b"摘要:Dicke 态是具有汉明权重 k 的 n 个量子比特的叠加,表示为 | D nk \xe2\x9f\xa9 。Dicke 态经常用于为量子搜索算法(例如,Grover 搜索和量子行走)准备输入叠加,这些算法解决具有一定数量 nk 个候选解的组合问题。B\xc2\xa8artschi 和 Eidenbenz 提出了一种具体的量子电路,用于使用多项式量子门构造 Dicke 态 | D nk \xe2\x9f\xa9,并且他们根据汉明权重 k 对该电路进行了推广,以准备 Dicke 态的叠加。随后,Esser 等人提出了另一种量子电路,用于使用多项式门和一些辅助量子比特生成 Dicke 态 | D nk \xe2\x9f\xa9。在本文中,我们推广了 Esser 的状态准备电路以构造一个Dicke 态的叠加。我们对两个广义 Dicke 态准备电路进行了具体的比较。我们使用来自 IBM 量子体验服务 (IBMQ) 的真实量子机器进行噪声模拟和实验。这两个电路都使用噪声中尺度量子 (NISQ) 设备成功构建了广义 Dicke 态叠加,尽管受到噪声的影响。”
摘要 - 量词计算引入了一种新的计算范式,该范式有望解决无法通过经典计算机效率解决的问题。因此,量子应用程序将越来越多地集成到经典应用中。要将这些复合应用程序带入生产中,需要进行自动部署和编排技术,以避免手动易行错误和耗时的过程。对于非量化应用程序,近年来已经开发了各种部署技术。但是,量子应用程序的部署目前与非量子应用程序显着不同,因此导致了用于部署量子应用程序的不同建模程序。为了克服这些问题,我们提出了TOSCA4QC,该TOSCA4QC介绍了两种部署建模样式,该模型基于拓扑和编排规范的云应用程序(TOSCA)标准(TOSCA)标准,用于自动化量子应用的部署和编排:(i)SDK规格模型的模型,以覆盖所有技术模型,以涵盖所有技术部署详细信息(II)技术的详细信息(II)详细信息(II)详细信息(II)详细信息(II)。原则。我们进一步展示了如何将现有的模型驱动开发(MDD)方法应用于将SDK-静态模型重新定为可执行的SDK特定模型。我们证明了原型实施的实际可行性,作为Tosca生态系统Opentosca的扩展以及IBMQ和量子模拟器的三个案例研究。索引术语 - Tosca,量子计算,部署自动化,建模,编排
通过 QASM 语言,这是 IBM Q Experience 团队发明的一种用于创建量子电路的语言。另一方面,第二种方法是编写 Python 代码并使用名为 QISKit [32] 的 Python 软件开发工具包 (SDK) 运行它们,它适用于所有类型的算法。因此,我们在本文中展示的工作是使用 QISKit 进行的。可通过云端公开访问的量子设备分别由 IBM Q 5 Yorktown (ibmqx2) 、IBM Q Burlington 、IBM Q 5 London 、IBM Q Essex 、IBM Q Vigo 和 IBM Q Ourense(六个 5 量子比特设备)以及 IBM Q 16 Melbourne 和 IBM Q Armonk(16 量子比特和 1 量子比特设备)表示。用于模拟的经典后端称为 IBMQ QASM 模拟器。所有后端都与一组由单量子比特旋转和相移门组成的量子门一起工作。所有其他单量子比特门(如 X、S、R z 等)一般都是由这三个门的序列构成的,它们与 CNOT 一起构成量子门的通用集。除了量子比特的数量之外,所提到的量子设备在量子比特连接或拓扑方面也有所不同,IBM Q Experience 将其称为设备的耦合图 [33]。在本文中,我们修改并在 IBM 量子计算机上实现了参考文献 [34] 中研究的量子算法,使用相位估计技术找到有限方阱势一维薛定谔方程的基态和第一激发态的能量特征值。我们使用试验波函数作为初始状态,并在位置和动量空间中将其离散化。我们还在希尔伯特空间中构建了时间演化矩阵,其中定义了计算基向量(即量子比特态)。然后,我们将时间演化电路应用于最初准备的寄存器,并使用相位估计方法获得包含能量的相位。我们表明,所提出的算法可以以合理的误差实现预期结果。除了众所周知的量子相位估计方案外,我们还讨论了迭代相位估计方法的实现,以减少电路尺寸和量子比特数,从而有效利用 IBM 量子计算资源。最重要的是,为了充分利用 5 量子比特 IBM 后端,我们通过选择迭代相位估计技术将电路尺寸从文献 [34] 中使用的 8 个量子比特缩短到 5 个。本文组织如下。第 3 节描述了基于相位估计方法的量子算法的步骤。要执行数字量子模拟,我们需要设计时间演化算子来找到系统的能量特征值。此外,坐标应该离散化,初始波函数在网格点上近似。我们还解释了本文使用的两种相位估计算法。在第 4 部分中,我们解释了如何为时间演化算符中的动能和势能项构造量子门。第 5 节给出了结果和讨论,第 6 节讨论了最后的评论。