光量子GKP态的制备方法及量子计算设备与流程

本技术涉及量子计算，特别是涉及一种光量子gkp态的制备方法、计算机设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品及量子计算设备。

背景技术：

1、随着量子计算技术的发展，出现了光量子gkp（gottesman-kitaev-preskill，戈特斯曼-基塔耶夫-普雷斯基尔）态制备技术，其中，光量子gkp态是一种专为量子纠错设计的连续变量量子比特编码方案，是实现连续变量容错量子计算的关键资源态，通常利用高斯玻色采样（gaussian boson sampling，gbs）结合光子数分辨探测的后选择机制进行制备，以得到非高斯态，如近似gkp态等。

2、相关技术中，光量子gkp态的制备参数（如有效压缩度、光量子线路参数、后选择策略等）通常是在经典计算机上进行理论模拟，而由于真实制备设备的物理硬件上存在复杂且难以完全建模的噪声，则理论模拟所得到的理论上能达到极高保真度的制备参数直接在真实制备设备上运行时，制备得到的光量子gkp态往往大幅衰减，质量较低；而如果直接在真实的制备设备上进行制备参数测试，由于光学系统参数空间巨大（高维参数空间），且量子态层析耗时较长，会导致测试迭代周期极其漫长，测试成本较高，且极易陷入局部最优。

3、基于此，如何在真实制备设备的物理硬件约束下提高近似gkp态的制备效率及其综合质量评价指标成为当前亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、基于此，针对上述技术问题，本技术提供一种光量子gkp态的制备方法及量子计算设备，能够在真实制备设备的物理硬件约束下提高近似gkp态的制备效率及其综合质量评价指标。

2、第一方面，本技术提供了一种光量子gkp态的制备方法，包括：

3、获取光量子gkp态的制备目标和用于制备光量子gkp态的制备设备的硬件约束条件；

4、调用智能体，基于制备目标和硬件约束条件，生成模拟制备装置的线路模拟信息和多组候选参数，其中，模拟制备装置用于模拟制备光量子gkp态，线路模拟信息用于构建模拟光量子线路，每一候选参数包括后选择策略和模拟光量子线路的线路参数；

5、基于模拟制备装置通过模拟光量子线路在每组候选参数下进行光量子gkp态模拟制备的模拟结果，确定当前最优模拟参数；以及，

6、控制制备设备基于当前最优模拟参数，进行光量子gkp态制备。

7、在其中一个实施例中，基于模拟制备装置通过模拟光量子线路在每组候选参数下进行光量子gkp态模拟制备的模拟结果，确定当前最优模拟参数，包括：获取模拟制备装置通过模拟光量子线路在每组候选参数下进行光量子gkp态模拟制备的模拟结果；在所得到的各模拟结果不满足预设条件的情况下，调用智能体，对多组候选参数进行修正，得到新的多组候选参数，并基于新的多组候选参数，返回执行获取模拟制备装置通过模拟光量子线路在每组候选参数下进行光量子gkp态模拟制备的模拟结果的操作；在所得到的各模拟结果满足预设条件的情况下，选取当前已确定的所有模拟结果中的最优结果，并将最优结果对应的模拟参数，确定为当前最优模拟参数。

8、在其中一个实施例中，模拟结果包括有效压缩度，预设条件包括下述任一项：所得到的各模拟结果中包括目标结果，目标结果中的有效压缩度大于或等于预设压缩度阈值；所得到的各模拟结果的当前轮次达到预设轮次；连续两个轮次确定的有效压缩度的最大值之差小于预设阈值。

9、在其中一个实施例中，选取当前已确定的所有模拟结果中的最优结果，包括：选取当前已确定的所有模拟结果中，质量评价指标最高的模拟结果，得到最优结果；其中，质量评价指标基于有效压缩度、保真度、wigner函数分布相似度和制备成功率中的至少一项确定。

10、在其中一个实施例中，控制制备设备基于当前最优模拟参数，进行光量子gkp态制备，包括：将当前最优模拟参数转换为制备设备的控制信号；控制制备设备基于控制信号，进行光量子gkp态制备。

11、在其中一个实施例中，该方法还包括：获取制备设备进行光量子gkp态制备的制备结果；确定制备结果与当前最优模拟参数对应的模拟结果的结果误差；在结果误差大于预设误差的情况下，调用智能体，确定结果误差的误差来源；基于误差来源，对控制信号进行更新，并控制制备设备基于更新后的控制信号，进行光量子gkp态制备。

12、在其中一个实施例中，基于误差来源，对控制信号进行更新，包括：在误差来源包括制备设备的真实环境噪声的情况下，确定真实环境噪声对应的参数补偿值；基于参数补偿值，对控制信号进行补偿，得到更新后的控制信号。

13、在其中一个实施例中，基于误差来源，对控制信号进行更新，包括：在误差来源包括当前光子数fock态截断条件的情况下，对当前fock态截断条件进行优化，得到优化后的当前fock态截断条件；基于优化后的当前fock态截断条件，对模拟制备装置进行修正，并基于修正后的模拟制备装置，返回执行调用智能体，基于制备目标和硬件约束条件，生成模拟制备装置的线路模拟信息和多组候选参数的操作。

14、在其中一个实施例中，在误差来源还包括制备设备的真实环境噪声的情况下，该方法还包括：确定真实环境噪声对应的参数补偿值；

15、控制制备设备基于控制信号，进行光量子gkp态制备，还包括：基于参数补偿值，对控制信号进行补偿；控制制备设备基于补偿后的控制信号，进行光量子gkp态制备。

16、在其中一个实施例中，调用智能体，基于制备目标和硬件约束条件，生成模拟制备装置的线路模拟信息和多组候选参数，包括：将制备目标和硬件约束条件输入至智能体中，得到模拟制备装置的线路模拟信息；将制备目标、硬件约束条件和线路模拟信息输入至智能体中，得到模拟制备装置的多组候选参数。

17、第二方面，本技术还提供了一种光量子gkp态的制备装置，包括：

18、第一获取模块，用于获取光量子gkp态的制备目标和用于制备光量子gkp态的制备设备的硬件约束条件；

19、生成模块，用于调用智能体，基于制备目标和硬件约束条件，生成模拟制备装置的线路模拟信息和多组候选参数，其中，模拟制备装置用于模拟制备光量子gkp态，线路模拟信息用于构建模拟光量子线路，每一候选参数包括后选择策略和模拟光量子线路的线路参数；

20、第一确定模块，用于基于模拟制备装置通过模拟光量子线路在每组候选参数下进行光量子gkp态模拟制备的模拟结果，确定当前最优模拟参数；

21、控制模块，用于控制制备设备基于当前最优模拟参数，进行光量子gkp态制备。

22、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现第一方面提供的各方法。

23、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的各方法。

24、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的各方法。

25、第六方面，本技术还提供了一种量子计算设备，包括经典计算部和量子计算部，量子计算部用于实现第一方面提供的各方法。

26、上述光量子gkp态的制备方法及量子计算设备，通过获取光量子gkp态的制备目标和用于制备光量子gkp态的制备设备的硬件约束条件，可以调用智能体，基于上述制备目标和硬件约束条件，生成模拟制备装置的线路模拟信息和多组候选参数，以通过上述线路模拟信息在模拟制备装置中构造模拟光量子线路，以获取模拟制备装置通过上述模拟光量子线路在每组候选参数下进行光量子gkp态模拟制备的制备结果，并基于上述各制备结果确定当前最优模拟参数，以上述制备设备基于当前最优模拟参数，进行光量子gkp态制备。这样，一方面，通过调用智能体，能够将经典计算机理论模拟的高效性与真实制备设备的硬件约束客观性相结合，实现软硬系统的闭环优化；另一方面，智能体利用模拟制备装置进行制备参数的初步探索，快速缩小参数空间，并利用智能体的强逻辑推理能力分析当前最优模拟参数，以在真实制备设备的物理硬件约束下提高近似gkp态的制备效率及其综合质量评价指标。