分子性质预测方法、装置及电子设备与流程

本申请涉及量子计算，尤其涉及一种分子性质预测方法、装置及电子设备。

背景技术：

1、随着量子计算技术的发展，利用量子计算机预测分子性质已成为一个极具潜力的研究方向，其核心目标是为新药研发、材料设计等领域提供高精度的计算工具。

2、目前相关技术中，一般是将量子计算作为机器学习工具，通过学习大量的已知分子数据来构建性质预测模型，提取分子的图结构数据，然后进行性质预测。然而，这种方式表现对外部训练数据集的强依赖性，预测性能与训练数据集的规模、质量和覆盖范围等有关，当需要预测的分子体系在化学结构或性质上与训练数据集中的任何分子具有差异时，模型的预测准确性下降，即这种方式容易导致分子性能预测泛化能力较差。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种分子性质预测方法、装置及电子设备，以解决现有分子性能预测泛化能力较差的问题。

2、为解决上述技术问题，本申请是这样实现的：

3、第一方面，本申请实施例提供了一种分子性质预测方法所述方法包括：

4、获取待预测分子体系中每个分子的量子比特哈密顿量；

5、基于第一参数化量子线路以及所述量子比特哈密顿量，确定所述待预测分子体系的第一量子焓变化量；

6、基于第二参数化量子线路确定所述待预测分子体系的第一混合量子态，并基于所述第一混合量子态确定所述待预测分子体系的第一量子熵变化量；

7、基于所述第一量子焓变化量以及所述第一量子熵变化量，确定所述待预测分子体系的吉布斯自由能；

8、其中，所述第一参数化量子线路为在所述待预测分子体系的基础上以最小化所述待预测分子体系的能量期望值为优化目标确定的参数化量子线路，所述第二参数化量子线路为在所述待预测分子体系的基础上以最小化待预测分子体系的亥姆霍兹自由能为优化目标确定的参数化量子线路。

9、第二方面，本申请实施例提供一种分子性质预测装置，所述装置包括：

10、第一获取模块，用于获取待预测分子体系中每个分子的量子比特哈密顿量；

11、第一确定模块，用于基于第一参数化量子线路以及所述量子比特哈密顿量，确定所述待预测分子体系的第一量子焓变化量；

12、第二确定模块，用于基于第二参数化量子线路确定所述待预测分子体系的第一混合量子态，并基于所述第一混合量子态确定所述待预测分子体系的第一量子熵变化量；

13、第三确定模块，用于基于所述第一量子焓变化量以及所述第一量子熵变化量，确定所述待预测分子体系的吉布斯自由能；

14、其中，所述第一参数化量子线路为在所述待预测分子体系的基础上以最小化所述待预测分子体系的能量期望值为优化目标确定的参数化量子线路，所述第二参数化量子线路为在所述待预测分子体系的基础上以最小化待预测分子体系的亥姆霍兹自由能为优化目标确定的参数化量子线路。

15、第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括收发机和处理器，

16、所述处理器，用于：

17、获取待预测分子体系中每个分子的量子比特哈密顿量；

18、基于第一参数化量子线路以及所述量子比特哈密顿量，确定所述待预测分子体系的第一量子焓变化量；

19、基于第二参数化量子线路确定所述待预测分子体系的第一混合量子态，并基于所述第一混合量子态确定所述待预测分子体系的第一量子熵变化量；

20、基于所述第一量子焓变化量以及所述第一量子熵变化量，确定所述待预测分子体系的吉布斯自由能；

21、其中，所述第一参数化量子线路为在所述待预测分子体系的基础上以最小化所述待预测分子体系的能量期望值为优化目标确定的参数化量子线路，所述第二参数化量子线路为在所述待预测分子体系的基础上以最小化待预测分子体系的亥姆霍兹自由能为优化目标确定的参数化量子线路。

22、第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现上述第一方面所述的分子性质预测方法的步骤。

23、第五方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的分子性质预测方法的步骤。

24、第六方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如上述第一方面所述方法的步骤。

25、在本实施例的分子性质预测方法，无需依赖外部训练数据集，而是通过第一参数化量子线路和待预测分子体系的量子比特哈密顿量，确定待预测分子体系的第一量子焓变化量，通过第二参数化量子线路确定所述待预测分子体系的第一混合量子态，利用所述第一混合量子态确定所述待预测分子体系的第一量子熵变化量，通过第一量子焓变化量以及所述第一量子熵变化量，确定所述待预测分子体系的吉布斯自由能，完成待预测分子体系的性质预测。而第一参数化量子线路为在所述待预测分子体系的基础上以最小化所述待预测分子体系的能量期望值为优化目标确定的参数化量子线路，所述第二参数化量子线路为在所述待预测分子体系的基础上以最小化待预测分子体系的亥姆霍兹自由能为优化目标确定的参数化量子线路，可避免分子性能预测受训练数据集的规模、质量和覆盖范围等影响，提升分子性能预测准确性，从而可提升分子性能预测泛化能力。

1.一种分子性质预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一参数化量子线路以及所述量子比特哈密顿量，确定所述待预测分子体系的第一量子焓变化量，包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对于待预测分子体系中的每个分子，所述分子的所述第一参数化量子线路通过以下方式确定：

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对于所述待预测分子体系中的每个分子，所述分子的第二参数化量子线路通过以下方式确定：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述初始化第二量子线路的线路参数之后，还包括：

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一参数化量子线路确定所述待预测分子体系的第二量子态，并基于所述量子比特哈密顿量对所述第二量子态进行测量，得到第一能量期望值，包括：

7.一种分子性质预测装置，其特征在于，所述装置包括：

8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备为网络设备，包括收发机和处理器，

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一所述的方法的步骤。