基于量子忆阻系统的混沌信号预测方法和装置

本申请实施例涉及神经形态，尤其涉及一种基于量子忆阻系统的混沌信号预测方法和装置。

背景技术：

1、在电学神经形态计算领域，忆阻器因其能够高效模拟突触可塑性而被广泛研究，但其发展受限于串扰和系统级能耗等挑战。相比之下，光子忆阻器以光作为信息载体，凭借光的多维特性和低串扰优势，在降低能耗和提升计算性能方面具有巨大潜力。在此基础上，将忆阻器的概念推广至量子体系，构建量子忆阻器架构，利用忆阻器的非线性动态特性和量子特性实现信息处理，为复杂计算任务提供新型解决方案。

2、光量子忆阻器由光纤器件构成，配备可调参数（如相位调制器的相位），结合量子机器学习技术，构建以光量子忆阻器为核心的量子忆阻系统，高效处理复杂多维数据任务。然而，在复杂机器学习任务中处理高维非线性数据时存在性能瓶颈问题，尤其是处理混浊信号预测任务时效率较低。

3、需要说明的是，上述内容并不必然是现有技术，也不用于限制本申请的专利保护范围。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种基于量子忆阻系统的混沌信号预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品，以解决或缓解上面提出的一项或更多项技术问题。

2、本申请实施例的一个方面提供了一种基于量子忆阻系统的混沌信号预测方法，所述量子忆阻系统包含输入端、多个光量子忆阻器和探测端，所述方法包括：

3、通过所述输入端生成单光子源信号，并将所述单光子源信号编码至第一量子态；

4、通过所述光量子忆阻器对所述第一量子态进行转化得到第二量子态；

5、通过所述探测端根据所述第二量子态进行探测得到密度矩阵信息；

6、通过预设的信号预测模型对所述密度矩阵信息进行分析，得到混浊信号预测结果。

7、可选地，所述输入端包括信息编码模块，用于对单光子源信号进行编码，该编码过程满足如下表达式：

8、

9、

10、其中，表示信息编码模块中相位调制器的相位，表示输出的第一量子态;系数是变换矩阵t的复数元素，代表三个光子分别出现在输出通道这一事件的概率幅，且矩阵t满足（为单位矩阵）;表示第i个输出通道的创生算符，表示第j个输出通道的创生算符，表示第k个输出通道的创生算符，为真空态。

11、可选地，所述光量子忆阻器由马赫曾德尔干涉仪(mzi)构成；所述光量子忆阻器对所述第一量子态进行转化的数学表达式为：

12、

13、其中，表示第一量子态，表示第二量子态，为光量子忆阻器的幺正变换矩阵，该幺正变换矩阵依赖于光量子忆阻器的状态变量、第一量子态以及时间。

14、可选地，所述光量子忆阻器的状态变量r满足如下表达式：

15、

16、其中，将mzi中的一个输出端口定义为反馈端口，为在该反馈端口测量的光子数期望值。

17、可选地，所述状态变量r由mzi中相位调制器的相位控制，定义为：

18、

19、其中，θ表示mzi中相位调制器的相位。

20、可选地，所述方法还包括：

21、根据所述反馈端口的测量结果，更新所述相位调制器的相位，以实现对所述状态变量r的更新。

22、可选地，所述预设的信号预测模型的训练过程满足如下表达式：

23、

24、其中，为所述训练集样本的实际输出值向量，为所述训练集样本的输入特征矩阵，为模型的权重矩阵。

25、可选地，所述方法还包括：

26、对所述预设的信号预测模型进行测试，该测试过程满足如下表达式：

27、

28、其中，为模型的权重矩阵，为测试集样本的输入特征矩阵，为对应的预测输出值。

29、可选地，所述方法还包括：

30、按照标准化均方误差损失函数对所述预设的信号预测模型进行性能评估，该标准化均方误差损失函数满足如下表达式：

31、

32、其中，表示第个测试集样本的实际输出值，表示对应的预测输出值，为所有测试集样本的实际输出值的平方和。

33、本申请实施例的另一个方面提供了一种基于量子忆阻系统的混沌信号预测装置，其特征在于，所述装置包括：

34、编码模块，用于通过所述输入端生成单光子源信号，并将所述单光子源信号编码至第一量子态；

35、忆阻模块，用于通过所述光量子忆阻器对所述第一量子态进行转化得到第二量子态；

36、探测模块，用于通过所述探测端根据所述第二量子态进行探测得到密度矩阵信息；

37、混浊信号预测模块，用于通过预设的信号预测模型对所述密度矩阵信息进行分析，得到混浊信号预测结果。

38、本申请实施例采用上述技术方案可以包括如下优势：通过融合量子机器学习与光量子忆阻器技术，量子忆阻系统利用量子态叠加特性，能够高效捕捉并学习混沌系统中复杂的非线性特征，相较于经典忆阻系统，能够有效降低预测误差，使预测结果更贴近实际值，提高混沌信号预测任务的计算精度与效率，突破高维数据处理中的性能限制，为人工智能硬件实现提供新路径。

1.一种基于量子忆阻系统的混沌信号预测方法，其特征在于，所述量子忆阻系统包含输入端、多个光量子忆阻器和探测端，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于量子忆阻系统的混沌信号预测方法，其特征在于，所述输入端包括信息编码模块，用于对单光子源信号进行编码，该编码过程满足如下表达式：

3.根据权利要求1所述的基于量子忆阻系统的混沌信号预测方法，其特征在于，所述光量子忆阻器由马赫曾德尔干涉仪(mzi)构成；所述光量子忆阻器对所述第一量子态进行转化的数学表达式为：

4.根据权利要求3所述的基于量子忆阻系统的混沌信号预测方法，其特征在于，所述光量子忆阻器的状态变量r满足如下表达式[i1][a2]：

5.根据权利要求3或4所述的基于量子忆阻系统的混沌信号预测方法，其特征在于，所述状态变量r由mzi中相位调制器的相位控制，定义为：

6.根据权利要求5所述的基于量子忆阻系统的混沌信号预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的基于量子忆阻系统的混沌信号预测方法，其特征在于，所述预设的信号预测模型的训练过程满足如下表达式：

8.根据权利要求7所述的基于量子忆阻系统的混沌信号预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.根据权利要求8所述的基于量子忆阻系统的混沌信号预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

10.一种基于量子忆阻系统的混沌信号预测装置，其特征在于，所述量子忆阻系统包含输入端、多个光量子忆阻器和探测端，所述装置包括：