、目標パルスシーケンスを得、ここで、前記目標パルスシーケンスは、前記目標量子ハードウェア装置に印加された後に、前記目標量子制御タスクを実現可能であることに用いられる。
【０００７】
本開示のもう１つの様態では、電子デバイスを提供し、該デバイスは、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサに通信接続されるメモリと、を備え、メモリには、少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されており、命令は、少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、本開示の任意の実施形態の方法を実行させる。
【０００８】
本開示のもう１つの様態では、コンピュータ命令を記憶した非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を提供し、該コンピュータ命令を記憶した非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、本開示の任意の実施形態の方法をコンピュータに実行させる。
【０００９】
本開示のもう１つの様態では、プログラムを提供し、該プログラムは、プロセッサにより実行されると、本開示の任意の実施形態の方法を実現する。
【００１０】
本開示によれば、量子コンピューティングソフトウェア（すなわち量子ソフトウェア）を量子コンピューティングハードウェア（すなわち、量子ハードウェア）と結合させ、すなわち、量子コンピューティングソフトウェアを用いて、所与の量子ハードウェア装置、すなわち目標量子ハードウェア装置に印加するための目標パルスシーケンスを得ることにより、得られた目標パルスシーケンスに基づいて、所与の量子タスク、すなわち目標量子制御タスクを実現する。
【００１１】
ここに記載された内容は、本開示の実施形態のキーポイント又は重要な特徴を記述することを意図せず、また、本開示の範囲を制限することにも用いられないことを理解すべきである。本開示の他の特徴については、下記の明細書を通して説明を促す。
【００１２】
添付図面は、本方案をより良く理解するためのものであり、本開示を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本開示の実施形態による制御パルス生成方法を実現するフローチャートを示す概略図である。
【図２】本開示の実施形態による制御パルス生成方法の具体例を実現するフローチャートを示す概略図である。
【図３】本開示の実施形態による制御パルス生成方法の具体例に係るパラメトリック量子回路の構造を示す概略図である。
【図４】本開示の実施形態による制御パルス生成方法の具体例に係る目標量子ハードウェア装置における量子ビット間の連通構造を示す概略図である。
【図５】本開示の実施形態による制御パルス生成方法の具体例に係る、マッピング関係を表すパラメトリック量子回路の構造を示す概略図である。
【図６】本開示の実施形態による制御パルス生成方法の具体例に係る、目標パルスシーケンス及びトモグラフィーパルスシーケンスを示す概略図である。
【図７】本開示の実施形態による制御パルス生成方法の具体例に係る、目標パルスシーケンス及びトモグラフィーパルスシーケンスを示す概略図である。
【図８】本開示の実施形態による制御パルス生成方法の具体例を実現するフローチャートを示す概略図である。
【図９】本開示の実施形態による制御パルス生成方法の具体例を実現するフローチャートを示す概略図である。
【図１０】本開示の実施形態による制御パルス生成装置の構成を示す概略図である。
【図１１】本開示の実施形態による制御パルス生成システムの構成を示す概略図である。
【図１２】本開示の実施形態による制御パルス生成方法を実現するための電子デバイスのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下では、本開示の例示的な実施形態を、理解を容易にするために本開示の実施形態の様々な詳細を含む添付の図面に関連して説明するが、これらは単に例示的なものであると考えるべきである。したがって、当業者は、本開示の範囲及び精神を逸脱することなく、本明細書に記載された実施形態に様々な変更及び修正を加えることができることを認識すべきである。同様に、以下の説明では、周知の機能及び構成については、明確化及び簡明化のために説明を省略する。
【００１５】
特定の量子タスクを実現するために、通常、量子論理ゲート（例えば基礎量子ゲート）からなる量子回路を構築し、さらに構築した量子回路における量子論理ゲートを、量子ハードウェアが実行可能なパルス命令に変換することで、量子回路を実現し、つまり当該特定の量子タスクを実現する。
【００１６】
そして、実際の応用では、量子ソフトウェア・ハードウェア間の格差をうまく解消するために、業界にはさまざまなソリューションがある。そのうちの一つの案としては、実験室の中で、経験に基づいて手動又は半自動で物理信号（例えば制御パルス）を調節して、量子ハードウェア装置が実行する必要のある論理操作に適合させることである。このソリューションには限界が大きく、量子ハードウェア装置を交換する度に、再度調整して適合させる必要があり、効率が悪い。ここで、留意しなければならないのは、量子ソフトウェア・ハードウェアインタフェースが量子ハードウェア構造のタイプとストラクチャーに強く依存していることにある。例えば超伝導量子コンピューティング、イオントラップ量子コンピューティング、光量子コンピューティング、核磁気共鳴量子コンピューティングなどでは、量子制御において印加するパルスが異なる。そのため、如何に異なるタイプ／異なるストラクチャーの量子ハードウェアに自動で効率的に適合する１つの量子制御ソリューションを設計するかは、早急に解決すべき問題となっている。言い換えれば、異なる物理原理及び異なる物理ストラクチャーに基づく量子コンピュータ、例えば超伝導量子回路、イオントラップ、核磁気共鳴などに対して、如何に汎用的なソリューションを用いて任意の量子ハードウェア上で、例えば量子アルゴリズム、パルス最適化、ノイズ分析などの各種の量子タスクを実現するかは、早急に解決すべき問題になっている。
【００１７】
これを踏まえて、本開示は、量子制御のソリューションを提供し、すなわち、本開示は、制御パルス生成方法、装置、システム、電子デバイス、及び記憶媒体を提供する。ユーザは、量子ハードウェア構造（または量子ハードウェア装置）のハミルトニアン（システムハミルトニアンとも呼ばれる）と、実行すべき量子タスク（すなわち目標量子制御タスク）をクラウドにアップロードすることができ、クラウドは、当該量子ハードウェア構造のハミルトニアン及び指定されたタスクの呼び出し、量子制御プロセスの呼び出しに必要な各種機能モジュールに基づいてワークフローを構築することで、パルスにて量子制御タスクを自動的に実行して、パルスにて目標量子制御タスクを実現する。量子制御タスク（例えば、目標量子制御タスク）には、パルス最適化、カスタム制御パルス、量子制御システムのシミュレーション、量子アルゴリズムの提出及びパルスの生成、第三者ハードウェア（即ち量子ハードウェア装置）とのドッキングテストなどが含まれるが、これらに限定されない。
【００１８】
具体的に、図１は、本開示の実施形態による制御パルス生成方法を実現するフローチャートを示す概略図である。図１に示すように、当該方法は、クラウドサーバに適用され、以下のステップを含む。
【００１９】
ステップ１０１において、パラメトリック量子回路によって表された目標量子制御タスクを実現するための目標量子ハードウェア装置の関連物理パラメータに基づいて構築され、前記目標量子ハードウェア装置に対応する量子システムのハミルトニアンを表すためのシステムハミルトニアンを取得する。一例では、クラウドサーバに対応するクライアント側からシステムハミルトニアンを取得する。
【００２０】
ステップ１０２において、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを取得して、前記パラメトリック量子回路における全ての前記量子論理ゲートにより形成されたゲートシーケンスに対する、初期パルスシーケンスを得る。ここで、前記初期制御パルスは、前記システムハミルトニアンに基づいて模擬的に得られる。
【００２１】
ステップ１０３において、前記初期パルスシーケンスを前記目標量子ハードウェア装置に印加した後に得られた前記量子システムのシステム状態情報を取得する。
【００２２】
ステップ１０４において、前記システム状態情報と、前記目標量子制御タスクが実現すべき目標状態情報との関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、前記初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整することによって、目標パルスシーケンスを得る。ここで、前記目標パルスシーケンスは、前記目標量子ハードウェア装置に印加された後に、前記目標量子制御タスクを実現可能である。つまり、パラメトリック量子回路のパラメータを調整することで、模擬的に得られた初期パルスシーケンスのパルスパラメータを間接的に調整し、このようにして、現実の量子ハードウェア装置に応用できる目標パルスシーケンスを得、更にこの目標パルスシーケンスを利用して現実の量子ハードウェア装置、即ち目標量子ハードウェア装置において、前記目標量子制御タスクを実現する。
【００２３】
このようにして、本開示は、汎用的なソリューションを提供し、任意の量子ハードウェア（つまり目標量子ハードウェア装置）上で任意の目標量子制御タスクを実現することができ、量子コンピューティングソフトウェア（すなわち量子ソフトウェア）を量子計算ハードウェア（すなわち量子ハードウェア）と結合することができ、すなわち、量子コンピューティングソフトウェアを用いて、所与の量子ハードウェア装置、すなわち目標量子ハードウェア装置に印加するための目標パルスシーケンスを得ることによって、得られた目標パルスシーケンスに基づいて所与の量子タスク、すなわち目標量子制御タスクを実現する。
【００２４】
本開示の１つの具体例では、初期制御パルスは、以下の方法により取得することができ、具体的に、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期模擬パルスを取得することを含む。ここで、前記初期模擬パルスは、量子論理ゲートとマッチングして予め設定された最適なパルスであってもよいし、ランダムに生成された模擬パルスであってもよく、本開示の方案ではこれを制限しない。例えば、パラメトリック量子回路は、複数の量子論理ゲートを含むことができ、ここで、複数の量子論理ゲートのうちの一部の論理ゲートに対応する初期模擬パルスは、予め設定された固定値（すなわち、予め設定された最適なパルス）であり、他の一部の論理ゲートのパルスは、例えばランダムに生成された非固定値であってもよいし、例えば、単一量子ビット論理ゲートの場合に、初期模擬パルスはランダムに生成される一方、２量子ビット論理ゲートの場合に、初期模擬パルスは予め設定された固定値であってもよい。
【００２５】
さらに、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期模擬パルスに基づいて、前記システムハミルトニアンに対して動力学進化処理を行うことによって、前記目標量子ハードウェア装置における物理量子ビットに前記初期模擬パルスを印加するシミュレーションを行い、前記初期模擬パルスにより実現される模擬量子ゲートを模擬的に得、模擬的に得られた前記模擬量子ゲートと前記量子論理ゲートとの関係に基づいて、前記初期模擬パルスのパルスパラメータを最適化して、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを得、ここで、前記初期制御パルスに基づいて、前記量子論理ゲートからの忠実度が予め設定された忠実度規則を満たす近似量子論理ゲートが得られる。つまり、目標量子ハードウェア装置のシステムハミルトニアンに基づいて進化プロセスのシミュレーションをすることによって、定量的な結果を得、例えば進化によって、実現可能な模擬量子ゲートを得て、そして定量的な結果に基づいて初期模擬パルスを最適化することで、全体の最適化の流れを簡略化し、全体の処理効率を高めるための基盤となる。
【００２６】
本開示の具体例では、最適化のために、以下の方法をさらに採用することができ、具体的に、少なくとも、前記システムハミルトニアンと、前記パラメトリック量子回路に含まれる論理量子ゲートとに基づいて、進化によって第１目標関数を得、ここで、前記第１目標関数は、前記目標量子ハードウェア装置に初期パルスシーケンスを印加するシミュレーションを行った後に得られた模擬量子ゲートと、前記パラメトリック量子回路に含まれる論理量子ゲートとの関係を表すことができる。例えば、シミュレータは内蔵のアルゴリズムを用いてシュレーディンガー方程式を数値的に解いて、模擬量子ゲートのユニタリ行列Ｕｒｅａｌを模擬的に得られることができる。
【００２７】
【数１】
2022003576.tif 000003
【００２８】
そして、量子論理ゲートを含むパルスの第１目標関数を以下のように定義する。
【００２９】
【数２】
2022003576.tif 000004
【００３０】
ここで、Ｕｇｏａｌは、パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートのユニタリ行列であり、式５はパルスの忠実度を描写し、ここで、ｄｉｍ（Ｕｇｏａｌ）は、量子論理ゲートの次元を表す。さらに、オプティマイザに内蔵された各種の最適化アルゴリズム、例えば勾配上昇法、ランダムフラグメント法、勾配最適化分析制御法などを用いて、パルスのパラメータを最適化して第１目標関数を最小化し、忠実度の高い制御パルスを得る。
【００３１】
これに基づいて、上記の模擬的に得られた前記模擬量子ゲートと前記量子論理ゲートとの関係に基づいて、前記初期模擬パルスのパルスパラメータを最適化して、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを得ることは、具体的に、前記初期模擬パルスのパルスパラメータを最適化することによって、前記第１目標関数を最小化して最小関数値を得、ここで、前記最小関数値に対応する模擬量子ゲートは、前記近似量子論理ゲートであることと、前記最小関数値に対応する模擬パルスを、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスとすることと、を含む。つまり、目標関数を設定することによって、結果を定量化し、定量化した結果を用いて最適化プロセスを完了することで、最適化の効率を向上させるための基盤となる。
【００３２】
本開示の具体例では、実際の応用として、目標量子制御タスクに複数の量子論理ゲートが含まれている場合、得られた各近似量子論理ゲートが予め設定された忠実度要求を満たしていても、全ての近似量子論理ゲートを組み合わせると、クロストークなどの問題があるため、得られた量子ゲートが期待されていた近似量子論理ゲートから逸脱し、さらに、得られた量子ゲートの忠実度が予め設定された忠実度要求を満たさなくなる。このため、当該得られた初期制御パルスをさらに最適化することもできる。
【００３３】
具体的に、当該方法は、前記目標量子ハードウェア装置における物理量子ビット間の物理的連通関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路における論理量子ビットを前記目標量子ハードウェア装置における物理量子ビットにマッピングして、論理量子ビットと物理量子ビットとのマッピング関係を表す目標パラメトリック量子回路を得ることをさらに含む。
【００３４】
ここで、前記パラメトリック量子回路における全ての前記量子論理ゲートにより形成されたゲートシーケンスに対する、初期パルスシーケンスを得ることは、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートが２つ以上存在する場合に、前記目標パラメトリック量子回路によって表されたマッピング関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路に含まれる各前記量子論理ゲートの初期制御パルスに対して、シーケンス及び／又は順序に基づく最適化処理を行い、前記初期パルスシーケンスを模擬的に得ることを含む。
【００３５】
ここで、前記初期パルスシーケンスに含まれる制御パルスに基づいて、前記量子論理ゲートからの忠実度が予め設定された忠実度規則を満たす近似量子論理ゲートが得られる。このように、初期パルスシーケンスの精度を向上させ、全体的な最適化プロセスを簡略化するための基盤となる。
【００３６】
本開示の具体例では、量子システムのシステム状態情報は、以下の方法を採用することで取得することができ、具体的に、トモグラフィーパルスシーケンスを取得し、前記目標パルスシーケンスを前記目標量子ハードウェア装置に印加した後、前記トモグラフィーパルスシーケンスを印加した後に返された測定結果を取得する。すなわち、先に目標量子ハードウェア装置に目標パルスシーケンスを印加し、その後、目標パルスシーケンスの印加が完了した後に、目標量子ハードウェア装置にトモグラフィーパルスを印加し続けることにより、測定結果を得る。
【００３７】
ここで、前記初期パルスシーケンスを前記目標量子ハードウェア装置に印加した後に得られた前記量子システムのシステム状態情報を取得することは、前記測定結果に基づいて、前記目標量子ハードウェア装置における各物理量子ビットの状態情報を得て、前記量子システムのシステム状態情報を得ることを含む。すなわち、目標量子ハードウェア装置から返された測定結果に基づいて、目標量子ハードウェア装置における各物理量子ビットの状態情報を分析して得ることができ、さらに前記量子システムのシステム状態情報を得ることができる。このようにして、後続のパラメータ調整を的確に行うためのデータ基礎を築くことができる。
【００３８】
本開示の具体例では、パラメータ化量子回路のパラメータは、以下の方法を採用することで最適化することができ、具体的に、パラメータ化量子回路の最適化アルゴリズムのために設定された損失関数である、前記パラメトリック量子回路に対する第２目標関数を取得し、さらに前記第２目標関数に基づいて、前記システム状態情報に対応する関数値を算出する。
【００３９】
ここで、前記システム状態情報と、前記目標量子制御タスクが実現すべき目標状態情報との関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、前記初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整することによって、目標パルスシーケンスを得ることは、前記システム状態情報に対応する関数値に基づいて、例えば、前記第２目標関数が収束しないような、前記第２目標関数が関数規則を満たしていないと判定された場合に、前記第２目標関数が関数規則を満たすまで、前記パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、前記初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整し、調整された初期パルスシーケンスに対応するシステム状態情報を再取得するとともに、関数値を再取得することと、前記関数規則を満たす第２目標関数に対応する初期パルスシーケンスを前記目標パルスシーケンスとすることと、を含む。このように、パラメータ化量子回路のパラメータを調整することにより、模擬的に得られた初期パルスシーケンスのパルスパラメータを間接的に調整し、これにより、現実の量子ハードウェア装置に適用可能な目標パルスシーケンスを得ることができ、さらにこの目標パルスシーケンスを用いて現実の量子ハードウェア装置、すなわち目標量子ハードウェア装置において、前記目標量子制御タスクを実現する。
【００４０】
本開示の具体例では、可視化で表示することも可能であり、例えば、少なくとも前記量子システムのシステム状態情報を出力結果とし、前記出力結果を可視化インタラクションインタフェースにて表示することができる。一例では、前記量子システムのシステム状態情報は、前記目標量子ハードウェア装置における各物理量子ビットの状態情報を含む。実際の応用において、前記出力結果は実際の需要に基づいて設定することができ、本開示においてこれを制限しない。このように、可視化な表示によってユーザエクスペリエンスを向上させることができる。
【００４１】
なお、この可視化インタラクションインタフェースは、クラウドサーバ側で表示することも、クライアント側で表示することも可能であり、本開示ではこれを制限しない。
【００４２】
以上によれば、本開示は、異なるタイプ／異なるストラクチャーの量子ハードウェアに自動で効率的に適合する量子制御ソリューションを提供し、量子コンピューティングソフトウェア（すなわち量子ソフトウェア）を量子コンピューティングハードウェア（すなわち量子ハードウェア）と結合することができ、すなわち、量子コンピューティングソフトウェアを用いて、所与の量子ハードウェア装置、すなわち目標量子ハードウェア装置に印加するための目標パルスシーケンスを得、得られた目標パルスシーケンスに基づいて所与の量子タスク、すなわち目標量子制御タスクを実現する。
【００４３】
以下、具体例と総合して、本開示をさらに詳細に説明する。具体的に、本開示は、新たなモジュール化された量子制御ソリューションを提供する。ユーザは、基本的なデータ形式となるハミルトンを通して、クラウドサーバとインタラクションし、豊富な拡張性をもつ、モジュール化された量子制御機能モジュールを利用して、プロセス化された方法を用いて機能モジュールを組み立て、呼び出し、これによって、豊富な量子制御タスクを実現し、本開示の方案の実用性、拡張性及び汎用性を向上させる。
【００４４】
また、本開示の方案はクラウドサーバ上に配置することができ、クラウドサーバの強力な計算力を利用して、実行すべき量子制御タスクにおける計算速度を大幅に向上させ、全体的な処理効率を向上させることができる。
【００４５】
ここで、まず、本開示によって提供される量子制御ソリューション及びそれに係るコア機能モジュールを概説し、その後、具体的な量子タスクを例にして、本開示の方案に係る全体的なプロセスを開示し、最後に、本開示の可能な応用シーンを示す。
【００４６】
第１部分  量子制御ソリューションの概要
【００４７】
本開示では、量子制御ソリューションに係る量子制御クラウドサービスのストラクチャーを提供し、主にクライアントとクラウドサーバの２つの部分を含む。ユーザは、クライアントを通して、実行待ちの量子制御タスク（つまり、目標量子制御タスク）を作成し、送信する。クライアントとクラウドサーバとは、ハミルトニアンを通して通信する。当該ハミルトニアンは目標量子制御タスクを実行するために使用される量子ハードウェア装置によって表された量子システムのハミルトニアンであり、システムハミルトニアンとも呼ばれる。ここで、このシステムハミルトニアンは、物理モデル、当該目標量子制御タスクを実行する量子ハードウェア装置のハードウェアパラメータ、パルス波形、及びパルスパラメータなどの情報を含むが、これらに限定されない。さらに、クラウドサーバを通して、当該目標量子制御タスクのパルスによる量子制御方案を得ることができ、例えば、ユーザが選択した目標量子ハードウェア装置に基づいて目標量子制御タスクを実現することができる目標パルスシーケンスを得ることができる。最後に、プロセス全体の計算結果を直接ユーザに返すか、現実の量子ハードウェア（つまり、目標量子制御タスクを実行するために使用される量子ハードウェア装置）に接続して制御し、読み取り結果を返すことができる。より具体的な説明は以下の通りである。
【００４８】
クライアントは、最初に、ユーザはローカルで目標量子制御タスクを作成する。ユーザは、カスタマイズするか、またはこのサービスに予め設定されているテンプレートを使用して、目標量子制御タスクを作成することができる。当該目標量子制御タスクは、パルスで量子コンピューティングハードウェアを実現する制御タスクであり、単一量子ビットゲート、２量子ビットゲート、量子アルゴリズム、量子ゲート校正、カスタムパルスなどが含まれるが、これらに限定されない。続いて、例えばユーザがカスタマイズしたものであってもよく、あるいは予め設定された量子ハードウェア構造から選択したものであってもよい、ユーザが決めた目標量子ハードウェア装置の関連物理パラメータ（例えば物理モデルなど）に基づき、当該目標量子ハードウェア装置に表された量子システムのシステムハミルトニアンを構築し、システムハミルトニアン及び作成された目標量子制御タスクをクラウドサーバにアップロードする。
【００４９】
実際の応用では、図２に示すように、クライアントは、ユーザの使用に供する、複数の機能モジュールを予め設定することができ、下記の量子タスク定義モジュール、ハミルトニアン定義モジュール、結果リターン及び処理モジュール、クラウドサーバを含むが、これらに限定されない。
【００５０】
ここで、量子タスク定義モジュールは、量子制御タスクのテンプレートを提供し、さらに、ユーザが内蔵の様々な関数を使用して目標量子制御タスクをカスタマイズすることをサポートするために用いられる。
【００５１】
ハミルトニアン定義モジュールは、量子ハードウェア装置の関連物理パラメータを提供し、ユーザによって選択された量子システム（すなわち、目標量子ハードウェア装置によって表された量子システム）の物理モデルに基づいてハミルトニアンを作成することに用いられる。当該ハミルトニアンは、量子ハードウェア装置の構造情報、量子ハードウェア装置のハードウェアパラメータ、パルスパラメータ、パルス波形、パルスシーケンス、物理量子ビットの数及び各物理量子ビットのエネルギー準位などの量子システムの情報を含むが、これらに限定されない。
【００５２】
結果リターン及び処理モジュール（つまり、結果処理モジュール）は、クラウドサーバから返された結果を受信し、返された結果に対してデータ及び可視化処理を行うことに用いられる。例えば、返された物理量子ビットの量子状態のブロッホ球進化アニメーション、パルスシーケンス図、Ｉ―Ｑ平面の読み取り分布図、読み取りノイズ分布などを表示する。
【００５３】
クラウドサーバは、クライアントによりアップロードされたシステムハミルトニアンと目標量子制御タスクを受信すると、目標量子制御タスクとシステムハミルトニアンとに基づいて自身の対応する各種機能モジュールを呼び出して、当該目標量子制御タスクを実現する。クラウドサーバはまた、現実の目標量子ハードウェア装置などの第三者ハードウェアとのインタフェースを提供し、生成された、当該目標量子制御タスクを実現するためのパルス命令（例えば目標パルスシーケンス）を量子プロセッサなどの現実の目標量子ハードウェア装置に転送する。
【００５４】
さらに、量子プロセッサは、パルス命令が印加された後に読み取られた読み取り結果をクラウドサーバに返す。クラウドサーバは、自身が設定したリーダを呼び出して読み取り結果を処理することもできる。クラウドサーバは、処理結果をハミルトニアンの形式でクライアントに返す。返されたハミルトニアンの形式で示された処理結果から、ユーザは、以下の情報を抽出することができる。上記情報は、パルスシーケンス、パルスパラメータ、忠実度、量子状態の動力学進化、量子ハードウェア装置の読み取り結果などを含むが、これらに限定されない。
【００５５】
具体的に、図２に示すように、クラウドサーバ（クラウド）は、下記のマッパー、シミュレータ、オプティマイザ、調節器、ハードウェアインタフェース、ベンチマークモジュール、リーダなどの複数の機能モジュールを含むが、これらに限定されない。
【００５６】
マッパーは、隣接していない量子ビットの２量子ビットゲートのアルゴリズムに対して、目標量子制御タスクに対応する論理量子ビットを目標量子ハードウェア装置の物理量子ビットにマッピングすることができ、すなわち目標量子制御タスクにおける量子論理ゲートを量子ハードウェアが実行可能なパルス命令に変換する。
【００５７】
シミュレータは、シュレーディンガー方程式及びハミルトニアン数値に基づいて、目標量子ハードウェア装置によって示される量子システムの状態情報（量子ビットの量子状態など）の進化プロセスを求める。例えば、オプティマイザが前記目標量子制御タスクにおける量子論理ゲートに対する初期模擬パルスを確定した後、シミュレータが、前記初期模擬パルスを前記目標量子ハードウェア装置に印加する進化プロセスをシミュレーションして、前記目標量子ハードウェア装置によって実現される模擬量子ゲートを模擬的に得る。このように、初期模擬パルスを最適化して初期制御パルスを得る。すなわち、前記シミュレータは、目標量子ハードウェア装置のシステムハミルトニアンに基づいて進化プロセスのシミュレーションを行って、定量化可能な結果を得る。例えば、進化によって実現可能な模擬量子ゲートを得る。
【００５８】
オプティマイザは、内蔵の最適化関数でパルスパラメータを最適化し、制御パルスに対する最適化を行うことでパルス忠実度が高くなり、忠実度の高い、目標量子制御タスクが指示する量子論理ゲートを実現するための基礎を築く。オプティマイザは、目標量子制御タスクによって指示された全ての量子論理ゲートを実現する制御パルス（すなわち、初期制御パルス）を得ることができ、また、この初期制御パルスによって得られた模擬量子ゲートが対応する量子論理ゲートまでの忠実度は、予め設定された忠実度要求（すなわち、予め設定された忠実度規則）を満たしており、ここでは、記述を簡略化するために、予め設定された忠実度要求を満たす模擬量子ゲートを近似量子論理ゲートと呼ぶ。すなわち、オプティマイザが最適化して得られた初期制御パルスに基づいて近似量子論理ゲートを得ることができる。
【００５９】
調節器は、目標量子制御タスクにおける全ての量子論理ゲートの制御パルスに対して、順序付けあるいはさらなる最適化を行い、忠実度がより高いパルスシーケンス（例えば、中間最適化過程で得られた初期パルスシーケンス）を得て、これにより目標量子制御タスクを実現する。この調節器は、フルマイクロ波パルス制御のクロス・レスポンス（ｃｒｏｓｓ―ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）量子ゲートと、磁束制御のコントロール・フェータム（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ―ｐｈａｓｅ）量子ゲートをサポートしている。実際の応用において、調節器により最適化又は順序付けられた制御パルスは、オプティマイザが出力する初期制御パルスとなり、更に全体の目標量子制御タスクの面から、オプティマイザの得た高忠実度の制御パルスに対して更なる最適化又は順序付けを行い、それによって初期パルスシーケンスを得る。
【００６０】
実際の応用では、目標量子制御タスクに複数の量子論理ゲートが含まれている場合に、オプティマイザに基づいて得られた各近似量子論理ゲートが予め設定された忠実度要求を満たしていても、全ての近似量子論理ゲートを組み合わせた後、クロストークなどの問題が存在するため、得られた量子ゲートが実現しようとする近似量子論理ゲートから逸脱し、得られた量子ゲートの忠実度が予め設定された忠実度要求を満たさなくなる。このため、当該オプティマイザにより得られた初期制御パルスをさらに最適化するために、調節器を用いる必要がある。ここで、調節器による最適化は、得られた初期パルスシーケンスが、前記目標量子制御タスクに含まれる複数の量子論理ゲートによって形成されるゲートシーケンスを模擬的に得ることができるように、シーケンスまたは順序の最適化をさらに含むことができる。
【００６１】
ハードウェアインタフェース（つまりハードウェアインタフェースモジュール）は、第三者が提供した異なる物理原理及び構造に基づく量子ハードウェア装置に基づき、調節器が出力するパルスシーケンス（例えば初期パルスシーケンス）を、当該量子ハードウェア装置が受け入れ可能であって、且つ実行可能なパルスに変換する。
【００６２】
ベンチマークモジュールは、パルスで量子状態トモグラフィー、量子プロセストモグラフィー、ランダム量子ゲートテストなどの機能を提供する。
【００６３】
リーダ（すなわち読み取りモジュール）は、第三者が提供した量子ハードウェアから返された読み取り結果を取得し、クライアントに転送する。
【００６４】
このように、クライアントサーバとクラウドサーバとのインタラクションは、システムハミルトンを通して実現され、また所与の量子制御タスクをクラウドサーバで実現する。この過程において、ユーザは任意の量子ハードウェア装置の物理モデルを使用することができるため、量子制御タスクを、異なる物理原理に基づく量子ハードウェア装置で実行するという量子ハードウェア面にけるユーザの需要を満たした。
【００６５】
また、本開示は、量子制御の論理から、量子制御クラウドサービスのストラクチャーと総合して、量子制御ソリューションを実現する一連の機能モジュールを提供し、これらの機能モジュール間は一定のインタフェースを通じて相互に接続し、相互に呼び出し、例えば、与えられた量子制御タスクに対して、異なる機能モジュールを、フロー化した呼び出し及び組み立て、更に与えられた量子制御タスクを実現するための自動化されたワークフローを形成することができ、非常に強い実用性、拡張性を具備している。
【００６６】
第２部分  上記の量子制御クラウドサービスストラクチャーによる量子制御タスクの実行のフロー全体
【００６７】
本開示で述べられた量子制御ソリューションの全体構造及び各機能モジュール間の関係をより明確に論じるために、以下では、ユーザが選択した最適化アルゴリズムとして、変分量子固有値ソルバー求解アルゴリズム（ＶＱＥ、Ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌ  Ｑｕａｎｔｕｍ  Ｅｉｇｅｎｓｏｌｖｅｒ）を例示して説明する。ここで、説明しなければならないのは、当該最適化アルゴリズムは例示的なものにすぎず、実際の応用では、本開示の方案は、量子制御タスクを実装するためのより複雑で豊富なアルゴリズムをサポートすることもできる。以下、ＶＱＥアルゴリズムと合わせて、このストラクチャーがどのように量子ソフトウェアと量子ハードウェアの結合を実現するかを述べる。具体的に以下のステップを含む。
【００６８】
ステップ１において、クライアント側でシステムハミルトニアンを定義し、目標量子制御タスクを作成する。
【００６９】
クライアントにおけるハミルトニアン定義モジュールに基づいて、ユーザは、カスタマイズするか、または予め設定された量子ハードウェア構造に基づき、目標量子制御タスクを実行する目標量子ハードウェア装置の関連物理パラメータを選択し、当該目標量子ハードウェア装置の物理モデルに基づいてハミルトニアンの具体的な形式を定義する。例えば、関連物理パラメータは、量子ビットの数、エネルギー準位、離調の強度、多量子ビット間の結合強度、散逸率、任意波形発生器の分解能などを含むが、これらに限定されない。具体的に、量子ビット数、エネルギー準位、及び結合構造に関連するハミルトニアンのドリフト項Ｈｄｒｉｆｔは、まず演算子の行列形式を使用して定義する。
【００７０】
【数３】
2022003576.tif 000005
【００７１】
ここで、量子ハードウェアに関連するパラメータは、量子ビットの固有周波数ωｉ、離調性αｉ、及び結合強度ｇｋｍであり、ａｉとａｉ†はｉ番目の量子ビットの上昇演算子と下降演算子である。次に、パルスチャネル、パルス波形に関する制御項目Ｈｃｔｒｌは、演算子の行列形式を使用して定義する。
【００７２】
【数４】
2022003576.tif 000006
【００７３】
ここで、
【数５】
2022003576.tif 000007
はパルスを描写する制御関数であり、
【数６】
2022003576.tif 000008
はパルスに関連するパラメータであり、Ｈｋは制御パルスと量子系との結合形式を表すために用いられる。
【００７４】
最後に、クライアントの定義したシステムハミルトニアンは次のようになる。
【００７５】
【数７】
2022003576.tif 000009
【００７６】
クライアントにおける量子タスク定義モジュールでは、内蔵のテンプレートを使用してまたはカスタマイズして、ＶＱＥアルゴリズムに基づく、目標量子制御タスクを実現する論理量子回路であるパラメータ化量子回路を得、このＶＱＥアルゴリズムは全体の最適化プロセスに関する最適化アルゴリズムである。さらに、このパラメトリック量子回路には１つまたは複数の量子論理ゲートが含まれており、ここで複数の量子論理ゲートが含まれている場合には、複数の量子論理ゲートを、ゲートシーケンスを用いて記録することができる。この例では、図３に示すように、４つの論理量子ビット｛ｑ０、ｑ１、ｑ２、ｑ３｝を含むパラメトリック量子回路を選択して説明する。
【００７７】
図３に示すように、このパラメータ化量子回路のパラメータ
【数８】
2022003576.tif 000010
を初期化し、このパラメータ化量子回路のユニタリ行列を
【数９】
2022003576.tif 000011
とし、以降、
【数１０】
2022003576.tif 000012
は当該パラメータ化量子回路を表す。システムハミルトニアンＨｓｙｓとこのＶＱＥアルゴリズムのパラメトリック量子回路をクラウドサーバにアップロードして処理する。ここで、この例では、当該システムハミルトニアンと目標量子制御タスク（下表の量子タスクに対応）のデータ構造は次の表のとおりである。
【００７８】
【表１】
2022003576.tif 000013
【００７９】
ステップ２において、クラウドサーバは当該目標量子制御タスクを処理する。
【００８０】
クラウドサーバは、システムのハミルトニアンと、目標量子制御タスクを表すパラメトリック量子回路とを受信した後、まずマッパーを呼び出して、パラメトリック量子回路における論理量子ビットを目標量子ハードウェア装置の物理量子ビットにマッピングする。例えば、予め設定された論理量子ビットと量子ハードウェア装置における物理量子ビットとの間のマッピング関係に基づき、パラメトリック量子回路における論理量子ビットを目標量子ハードウェア装置の物理量子ビットにマッピングする。たとえば、現実の超伝導量子回路（すなわち目標量子ハードウェア装置）においてパラメータ化量子回路における非近接ＣＮＯＴゲートを実現する場合に、量子ハードウェアの結合構造に基づいて、論理量子ビットを、当該の超伝導量子回路における複数の近接物理量子ビットにマッピングする必要がある。例えば、図４に示すように、目標量子ハードウェア装置の物理量子ビットの連通関係は、次のようになる。
【００８１】
【数１１】
2022003576.tif 000014
【００８２】
このとき、図４に示すような物理量子ビットの連通関係に基づいて、図３に示すようなパラメトリック量子回路における論理回路ビットを、当該物理量子ビットにマッピングした後、図５に示すような量子回路構造、すなわち論理量子ビットと物理量子ビットとのマッピング関係を表す目的のパラメトリック量子回路を得る。
【００８３】
さらに、論理量子ビットを、物理量子ビットにマッピングするマッピングプロセスが完了すると、前記パラメータ化量子回路における各量子論理ゲートをコンパイルして、初期模擬パルスとも呼ばれる初期パルスパラメータを得、量子論理ゲートに対応する初期模擬パルスをシステムハミルトニアンの制御項に代入し、クラウドサーバのシミュレータを呼び出して、進化により初期模擬パルスを代入した（つまり、目標の量子ハードウェア装置における量子ビットに初期模擬パルスを印加するシミュレーション）後の当該量子システムの状態情報を得、あるいは当該初期模擬パルスが実現できる模擬量子ゲートを模擬的に得るように呼ばれることもできる。さらに、オプティマイザを呼び出して、目標量子制御タスクに必要な目標状態情報に基づいて、初期模擬パルスを最適化するか、または、オプティマイザを呼び出して、目標量子制御タスクに必要な量子論理ゲートに基づいて、初期模擬パルスを最適化するとともに、シミュレータを利用して更に進化によって、最適化された初期模擬パルスを代入した量子システムの状態情報又は実現できる量子論理ゲートを得ることができる。このようにして、高忠実度の制御パルスが得られるまで、オプティマイザは、進化の結果に基づいて（すなわち、現在のパルスに基づく量子システムの状態情報を代入して）、さらにパルスを最適化する。ここで、この高忠実度の制御パルスに基づいて得られた模擬量子ゲートは、対応する量子論理ゲートまでの忠実度が予め設定された忠実度要件を満たしていれば、この高忠実度の制御パルスを初期制御パルスとすることができる。
【００８４】
ここで、シミュレータは内蔵のアルゴリズムを使用してシュレーディンガー方程式を数値的に解くことができ、模擬量子ゲートのユニタリ行列Ｕｒｅａｌを模擬的に得ることができる。
【００８５】
【数１２】
2022003576.tif 000015
【００８６】
そして、量子論理ゲートを含むパルスの第１目標関数を以下のように定義する。
【００８７】
【数１３】
2022003576.tif 000016
【００８８】
ここで、Ｕｇｏａｌは、パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートのユニタリ行列であり、式５はパルスの忠実度を描写し、ｄｉｍ（Ｕｇｏａｌ）は、量子論理ゲートの次元を表す。さらに、オプティマイザに内蔵された各種の最適化アルゴリズム、例えば勾配上昇法、ランダムフラグメント法、勾配最適化分析制御法などを用いて、パルスのパラメータを最適化して第１目標関数を最小化し、忠実度の高い制御パルスを得る。
【００８９】
調節器は、オプティマイザが最適化して得た、当該パラメータ化量子回路における各量子論理ゲートを実現する最適な制御パルス、すなわち忠実度が予め設定した忠実度要求を満たす初期制御パルスを取得し、内蔵の目標量子ハードウェア装置とマッチングした調節規則、及びマッパーが量子ビットのマッピングを完成した後に得られた量子回路構造に基づいて、取得した全ての制御パルスに対して、配列・調節を行い、当該パラメータ化量子回路に対する初期パルスシーケンスを得る。その後、ベンチマークモジュールを呼び出して、量子状態トモグラフィーのためのトモグラフィーパルスシーケンスを生成し、最終的に図６、図７に示すパラメータ化量子回路を実現するためのＶＱＥ量子回路パルスシーケンス（すなわち初期パルスシーケンス）と量子状態トモグラフィーのためのトモグラフィーパルスシーケンスを生成して得る。
【００９０】
さらに、初期パルスシーケンス及びトモグラフィーパルスシーケンスを得た後、ハードウェアインタフェースを呼び出して、異なる第三者ハードウェアのＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）に基づいて、初期パルスシーケンス及びトモグラフィーパルスシーケンスを処理した後、現実の目標量子ハードウェア装置、例えば量子プロセッサに送信する。さらに、量子プロセッサ側で読み取り結果を得た後、読み取り結果をクラウドサーバに送信し、クラウドサーバは自身のリーダを呼び出して読み取り結果を処理し、当該パラメータ化量子回路のユニタリ行列
【数１４】
2022003576.tif 000017
を得、さらに初期パルスシーケンスを目標量子ハードウェア装置に作用させた後に得られた物理量子ビットの量子状態ρを得、期待値＜Ｈｖｑｅ＞を計算する。
【００９１】
【数１５】
2022003576.tif 000018
【００９２】
ここで、（ｔｒ（Ｈｖｑｅρ）は、ＶＱＥアルゴリズムに対応する第２目標関数を表し、さらに、出力の期待値に応じて、パルスパラメータを最適化するために、オプティマイザによってパラメータ化量子回路におけるパラメータ
【数１６】
2022003576.tif 000019
を調整し、更新されたパラメータ化量子回路のユニタリ行列
【数１７】
2022003576.tif 000020
を得る。
【００９３】
リーダが局所的に最小化された期待値＜Ｈｖｑｅ＞を得るまで、以上を繰り返し、そして、この最小期待値に対応する基底状態エネルギーＥｇ＝＜Ｈｖｑｅ＞を得、このとき、最小期待値に対応するパルスシーケンスは目標量子制御タスクを実現するための目標パルスシーケンスであり、この目標パルスシーケンスは目標量子制御タスクを実現するためのパルス面での制御方案である。
【００９４】
基底状態エネルギーＥｇを見つかると、リーダは、最適化されたパラメトリック量子回路に対応する目標パルスシーケンス及びその忠実度、最適化されたユニタリ行列
【数１８】
2022003576.tif 000021
、基底状態エネルギー、ランタイム、密度行列などの結果をクライアントに返し、クライアントは、結果リターン及び処理モジュールを呼び出して、返された結果を可視化する。
【００９５】
図８に示すように、本開示の量子制御ソリューションを実現するための具体的なステップは、以下を含む。
【００９６】
ステップａにおいて、ユーザはクライアントで、選択した目標量子ハードウェア装置の関連物理パラメータに基づいてシステムハミルトニアンを得る。
【００９７】
ステップｂにおいて、ユーザはクライアント側で、予め設定されたテンプレートまたはカスタマイズされた方法に基づいて、ＶＱＥアルゴリズムに基づく目標関数（すなわち、第２目標関数）及び対応するパラメータ化量子回路
【数１９】
2022003576.tif 000022
を作成する。
【００９８】
ステップｃにおいて、システムハミルトニアン及び前記パラメータ化量子回路
【数２０】
2022003576.tif 000023
によって表された目標量子制御タスクをクラウドサーバにアップロードする。クラウドサーバ側では、マッパーを呼び出してパラメータ化量子回路
【数２１】
2022003576.tif 000024
における論理量子ビットを目標量子ハードウェア装置における物理量子ビットにマッピングする。
【００９９】
ステップｄにおいて、ＶＱＥアルゴリズムに基づくパラメータ化量子回路
【数２２】
2022003576.tif 000025
における量子論理ゲートを初期模擬パルスとしてコンパイルする。
【０１００】
なお、実際の応用において、パラメトリック量子回路には複数の量子論理ゲートが含まれてもよく、その中で、複数の量子論理ゲートのうちの一部の論理ゲートに対応する初期模擬パルスは予め設定された固定値であってもよく、他の部分の論理ゲートのパルスは非固定値であり、例えばランダムに生成されたものであってもよい。例えば、単一量子ビット論理ゲートの場合、初期模擬パルスはランダムに生成される、一方、２量子ビット論理ゲートの場合、初期模擬パルスは予め設定された固定値である。
【０１０１】
ステップｅにおいて、シミュレータとオプティマイザを呼び出して、各量子論理ゲートの初期模擬パルスに対してパラメータ最適化を行い、量子論理ゲートに対する制御の高忠実度の初期制御パルスを得る。
【０１０２】
ステップｆにおいて、調節器を呼び出して、ステップｃにてマッパーのマッピングによって得られたパラメトリック量子回路に含まれる全ての量子論理ゲートのゲートシーケンスに基づいて、オプティマイザが出力する初期制御パルスに対して配列を行って、初期パルスシーケンスを得る。
【０１０３】
ステップｇにおいて、ベンチマークモジュールを呼び出して、物理量子ビットに対する量子状態トモグラフィーのためのトモグラフィーパルスシーケンスを得て、初期パルスシーケンスの後にトモグラフィーパルスシーケンスを加える。
【０１０４】
ステップｈにおいて、ハードウェア構造を呼び出して、第三者ハードウェアのＡＰＩを通して、初期パルスシーケンス及びトモグラフィーパルスシーケンスを量子プロセッサ（つまり実際の目標量子ハードウェア装置）にアップロードする。
【０１０５】
ステップｉにおいて、リーダを呼び出して、量子プロセッサから返された読み取り結果を処理する。
【０１０６】
ステップｊにおいて、リーダは、読取結果に基づいて、目標量子ハードウェア装置の密度行列ρ（目標量子ハードウェア装置の目標状態情報を表すことができ、目標量子ハードウェア装置における物理量子ビットの状態情報、例えば量子状態を表すと呼ぶこともできる）及び第２の目標に対する関数値＜Ｈｖｑｅ＞、つまり、上記の期待値を計算する。
【０１０７】
ステップｋにおいて、リーダは、第２目標関数が収束しているか否かを判断する。
【０１０８】
ステップｌにおいて、第２目標関数が収束しない場合に、オプティマイザによりパラメータ化量子回路のパラメータ
【数２３】
2022003576.tif 000026
を更新し、ステップｄに戻ってパルスを最適化する。例えば、パラメータ化量子回路のパラメータ
【数２４】
2022003576.tif 000027
を更新した後、単一量子ビットゲートに対応する初期模擬パルスを再調整し、さらに初期制御パルスと初期パルスシーケンスを調整する。
【０１０９】
ステップｍにおいて、目標関数が収束する場合に、現在の初期パルスシーケンスを目的パルスシーケンスとし、同時に、最適化されたパラメータ化量子回路
【数２５】
2022003576.tif 000028
、目標パルスシーケンス及び忠実度、基底状態エネルギー、密度行列などをクライアントに返し、可視化処理を行う。
【０１１０】
以上から、本開示には、以下の利点がある。
【０１１１】
第一に、汎用性が高い。本開示の方案は、あらゆるハードウェアタイプに適合するプログラミングを可能にし、高度にカスタマイズされた基礎的な適合コンパイルフロー（すなわちソフトウェアプロセス）を通して、異なる量子ハードウェアをサポートして異なる量子コンピューティングタスクを実現することができる。
【０１１２】
第二に、適応的な拡張性が高い。すなわち、ユーザは内部の豊富なタスクテンプレートを使用することができ、例えばパルス最適化、パルス制御シミュレーション、第三者ハードウェアとつぎ合わせたテスト、量子アルゴリズムの対応するパルスシーケンスのコンパイルなどのワークフローを構築する方式を通じて、目標量子制御タスクに迅速に適応することができ、手動でパルスパラメータを校正調整する必要がなく、パルス制御の効率を高めた。
【０１１３】
第三に、クラウドサーバクラスタを利用して全体的な演算効率をさらに向上させることができる。例えば、従来のローカルコンピューティングの代わりに、より計算性能の高いクラウドサービスを使用するなど、さらに、クラウドサーバは、より効率的に実行できるプログラミング言語を使用することで、演算効率をさらに高めることができる。
【０１１４】
第四に、本開示の方案は、プロセス全体のネットワーク通信の必要性に基づいてモジュール間の通信を確立することができ、これにより、オブジェクトのシーケンス化による複雑な通信プロセスや誤り訂正などの問題を解決することができる。同時に、勾配または解析勾配に基づく最適化制御アルゴリズムと数値に基づいて高次元の量子システムの時間進化演算子を解くことができ、パラメータ化量子回路におけるパラメータに対する最適化調整を実現する。
【０１１５】
第３部分  応用シーン
【０１１６】
上記で説明されたＶＱＥアルゴリズムに加えて、本開示の方案は、以下のような問題を解決することができる。
【０１１７】
第一に、異なる量子ハードウェア、異なるストラクチャー、例えば最近注目されているカプラ超伝導回路、単一量子ビットゲートと２量子ビットゲートに対する高忠実度パルスを得る。
【０１１８】
第二に、パラメトリック量子回路に対するパルスシーケンスを得て、目標量子制御タスクを完成する。
【０１１９】
第三に、第三者ハードウェアとのつなぎ合わせを実現する。
【０１２０】
量子制御における誤差分析を完成する。
【０１２１】
図９は、本開示が異なる目標量子制御タスクを実現するプロセスで呼び出した機能モジュール、及び呼び出された機能モジュールに基づいてこの目標量子制御タスクを実現することの概略図である。この概略図は、主にクラウドサーバが、クライアントによって定義された目標量子制御タスクに基づいて、異なるモジュールを呼び出すことができることを示すことに使用され、この呼び出されたモジュールは、ユーザ自身がタスクに基づいて選択することができ、そして自動化された呼び出しプロセスを完了することにより、パルス面の目標量子制御タスクの自動化処理を実現し、且つこのプロセスにおいて、手動でパルスパラメータを調整・校正する必要がない。
【０１２２】
以上をまとめると、本開示は、以下の利点を有する。
【０１２３】
第一に、量子制御の機能モジュール面について、本開示の方案は、例えばシミュレータ、オプティマイザ、調節器、マッパー、リーダなどの豊富な機能モジュールを提供し、これらのモジュールをスケジューリングすることによって異なる量子制御タスクを実行することができる。また、これらのモジュール間は一定のインタフェースを介して相互に結合され、相互に呼び出されるため、実用性及び拡張性が高い。
【０１２４】
第二に、プロセス化された量子タスクについて、本開示は、プロセス化は量子制御タスクを実現し、すなわち異なる機能モジュールを呼び出して組み立て、自動化されたワークフローを形成する。同時に、本開示は豊富な量子タスクテンプレートを提供しており、例えばクラウドサーバは論理量子ゲートの最適パルス、クライアントが提供する量子制御タスクを表すパラメータ化量子回路などを提供しており、全体のプロセスが量子制御タスクと具体的な量子ハードウェア情報に基づいて自動化されて動作するのを容易にする。
【０１２５】
第三に、豊富なハミルトニアンの定義形式について、ユーザは、クライアント側で、異なる物理原理の量子ハードウェアの結果に基づいてシステムハミルトニアンを設計することができ、及びカスタム定義あるいはプリセットの量子ハードウェアのパラメータによって、設計したシステムハミルトニアンのパラメータに値を割り当てることができる。さらに、クラウドサーバは、ユーザがアップロードしたシステムハミルトニアンと目標量子制御タスクに基づいて量子制御方案を生成し、例えば、目標パルスシーケンスを得て、目標量子制御タスクを実現する。
【０１２６】
以上をまとめると、本開示は、一般的な量子制御タスクをシステム的に抽象化、モジュール化、プロセス化し、そして１セットの強力なインタフェース言語を制定して、異なるモジュール間のドッキングを実現して、更にユーザが指定した目標量子制御タスクを実現する。このようにして、ユーザは異なる需要に基づいて、目標量子制御タスクを設定して、更に異なる制御モジュールを組み立てて１つの完全な量子制御ワークフローを形成することができる。このようなモジュール化されたプロセス型のアプローチを採用することで、異なる量子ハードウェアのドッキング（例えば、異なるハードウェアインタフェースを使用して実現する）、異なる量子アルゴリズムの実行（例えば、異なる量子アルゴリズムを実現するためにマッパー及び調節器を使用する）、異なるパルス最適化方法の呼び出し（例えば、異なるオプティマイザ及びシミュレータを使用して異なるパルス最適化方法を実現する）などを容易に行うことができる、これにより量子制御システム（すなわちクライアントクラウドで形成されたシステム）の拡張性、汎用性を大幅に高めた。また、本開示のクラウド型サーバは、異なる現実の量子コンピュータをドッキングする能力を提供することができ、それによって量子制御システムの拡張を実現することができる。
【０１２７】
本開示は、図１０に示すように、制御パルス生成装置をさらに提供する。当該制御パルス生成装置は、パラメトリック量子回路によって表された目標量子制御タスクを実現するための目標量子ハードウェア装置の関連物理パラメータに基づいて構築され、前記目標量子ハードウェア装置に対応する量子システムのハミルトニアンを表すためのシステムハミルトニアンを取得するためのハミルトニアン取得ユニット１００１と、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを取得して、前記パラメトリック量子回路における全ての前記量子論理ゲートにより形成されたゲートシーケンスに対する、初期パルスシーケンスを得、ここで、前記初期制御パルスは、前記システムハミルトニアンに基づいて模擬的に得られるための制御パルス取得ユニット１００２と、前記初期パルスシーケンスを前記目標量子ハードウェア装置に印加した後に得られた前記量子システムのシステム状態情報を取得するための状態情報取得ユニット１００３と、前記システム状態情報と、前記目標量子制御タスクが実現すべき目標状態情報との関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、前記初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整することによって、前記目標量子ハードウェア装置に印加した後に、前記目標量子制御タスクが実現可能である目標パルスシーケンスを得るための目標パルスシーケンス確定ユニット１００４と、を備える。
【０１２８】
本開示の１つの具体例では、制御パルス生成装置は、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期模擬パルスを取得するための模擬パルス取得ユニットと、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期模擬パルスに基づいて、前記システムハミルトニアンに対して動力学進化処理を行うことによって、前記目標量子ハードウェア装置における物理量子ビットに前記初期模擬パルスを印加するシミュレーションを行い、前記初期模擬パルスにより実現される模擬量子ゲートを模擬的に得るための動力学進化ユニットと、模擬的に得られた前記模擬量子ゲートと前記量子論理ゲートとの関係に基づいて、前記初期模擬パルスのパルスパラメータを最適化して、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを得、ここで、前記初期制御パルスに基づいて、前記量子論理ゲートからの忠実度が予め設定された忠実度規則を満たす近似量子論理ゲートが得られるための最適化ユニットと、をさらに備える。
【０１２９】
本開示の１つの具体例では、制御パルス生成装置は、少なくとも、前記システムハミルトニアンと、前記パラメトリック量子回路に含まれる論理量子ゲートとに基づいて、進化によって、前記目標量子ハードウェア装置に初期パルスシーケンスを印加するシミュレーションを行った後に得られた模擬量子ゲートと、前記パラメトリック量子回路に含まれる論理量子ゲートとの関係を表す第１目標関数を得るための第１目標関数確定ユニットをさらに備え、前記最適化ユニットは、前記初期模擬パルスのパルスパラメータを最適化することによって、前記第１目標関数を最小化して最小関数値を得、ここで、前記最小関数値に対応する模擬量子ゲートは前記近似量子論理ゲートであることと、前記最小関数値に対応する模擬パルスを、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスとすることと、にさらに用いられる。
【０１３０】
本開示の１つの具体例では、制御パルス生成装置は、前記目標量子ハードウェア装置における物理量子ビット間の物理的連通関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路における論理量子ビットを前記目標量子ハードウェア装置における物理量子ビットにマッピングして、論理量子ビットと物理量子ビットとのマッピング関係を表す目標パラメトリック量子回路を得るためのマッピングユニットをさらに備え、前記制御パルス取得ユニットは、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートが２つ以上存在する場合に、前記目標パラメトリック量子回路によって表されたマッピング関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路に含まれる各前記量子論理ゲートの初期制御パルスに対して、シーケンス及び／又は順序に基づく最適化処理を行い、前記初期パルスシーケンスを模擬的に得ることに用いられる。
【０１３１】
ここで、前記初期パルスシーケンスに含まれる制御パルスに基づいて、前記量子論理ゲートからの忠実度が予め設定された忠実度規則を満たす近似量子論理ゲートが得られる。
【０１３２】
本開示の１つの具体例では、制御パルス生成装置は、トモグラフィーパルスシーケンスを取得するためのトモグラフィーパルスシーケンス取得ユニットと、前記目標パルスシーケンスを前記目標量子ハードウェア装置に印加した後、前記トモグラフィーパルスシーケンスを印加した後に返された測定結果を取得するための測定結果取得ユニットと、をさらに備え、前記状態情報取得ユニットは、前記測定結果に基づいて、前記目標量子ハードウェア装置における各物理量子ビットの状態情報を得て、前記量子システムのシステム状態情報を得ることにさらに用いられる。
【０１３３】
本開示の１つの具体例では、制御パルス生成装置は、前記パラメトリック量子回路に対する第２目標関数を取得し、前記第２目標関数に基づいて、前記システム状態情報に対応する関数値を算出するための第２目標関数確定ユニットをさらに備え、前記目標パルスシーケンス確定ユニットは、前記システム状態情報に対応する関数値に基づいて、前記第２目標関数が関数規則を満たしていないと判定された場合に、前記第２目標関数が関数規則を満たすまで、前記パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、前記初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整し、調整された初期パルスシーケンスに対応するシステム状態情報を再取得するとともに、関数値を再取得することと、前記関数規則を満たす第２目標関数に対応する初期パルスシーケンスを前記目標パルスシーケンスとすることと、にさらに用いられる。
【０１３４】
本開示の１つの具体例では、制御パルス生成装置は、少なくとも前記量子システムのシステム状態情報を出力結果とし、前記出力結果を可視化インタラクションインタフェースにて表示するための可視化ユニットをさらに備える。
【０１３５】
本開示の実施形態による制御パルス生成装置における各ユニットの機能については、上記の方法における対応する説明を参照することができ、ここでは言及しない。
【０１３６】
本開示は、図１１に示されるように、端末とクラウドサーバとを少なくとも備える制御パルス生成システムをさらに提供する。当該制御パルス生成システムは、ユーザによって入力された、パラメトリック量子回路によって表された目標量子制御タスクを実現するための目標量子ハードウェア装置の関連物理パラメータを受信し、前記目標量子ハードウェア装置を表すシステムハミルトニアンを構築するための端末１１０１と、前記システムハミルトニアンを取得し、前記パラメトリック量子回路に含まれる量子論理ゲートの初期制御パルスを取得して、前記パラメトリック量子回路における全ての前記量子論理ゲートにより形成されたゲートシーケンスに対する、システムハミルトニアンに基づいて模擬的に得られる初期パルスシーケンスを得、前記初期パルスシーケンスを前記目標量子ハードウェア装置に印加した後に得られた前記量子システムのシステム状態情報を取得し、前記システム状態情報と、前記目標量子制御タスクが実現すべき目標状態情報との関係に基づいて、前記パラメトリック量子回路におけるパラメータを調整して、前記初期パルスシーケンスのパルスパラメータを調整し、前記目標量子ハードウェア装置に印加した後に、前記目標量子制御タスクが実現可能である目標パルスシーケンスを得るためのクラウドサーバ１１０２と、を少なくとも備える。
【０１３７】
ここで、システムにおけるクラウドサーバ及びクライアント端末の機能は、上記の方法における対応する説明を参照することができ、ここでは言及しない。
【０１３８】
本開示は、電子デバイス、記憶媒体及びプログラムをさらに提供する。
【０１３９】
図１２は、本開示の実施形態を実現するための例示的電子デバイス１２００のブロック図である。電子デバイスは、各形式のデジタルコンピュータを指し、例えば、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、大型コンピュータ、及びその他の適合するコンピュータが挙げられる。電子デバイスは、各形式の移動装置をさらに指し、例えば、パーソナルデジタルアシスタント、セルラー電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、及びその他の類似のコンピュータ装置が挙げられる。本開示に記載されているコンポーネント、それらの接続関係、及び機能は例示的なものに過ぎず、本開示に記載・特定されているものの実現を限定するわけではない。
【０１４０】
図１２に示すように、デバイス１２００は、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）１２０２に記憶されたコンピュータプログラム命令、又は記憶ユニット１２０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１２０３にローディングされたコンピュータプログラム命令に基づいて、各種の適切な動作と処理を実行できる計算ユニット１２０１を含む。ＲＡＭ１２０３には、デバイス１２００の動作に必要な各種のプログラム及びデータをさらに記憶することができる。計算ユニット１２０１と、ＲＯＭ１２０２と、ＲＡＭ１２０３とは、バス１２０４を介して互いに接続されている。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１２０５もバス１２０４に接続されている。
【０１４１】
デバイス１２００における複数のコンポーネントは、Ｉ／Ｏインタフェース１２０５に接続されており、その複数のコンポーネントは、キーボードやマウスなどの入力ユニット１２０６と、種々なディスプレイやスピーカなどの出力ユニット１２０７と、磁気ディスクや光学ディスクなどの記憶ユニット１２０８と、ネットワークカード、モデム、無線通信トランシーバーなどの通信ユニット１２０９と、を備える。通信ユニット１２０９は、デバイス１２００がインターネットのようなコンピュータネット及び／又は種々なキャリアネットワークを介して他の機器と情報／データを交換することを許可する。
【０１４２】
計算ユニット１２０１は、処理及び計算能力を有する様々な汎用及び／又は専用の処理コンポーネントであってもよい。計算ユニット１２０１のいくつかの例としては、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、様々な専用の人工知能（ＡＩ）計算チップ、様々な機械学習モデルアルゴリズムを実行する計算ユニット、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、及び任意の適切なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラなどを備えるが、これらに限定されない。計算ユニット１２０１は、上述で説明された各方法及び処理、例えば制御パルス生成方法を実行する。例えば、いくつかの実施形態では、制御パルス生成方法を、記憶ユニット１２０８のような機械読み取り可能な媒体に有形的に含まれるコンピュータソフトウエアプログラムとして実現することができる。一部の実施形態では、コンピュータプログラムの一部又は全ては、ＲＯＭ１２０２及び／又は通信ユニット１２０９を介して、デバイス１２００にロード及び／又はインストールすることができる。コンピュータプログラムがＲＡＭ１２０３にロードされて計算ユニット１２０１によって実行される場合に、前述した制御パルス生成方法の一つ又は複数のステップを実行することができる。追加可能に、他の実施形態では、計算ユニット１２０１は、他の任意の適当な方式（例えば、ファームウェア）により制御パルス生成方法又は検索の順序付け方法を実行するように構成することができる。
【０１４３】
ここで記載されているシステム又は技術の各種の実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップ（ＳＯＣ）、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）、コンピュータのハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はこれらの組み合わせによって実現することができる。これらの各実施形態は、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステムにて実行及び／又は解釈される１つ又は複数のコンピュータプログラムにより実行することを含み得、該プログラマブルプロセッサは、ストレージシステム、少なくとも１つの入力デバイス、及び少なくとも１つの出力デバイスからデータ及び命令を受け取り、データ及び命令を該ストレージシステム、該少なくとも１つの入力デバイス、及び該少なくとも１つの出力デバイスに転送することができる専用又は汎用のプログラマブルプロセッサであってもよい。
【０１４４】
本開示の方法を実行するためのプログラムコードは、一つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで作成することができる。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ又は他のプログラミングデータ処理装置のプロセッサ又はコントローラに提供されることにより、プログラムコードがプロセッサ又はコントローラによって実行される場合に、フローチャート及び／又はブロック図に規定された機能／動作を実行することができる。プログラムコードは、完全にマシンで実行されてもよいし、部分的にマシンで実行されてもよいし、独立したソフトパッケージとして部分的にマシンで実行されるとともに部分的にリモートマシンで実行されてもよし、又は完全にリモートマシン又はサーバで実行されてもよい。
【０１４５】
本開示の説明において、機械読み取り可能な媒体は、有形な媒体であってもよく、命令実行システム、装置又は機器によって、又は命令実行システム、装置又は機器と合わせて用いられるプログラムを含み、又は記憶する。機械読み取り可能な媒体は、機械読み取り可能な信号媒体又は機械読み取り可能な記憶媒体であってもよい。機械読み取り可能な媒体は、電子、磁気、光学、電磁、赤外線、又は半導体システム、装置、又はデバイス、又は前述した内容の任意の適切な組み合わせを含むことができるがこれらに限定されない。機械読み取り可能な記憶媒体のさらなる具体例として、１つ又は複数の配線による電気的接続、ポータブルコンピュータディスクカートリッジ、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＭＯ）、消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＭＯ又はフラッシュメモリ）、光ファイバー、ポータブルコンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＭＯ）、光学記憶装置、磁気記憶装置、又は前述した内容の任意の組み合わせを含む。
【０１４６】
ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータでここに記載されているシステム及び技術を実施することができ、当該コンピュータは、ユーザに情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニターなど）、ユーザが入力をコンピュータに提供するためのキーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボールなど）を備えるができる。ユーザとのインタラクションを提供するために、他の種類の装置を使用することもでき、例えば、ユーザに提供するフィードバックは、いかなる形式のセンサーフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバックなど）であってもよく、また、いかなる形式（例えば、音響入力、音声入力、触覚入力など）によって、ユーザからの入力を受付取るができる。
【０１４７】
ここに記載されているシステムと技術を、バックグラウンド部品に含まれる計算システム（例えば、データサーバとして）、又はミドルウェア部品を含む計算システム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロント部品を含む計算システム（例えば、ＧＵＩ又はネットワークブラウザを有するユーザコンピュータが挙げられ、ユーザがＧＵＩ又は当該ネットワークブラウザによって、ここに記載されているシステムと技術の実施形態とインタラクションすることができる）、又はこのようなバックグラウンド部品、ミドルウェア部品、又はフロント部品のいかなる組合した計算システムで実施することができる。如何なる形式又はメディアのデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）を介して、システムの部品を互いに接続することができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）及びインターネットを含む。
【０１４８】
コンピュータシステムは、クライアントとサーバを含み得る。通常、クライアントとサーバは、互いに離れており、通信ネットワークを介してインタラクションを行うことが一般的である。対応するコンピュータで動作することで、クライアント−サーバの関係を有するコンピュータプログラムによってクライアントとサーバの関係を生み出す。
【０１４９】
上記の様々な態様のフローを使用して、ステップを新たに順序付け、追加、又は削除することが可能であることを理解すべきである。例えば、本開示で記載された各ステップは、並列に実行しても良いし、順次に実行しても良いし、異なる順序で実行しても良い。本開示で開示された技術案が所望する結果を実現することができる限り、本開示ではこれに限定されない。
【０１５０】
上記具体的な実施形態は、本開示の保護範囲に対する限定を構成するものではない。当業者は、設計事項やその他の要因によって、様々な修正、組み合わせ、サブ組み合わせ、及び代替が可能であることを理解するべきである。本開示の要旨及び原理原則内における変更、均等な置換及び改善等は、いずれも本開示の保護範囲に含まれるべきである。
【図１】
2022003576.tif 000029
【図２】
2022003576.tif 000030
【図３】
2022003576.tif 000031
【図４】
2022003576.tif 000032
【図５】
2022003576.tif 000033
【図６】
2022003576.tif 000034
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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