基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的制作方法

基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰


背景技术：

1.本公开涉及表征量子计算系统的串扰，并且更具体地涉及基于稀疏数据集(data collection)表征量子计算系统的串扰。


技术实现要素：

2.以下呈现发明内容以提供对本发明的一个或多个实施例的基本理解。本概述并不旨在标识关键或重要的元素，也不旨在界定特定实施例的任何范围或权利要求的任何范围。其唯一的目的是以简化的形式呈现概念，作为稍后呈现的更详细描述的序言。本文描述的一个或多个实施例中，描述了促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的系统、设备、计算机实现的方法、和/或计算机程序产品。
3.根据一个实施例，系统可以包括存储计算机可执行组件的存储器和执行存储在存储器中的计算机可执行组件的处理器。计算机可执行组件可以包括将量子设备中的量子门子集打包到一个或多个箱中的打包组件。这些计算机可执行组件还可以包括评估组件，该评估组件基于量子门子集被打包到其中的一个或多个箱中的若干个箱来表征该量子设备的串扰。这样的系统的优点在于，其可以通过减少被执行来测量条件门错误率的实验(例如，串扰测量)的数目来减少量子设备的串扰表征时间。
4.在一些实施例中，该评估组件执行被打包到该一个或多个箱中的若干个箱中的这些量子门子集中的一个或多个的串扰测量，以表征该量子设备的串扰。这样的系统的优点在于，其可以降低执行串扰测量的处理器的计算成本。
5.根据另一个实施例，一种计算机实现的方法可以包括通过操作性地连接到处理器的系统将量子设备中的量子门子集打包到一个或多个箱中。该计算机实现的方法还可以包括由该系统基于这些量子门子集被打包到其中的一个或多个箱中的若干个箱来表征该量子设备的串扰。这样的计算机实现的方法的优点在于它可以被实现为通过减少被执行以测量条件门错误率的实验(例如，串扰测量)的数目来减少量子设备的串扰表征时间。
6.在一些实施例中，该计算机实现的方法还可以包括由该系统执行对被打包到该一个或多个箱中的若干个箱中的量子门子集中的一个或多个量子门子集的串扰测量，以表征该量子设备的串扰。这样的计算机实现的方法的优点在于其可以被实现以降低执行串扰测量的处理器的计算成本。
7.根据另一实施例，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品支持基于稀疏数据集来表征量子计算系统的串扰的过程。该计算机程序产品包括计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质具有随其体现的程序指令，该程序指令由处理器可执行以使该处理器：由该处理器将量子设备中的量子门子集打包到一个或多个箱中。该程序指令还由该处理器可执行以使该处理器：由该处理器基于这些量子门子集被打包到其中的一个或多个箱中的若干个箱来表征该量子设备的串扰。这样的计算机程序产品的优点在于，其可以通过减少被执行以测量条件门错误率的实验(例如，串扰测量)的数目来减少量子设备的串扰表征时间。
8.在一些实施例中，该程序指令是还可该处理器可执行的以使该处理器：由该处理器执行对被打包在该一个或多个箱中的若干个箱中的量子门子集中的一个或多个量子门子集的串扰测量，以表征该量子设备的串扰。这样的计算机程序产品的优点在于其可以降低执行串扰测量的处理器的计算成本。
9.根据一个实施例，一种系统可以包括存储计算机可执行组件的存储器和执行存储在存储器中的计算机可执行组件的处理器。计算机可执行组件可以包括标识组件，该标识组件标识量子设备中的生成定义的串扰水平的至少一个量子门子集。计算机可执行组件还可以包括评估组件，该评估组件基于该至少一个量子门子集来表征该量子设备的串扰。这样的系统的优点在于，其可以通过减少被执行以测量条件门错误率的实验(例如，串扰测量)的数目来减少量子设备的串扰表征时间。
10.在一些实施例中，该评估组件在第一定义的时间处同时执行对该量子设备的量子门子集的并行化串扰测量，以标识该量子设备中的生成该已限定的串扰水平的该至少一个量子门子集；以及基于该量子设备中的生成该定义的串扰水平的该至少一个量子门子集来在一个第二定义的时间处表征该量子设备的串扰。这样的系统的优点是，其可以降低执行串扰测量的处理器的计算成本。
11.根据另一实施例，一种计算机实现的方法可以包括由操作性地耦合到处理器的系统来标识量子设备中的生成定义的串扰水平的至少一个量子门子集。该计算机实现的方法还可以包括由该系统基于该至少一个量子门子集来表征该量子设备的串扰。这样的计算机实现的方法的优点在于其可以被实现为通过减少被执行以测量条件门错误率的实验(例如，串扰测量)的数目来减少量子设备的串扰表征时间。
12.在一些实施例中，该计算机实现的方法还可以包括：由该系统在第一定义的时间处执行对量子设备的量子门子集的同时并行化串扰测量，以标识该量子设备中的生成该定义的串扰水平的该至少一个量子门子集；以及由该系统基于该量子设备中的生成该定义的串扰水平的该至少一个量子门子集来在一个第二定义的时间表征该量子设备的串扰进行表征。这样的计算机实现的方法的优点在于其可以被实现以降低执行串扰测量的处理器的计算成本。
附图说明
13.图1示出了根据本文所描述的一个或多个实施例的可以促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的示例非限制性系统的框图。
14.图2示出了根据本文描述的一个或多个实施例的可以促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的示例非限制性系统的框图。
15.图3示出了根据本文描述的一个或多个实施例的可以促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的示例非限制性信息。
16.图4示出根据本文描述的一个或多个实施例的可以促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的一个示例非限制性示例图。
17.图5示出了根据本文描述的一个或多个实施例的可以促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的示例非限制性信息。
18.图6示出了根据本文描述的一个或多个实施例的可以促进基于稀疏数据集表征量
子计算系统的串扰的示例非限制性信息。
19.图7a、7b和7c示出了根据本文描述的一个或多个实施例的可以促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的示例的非限制性的计算机实现的方法的流程图。
20.图8示出了可以促进本文描述的一个或多个实施例的示例非限制性操作环境的框图。
21.图9示出了根据本发明的一个或多个实施例的示例非限制性云计算环境的框图。
22.图10示出了根据本发明的一个或多个实施例的示例性非限制性抽象模型层的框图。
具体实施方式
23.以下具体实施方式仅是说明性的并且不旨在限制实施例和/或实施例的应用或使用。此外，不旨在被在先前背景技术或发明内容部分或具体实施方式部分中呈现的任何明确或隐含的信息约束。
24.现在参考附图描述一个或多个实施例，其中相同的附图标记在全文中用于指代相同的元素。在以下描述中，出于解释的目的，阐述了许多具体细节以便提供对一个或多个实施例的更透彻理解。然而，明显的是，在各种情况下，可以在没有这些具体细节的情况下实践一个或多个实施例。
25.量子计算通常是出于执行计算和信息处理功能的目的对量子历学现象的使用。量子计算可以与通常利用晶体管对二进制值进行操作的经典计算对比来看。即，经典计算机可以在0或者1的位值上操作，而量子计算机在包括0和1两者的重叠的量子位(量子位(qubits))上操作，可以纠缠多个量子位，并且使用干扰。
26.量子计算具有解决以下问题的潜力：由于它们的计算复杂性，在经典计算机上根本不能、或者出于所有实际目的而不能被解决的问题。然而，量子计算需要非常专业的技能来例如表征量子设备的量子门(本文也称为门)之间的串扰，以便能够减轻串扰。
27.当在量子机器中同时驱动门时，串扰是噪声的重要源。串扰指的是当另一门同时(非常接近)被驱动时门的质量可能降级的事实。完全表征大规模量子系统(例如，量子设备，诸如例如量子计算机、量子处理器、量子电路等)上的串扰可能是有挑战性的。
28.现有的量子计算系统和/或操作此类系统的管理员(例如，供应商)使用基线方法来表征量子系统(例如，量子计算机、量子处理器、量子电路等)上的串扰。这种基线方法涉及使用同时随机化基准测试(srb)来执行一系列实验(例如，串扰测量)。
29.这样的现有量子计算系统的问题在于它们花费长的时间来使用上述基线方法表征量子系统的串扰。这样的现有量子计算系统的另一个问题是它们从通过执行上述基线方法产生的高计算成本。例如，对于每srb有100个随机序列，并且每序列有1024个试验，实现该基线方法涉及2260万个执行以及在20-量子位机器上以当前的执行速率超过8小时的计算。这样的现有量子计算系统的另一问题是它们在定期更新的校准数据中不提供串扰率。例如，这样的现有量子计算系统和/或操作这样的量子计算系统的管理员(例如，供应商)当前不在日常校准数据中报告串扰率。
30.考虑到使用上文描述的基线方法花费长时间来表征量子系统的串扰的现有技术的以上问题，本公开可以被实现为以系统、计算机实现的方法、和/或计算机程序产品的形
式产生对这个问题的解决方案，该系统、计算机实现的方法、和/或计算机程序产品可以将量子设备中的量子门子集打包到一个或多个箱中和/或基于该量子门子集被打包到其中的一个或多个箱中的若干个箱(例如，最小数目的箱)来表征该量子设备的串扰。这样的系统、计算机实现的方法、和/或计算机程序产品的优点是它们可以通过减少被执行以测量条件门错误率的实验(例如，串扰测量)的数目来减少量子设备的串扰表征时间。
31.在一些实施例中，本公开可以被实现为以系统、计算机实现的方法、和/或计算机程序产品的形式产生对上述问题的解决方案，这些系统、计算机实现的方法、和/或计算机程序产品可以执行对被打包到该一个或多个箱中的若干个箱中的量子门子集中的一个或多个量子门子集的串扰测量，以表征该量子设备的串扰。这样的系统、计算机实现的方法、和/或计算机程序产品的优点是它们可以降低执行串扰测量的处理器的计算成本。
32.鉴于使用上文描述的基线方法花费长时间来表征量子系统的串扰的现有技术的以上问题，本公开可以被实现为以系统、计算机实现的方法、和/或计算机程序产品的形式产生对这个问题的解决方案，这些系统、计算机实现的方法、和/或计算机程序产品可以标识量子设备中的生成定义的串扰水平的至少一个量子门子集、和/或基于该至少一个量子门子集来表征该量子设备的串扰。这样的系统、计算机实现的方法、和/或计算机程序产品的优点是它们可以通过减少被执行以测量条件门错误率的实验(例如，串扰测量)的数目来减少量子设备的串扰表征时间。
33.在一些实施例中，本公开可以被实现为以多个系统、计算机实现的方法、和/或计算机程序产品的形式来生成上述问题的解决方案，这些系统、计算机实现的方法、和/或计算机程序产品可以在第一定义的时间同时执行对该量子设备的量子门子集的并行化串扰测量，以标识该量子设备中生成定义的串扰水平的至少一个量子门子集，以及基于该量子设备中生成该定义的串扰水平的该至少一个量子门子集在第二定义的时间表征该量子设备的串扰。这样的系统、计算机实现的方法、和/或计算机程序产品的优点是它们可以降低执行串扰测量的处理器的计算成本。
34.图1示出了根据本文所描述的一个或多个实施例的可以促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的示例非限制性系统100的框图。系统100可以包括串扰表征系统102，串扰表征系统102可以与云计算环境相关联。例如，串扰表征系统102可以与以下参考图9所描述的云计算环境950和/或以下参考图10所描述的一个或多个功能抽象层(例如，硬件和软件层1060、虚拟化层1070、管理层1080、和/或工作负载层1090)相关联。
35.串扰表征系统102和/或其组件(例如，打包组件108、评估组件110、标识组件202等)可以采用以下参考图9所描述的云计算环境950的一个或多个计算资源和/或以下参考图10所描述的一个或多个功能抽象层(例如，量子软件等)来执行根据本文中所描述的主题公开的一个或多个实施例的一个或多个操作。例如，云计算环境950和/或这样的一个或多个功能抽象层可以包括一个或多个经典计算设备(例如，经典计算机、经典处理器、虚拟机、服务器等)、量子硬件、和/或量子软件(例如，量子计算设备、量子计算机、量子处理器、量子电路模拟软件、超导电路等)，它们可以被串扰表征系统102和/或其组件用来执行根据本文描述的本主题公开的一个或多个实施例的一个或多个操作。例如，串扰表征系统102和/或其组件可以采用这样的一个或多个经典和/或量子计算资源来执行一个或多个经典和/或量子：数学函数、计算和/或方程；计算和/或处理脚本；算法；模型(例如，人工智能(ai)模
型、机器学习(ml)模型等)；和/或根据本文描述的主题公开的一个或多个实施例的另一个操作。
36.应当理解，虽然本公开包括关于云计算的详细描述，但是本文所引用的教导的实现不限于云计算环境。而是，本发明的实施例能够结合现在已知或以后开发的任何其他类型的计算环境来实现。
37.云计算是一种服务递送模型，用于实现对可配置计算资源(例如，网络、网络带宽、服务器、处理、存储器、存储、应用、虚拟机和服务)的共享池的方便、按需的网络访问，该可配置计算资源可以用最小的管理努力或与服务提供方的交互来快速供应和释放。该云模型可以包括至少五个特性、至少三个服务模型和至少四个部署模型。
38.特性如下：
39.按需自助服务：云消耗方可按需自动地单方面供应计算能力，诸如服务器时间和网络存储，而无需与服务的提供方的人类交互。
40.广泛的网络接入：能力通过网络上可用并且通过标准机制被访问，该标准机制促进由异构的薄或厚客户端平台(例如，移动电话、膝上型计算机和pda)使用。
41.资源池化：提供方的计算资源被池化以使用多租户模型服务于多个消耗方，其中不同的物理和虚拟资源根据需要被动态地指派和重新指派。存在位置独立性的意义，因为消耗方通常对所提供资源的确切位置不具有控制或知识，但是可以能够在较高抽象层级(例如，国家、州或数据中心)处指定位置。
42.快速弹性：可以快速且弹性地、在一些情况下自动地供应能力以快速缩小、并且快速释放以快速放大。对于消耗方，可用于供应的能力通常显得不受限制，并且可以在任何时间以任何数目购买。
43.测量的服务：云系统通过利用适于服务类型(例如，存储、处理、带宽和活动用户账户)的某个抽象水平的计量能力来自动控制和优化资源使用。可监视、控制和报告资源使用，从而为所利用的服务的提供方和消耗方两者提供透明度。
44.服务模型如下：
45.软件即服务(saas)：提供给消耗方的能力是使用在云基础设施上运行的提供方的应用。应用通过诸如web浏览器(例如，基于web的电子邮件)的瘦客户端接口从不同客户端设备可访问。消耗方不管理或控制包括网络、服务器、操作系统、存储设备或甚至个体应用能力的底层云基础设施，可能的例外是有限的用户特定的应用配置设置。
46.平台即服务(paas)：提供给消耗方的能力是将消耗方创建或获取的应用部署到云基础设施上，该应用是使用提供方所支持的编程语言和工具来创建的。消耗方不管理或控制包括网络、服务器、操作系统或存储设备的底层云基础设施，但是具有对所部署的应用以及可能的应用托管环境配置的控制。
47.基础设施即服务(iaas)：提供给消耗方的能力是供应消耗方能够部署和运行可以包括操作系统和应用的任意软件的处理、存储、网络和其他基本计算资源。消耗方不管理或控制底层云基础设施，但是具有对操作系统、存储设备、所部署的应用的控制，以及可能地对选择联网组件(例如，主机防火墙)的有限的控制。
48.部署模型如下：
49.私有云：云基础设施仅为组织而被操作。它可以由组织或第三方管理，并且可以存
在于场所内或场所外。
50.社区云：云基础设施由若干组织共享并且支持具有共享的关注(例如，任务、安全性要求、策略和合规性考虑)的特定社区。它可由组织或第三方管理，并且可以存在于现场或场外。
51.公共云：使云基础设施对公众或大型产业组可用并且由销售云服务的组织拥有。
52.混合云：云基础架构是两个或更多个云(私有、社区或公共的)的组合，这些云保持独特的实体但是通过标准化或专有技术被绑定在一起，这些技术实现数据和应用可移植性(例如，用于云之间的负载平衡的云爆发)。
53.云计算环境是面向服务的，关注于无状态性、低耦合性、模块性和语义互操作性。云计算的核心是包括互连节点网络的基础设施。
54.串扰表征系统102可以包括存储器104、处理器106、打包组件108、评估组件110和/或总线112。
55.应当理解，在本文中公开的各个附图中描述的本主题公开的实现仅用于说明，并且因此，这些实现的架构不限于在本文中描述的系统、设备和/或组件。例如，在一些实施例中，系统100和/或串扰表征系统102可以进一步包括本文参考操作环境800和图8所述的各种计算机和/或基于计算的元件。在多个实现中，这样的计算机和/或基于计算的元件可以与实现结合图1或在本文中公开的其他附图示出和描述的系统、设备、组件和/或计算机实现的操作中的一个或多个系统、设备、组件和/或计算机实现的操作结合使用。
56.存储器104可以存储一个或多个计算机和/或机器可读、可写、和/或可执行组件和/或指令，这些组件和/或指令当由处理器106(例如，经典处理器、量子处理器等)执行时可以促进由该(多个)可执行组件和/或(多个)指令定义的操作的执行。例如，存储器104可以存储计算机和/或机器可读、可写和/或可执行组件和/或指令，这些组件和/或指令当由处理器106执行时可以促进本文描述的与串扰表征系统102、打包组件108、评估组件110和/或与串扰表征系统102相关联的另一组件(例如，标识组件202等)有关的各种功能的执行，如本文参考或不参考本公开的各个附图所描述的。
57.存储器104可以包括可以采用一个或多个存储器架构的易失性存储器(例如，随机存取存储器(ram)、静态ram(sram)、动态ram(dram)等)和/或非易失性存储器(例如，只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)等)。以下参考系统存储器816和图8描述存储器104的进一步示例。存储器104的这样的示例可以用于实现本公开的任何实施例。
58.处理器106可以包括一种或多种类型的处理器和/或电子电路装置(例如，经典处理器、量子处理器等)，它们可以实现可以存储在存储器104上的一个或多个计算机和/或机器可读、可写、和/或可执行组件和/或指令。例如，处理器106可以执行可以由这样的计算机和/或机器可读、可写和/或可执行组件和/或指令指定的各种操作，包括但不限于逻辑、控制、输入/输出(i/o)、算术等。在一些实施例中，处理器106可以包括一个或多个中央处理单元、多核处理器、微处理器、双微处理器、微控制器、片上系统(soc)、阵列处理器、向量处理器、量子处理器和/或另一种类型的处理器。以下参考处理单元814和图8描述处理器106的进一步示例。处理器106的这样的示例可以用于实现本公开的任何实施例。
59.串扰表征系统102、存储器104、处理器106、打包组件108、评估组件110和/或如本
文所述的串扰表征系统102的另一组件(例如，标识组件202)可以经由总线112彼此通信地、电地、操作地和/或光学地耦合，以执行系统100、串扰表征系统102和/或与其耦合的任何组件的功能。总线112可以包括一个或多个存储器总线、存储器控制器、外围总线、外部总线、局部总线、量子总线、和/或可以采用各种总线架构的另一类型的总线。下面参考系统总线818和图8描述总线112的进一步示例。总线112的这样的示例可以用于实现本公开的任何实施例。
60.串扰表征系统102可以包括任何类型的组件、机器、设备、设施、装置和/或仪器，其包括处理器和/或能够与有线和/或无线网络有效和/或操作地通信。设想了所有这样的实施例。例如，串扰表征系统102可以包括服务器设备、计算设备、通用计算机、专用计算机、量子计算设备(例如，量子计算机)、平板计算设备、手持设备、服务器类计算机器和/或数据库、膝上型计算机、笔记本计算机、台式计算机、蜂窝电话、智能电话、消费者电器和/或仪器、工业和/或商业设备、数字助理、支持多媒体互联网上午电话、多媒体播放器、和/或另一种类型的设备。
61.串扰表征系统102可以经由数据缆线(例如，高清多媒体接口(hdmi)、推荐标准(rs)232、以太网缆线等)耦合(例如，通信、电、操作、光学等地耦合)到一个或多个外部系统、源和/或设备(例如，经典和/或量子计算设备、通信设备等)。在一些实施例中，串扰表征系统102可以经由网络(例如，通信、电、操作、光学等地)耦合到一个或多个外部系统、源和/或设备(例如，经典和/或量子计算设备、通信设备等)。
62.在一些实施例中，这样的网络可以包括有线和无线网络，包括但不限于蜂窝网络、广域网(wan)(例如，互联网)或局域网(lan)。例如，串扰表征系统102可以使用几乎任何期望的有线或无线技术与一个或多个外部系统、源和/或设备(例如，计算设备)通信(反之亦然)，这些技术包括但不限于：无线保真(wi-fi)、全球移动通信系统(gsm)、通用移动电信系统(umts)、全球微波接入互操作性(wimax)、增强型通用分组无线电服务(增强型gprs)，第三代合作伙伴计划(3gpp)长期演进(lte)、第三代合作伙伴计划2(3gpp2)超移动宽带(umb)、高速分组接入(hspa)、zigbee和其他802.xx无线技术和/或传统电信技术，会话发起协议(sip)、rf4ce协议、无线hart协议、6lowpan(低功率无线区域网络上的ipv6)、z-wave、ant、超宽带(uwb)标准协议和/或其他专有和非专有通信协议。在这样的示例中，串扰表征系统102因此可以包括硬件(例如，中央处理单元(cpu)、收发器、解码器、量子硬件、量子处理器等)、软件(例如，一组线程、一组进程、执行中的软件、量子脉冲调度、量子电路、量子门等)或有助于在串扰表征系统102与外部系统、源和/或设备(例如，计算设备、通信设备等)之间传送信息的硬件和软件的组合。
63.串扰表征系统102可以包括一个或多个计算机和/或机器可读、可写和/或可执行组件和/或指令，这些组件和/或指令在由处理器106(例如，经典处理器、量子处理器等)执行时可以促进由这样的(多个)组件和/或(多个)指令定义的操作的执行。进一步，在许多实施例中，如本文参考或不参考主题公开的各个附图所描述的，与串扰表征系统102相关联的任何组件可以包括一个或多个计算机和/或机器可读、可写和/或可执行组件和/或指令，这些组件和/或指令在由处理器106执行时可以促进由这样的(多个)组件和/或(多个)指令定义的操作的执行。例如，打包组件108、评估组件110、和/或与如本文所公开的串扰表征系统102相关联的任何其他组件(例如，与串扰表征系统102通信、电子、操作和/或光学耦合、和/
或由串扰表征系统102采用)可以包括这样的计算机和/或机器可读、可写和/或可执行的(多个)组件和/或(多个)指令。因此，根据众多实施例，如本文所公开的串扰表征系统102和/或与其相关联的任何组件可以采用处理器106来执行这样的计算机和/或机器可读、可写和/或可执行的(多个)组件和/或(多个)指令，以促进执行本文中参考串扰表征系统102和/或与其相关联的任何这样的组件所描述的一个或多个操作。
64.串扰表征系统102可以促进由打包组件108、评估组件110和/或如本文所公开的与串扰表征系统102相关联的另一组件(例如，标识组件202等)所执行的和/或与其相关联的操作的执行。例如，如以下详细描述的，串扰表征系统102可以经由处理器106(例如，经典处理器、量子处理器等)来促进：将量子设备中的量子门子集打包到一个或多个箱中；和/或基于这些量子门子集被打包到其中的一个或多个箱中的若干个箱目来表征该量子设备的串扰。在另一个示例中，串扰表征系统102还可以经由处理器106(例如，经典处理器、量子处理器等)促进：执行对被打包到该一个或多个箱中的该若干个箱中的量子门子集中的一个或多个量子门子集的串扰测量，以表征量子设备的串扰；以定义的时间间隔执行这些串扰测量，以捕获被打包到该一个或多个箱中的该若干个箱中的量子门子集中的至少一个量子门子集的串扰变化；和/或执行对被打包到该一个或多个箱中的该若干个箱中的量子门子集中的至少两个子集的同时并行化串扰测量，以表征该量子设备的串扰，从而促进该处理器的减少的计算成本或表征该量子设备的串扰的减少的时间中的至少一项。在一些实施例中，这些量子门子集可以包括由该量子设备中的至少一个量子门分隔开的至少两个量子门，和/或这些量子门子集可以由该量子设备中的两个或更多个量子门分隔开。
65.在另一示例中，串扰表征系统102可以经由处理器106(例如，经典处理器、量子处理器等)促进：标识量子设备中的至少一个量子门子集，该量子门子集生成定义的串扰水平(例如，相对于该量子设备中的其他量子门子集的高串扰水平)；和/或基于该至少一个量子门子集来表征该量子设备的串扰。在另一示例中，串扰表征系统102可以经由处理器106(例如，经典处理器、量子处理器等)进一步促进：将量子设备的量子门子集打包到一个或多个箱中，并且基于量子门子集被打包到其中的一个或多个箱中的若干个箱来表征量子设备的串扰；在第一定义的时间(例如，在时间＝0(t＝0))和/或在第1天)，执行对该量子设备的量子门子集的同时并行化串扰测量，以标识该量子设备中的生成该定义的串扰水平至少一个量子门子集，以及(例如在未来时间)基于该量子设备中的生成该定义的串扰水平的该至少一个量子门子集来表征该量子设备在第二定义的时间(例如，在t＝1和/或第2天、第3天等)处的串扰；和/或基于以定义的时间间隔(例如，每3至5天一次)所执行的对该量子设备的一个或多个量子门子集的串扰测量，标识该至少一个量子门子集。在一些实施例中，该至少一个量子门子集可以包括由该量子设备中的单个量子门分隔开的一对量子门，和/或该至少一个量子门子集可以包括由该量子设备中的至少两个量子门分隔开的多个量子门对。
66.减少串扰表征开销
67.真实系统测量(例如，对不同量子设备的串扰测量)示出了串扰可以显著地影响门错误率，这进而可以影响应用的可靠性。为了通过编译减轻这些影响，串扰表征系统102(例如，经由打包组件108、评估组件110和/或标识组件202)可以在指令调度期间利用与真实系统相关联的表征数据。由于串扰噪声具有空间-时间变化，因此其可以每天被表征以向编译器提供正确输入(例如，由于这样的空间-时间变化，可以在量子系统上每天测量门错误和
相干时间)。为此，并且如下所述，串扰表征系统102(例如，经由打包组件108、评估组件110和/或标识组件202)可以减少被执行以测量条件门错误率的实验的数目，其中，这样的实验可以包括对量子设备中的量子门子集的一个或多个串扰测量，并且这样的条件门错误率可以被定义如下。
68.条件门错误率：对于门gi，从双量子位随机化基准测试(rb)测量的独立错误率可以表示为e(gi)，并且与gj同时测量的gi的错误率可以表示为条件错误率e(gi|gj)。当门gi与gj存在串扰干扰时，期望e(gi|gj)将高于e(gi)。
69.串扰表征系统102(例如，经由评估组件110)可以测量可以并行驱动的每对受控非门(cnot门)的条件错误率(cer)，其中，这样的cnot门包括在基于门的量子计算设备中使用的量子逻辑门。例如，串扰表征系统102可以测量量子设备中的cnot对的条件错误率，该量子设备包括在表示为量子位0与量子位1的量子位之间定义的第一cnot门(cnot 0,1)以及在表示为量子位2与量子位3的量子位之间定义的第二cnot门(cnot 2,3)，其中这样的量子门对cnot 0,1和cnot 2,3不共享量子位。例如，参考图4中所示的量子位耦合图402a，串扰表征系统102可以测量cnot对的条件错误率，诸如例如门对404，该门对404包括在量子位0与量子位1之间定义的cnot门(cnot 0,1)和在量子位2与量子位3之间定义的cnot门(cnot 2,3)，其中门对404不共享量子位。
70.上述方法包括221对同时随机化基准测试(srb)实验。每个这样的srb实验涉及具有不同随机门长度的多次运行以获得对理论模型的最终曲线拟合，并且曲线上的每个数据点由于噪声操作而涉及多次实验。对于每srb有100个随机序列，并且每序列有1024个试验的情况，该基线方法需要2260万个执行以及以当前执行速率超过8小时的计算。可以(例如，由串扰表征系统102)执行这里描述的这种运行，以生成图3中示出的散点图302a、302b、302c。例如，串扰表征系统102可以在量子计算硬件上执行所有这些实验(例如，与模拟相反)，诸如例如，包括在半导体和/或超导设备上制造的多个量子位的集成量子电路。
71.在没有有关与某个量子计算设备相关联的串扰的时空行为的数据的情况下，串扰表征系统102可以定期地运行上述这样的srb实验，以实现串扰的编译器水平的减轻。例如，串扰表征系统102可以每天运行这些srb实验，以实现串扰的编译器水平的减轻。然而，在这样的定期基础上运行这些srb实验需要很长时间并且在计算上是昂贵的。
72.为了减少这样的串扰表征开销(例如，表征串扰的计算成本和/或时间)，串扰表征系统102可以采用打包组件108、评估组件110和/或标识组件202来基于支持使用稀疏数据集来促进这样的表征的一系列观察结果来表征量子计算系统(例如，量子计算设备)的串扰。例如，串扰表征系统102可以采用这样的组件，以基于与从实现一个或多个物理(例如，非模拟的)量子计算设备(例如，量子计算机、量子处理器、量子硬件等)中获取的数据相关的一系列观察结果来表征量子计算系统的串扰，其中，这样的数据可以包括在图3的散点图302a、302b、302c、图5的曲线图502、和/或图6的条形图602中描述的信息。
73.在一个示例中，参照图3中所示的散点图302a、302b、302c，串扰表征系统102可以基于如下第一观察来减少串扰表征开销：来自门的串扰噪声仅在1跳距离处显著，并且因此，对由1跳分隔开(例如，由单个门分隔开，其中，门对的门不共享量子位)的门对执行srb实验是足够的。例如，超导系统的哈密顿算子由最近邻耦合控制，并且因此，它足以表征仅由1跳分隔开的量子硬件门之间的串扰。如本文提及的，跳可以描述量子门之间的距离。
74.图3示出了根据本文描述的一个或多个实施例的可以促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的示例非限制性信息300。为了简洁起见，省略相应实施例中采用的类似元件和/或过程的重复描述。
75.信息300可包括散点图302a、302b、302c。散点图302a、302b、302c可以包括从实现一个或多个物理的(例如，非模拟的)量子计算设备(例如，量子计算机、量子处理器、量子硬件等)获取的数据。例如，散点图302a、302b、302c可以包括分别从实现第一量子计算设备、第二量子计算设备和第三量子计算设备获取的数据。例如，散点图302a、302b、302c可以包括从在三个不同的物理(例如，非模拟的)量子计算设备(例如，量子计算硬件)中对所有cnot操作对执行同时rb(srb)实验所获取的数据，一次一对。
76.散点图302a、302b、302c可以包括从对一对gi和gj执行srb实验所获取的数据，该srb实验生成条件错误率(cer)e(gi|gj)和e(gj|gi)。在跳数k(在图3中表示为跳数)处，散点图302a、302b、302c示出由k跳分开的门对的这些条件错误率(cer)。为了容易比较，在距离∞处，散点图302a、302b、302c描绘了每个门的独立的、无串扰的错误率。在散点图302a中，在跳数1处存在具有高于7.5％的条件错误率的若干门对，该条件错误率远高于距离∞处的散点图的最大y轴值，从而指示在1跳距离处的串扰效应。在这3个设备上，来自门的串扰噪声主要仅影响在1跳距离处的门。
77.基于该第一观察结果(即，来自门的串扰噪声仅在1跳距离处是显著的，并且因此，对由1跳分隔开的门对执行srb实验是足够的)，串扰表征系统102可以基于第二观察结果来减少串扰表征开销，该第二观察结果说明了当两个门对由两跳或更多跳分开时，可以并行地执行其srb测量。例如，参考图4中所示的量子位耦合图402a、402b，基于上述第一观察结果，串扰表征系统102可以通过采用打包组件108和/或评估组件110高效地并行化跨几个门对的串扰测量来减少串扰表征开销，其中，这样的门对中的每个门对被两跳或更多跳分隔开。
78.图4示出根据本文描述的一个或多个实施例的可以促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的示例非限制性示例图解400。为了简洁起见，省略相应实施例中采用的类似元件和/或过程的重复描述。
79.图400可以包括一个或多个量子位耦合图402a、402b。量子位耦合图402a、402b可以包括量子计算设备中的量子位(在图4中由标记为0至19的节点表示)的形貌图示，其中这样的量子位中的两个或更多个量子位通过量子门(在图4中由连接表示量子位的某些节点的线表示)而彼此耦合。量子位耦合图402a可以包括一个或多个门对404、406、408。量子位耦合图402b可以包括一个或多个门对410、412、414。门对404、406、408和/或门对410、412、414可以包括cnot门对。例如，门对404可以包括在量子位0与量子位1之间定义的cnot门(cnot 0,1)以及在量子位2与量子位3之间定义的cnot门(cnot 2,3)，其中cnot 0,1和cnot 2,3不共享量子位。
80.当两个门对由两跳或更多跳分开时，可以由评估组件110并行地执行其srb测量。例如，评估组件110可以在同一实验中(例如，同时地)针对门对404(cnot 0,1|cnot 2,3)、门对406(cnot 6,7|cnot 8,9)和门对408(cnot 15,16|cnot 17,18)执行串扰测量，因为每个对距离任何其他对至少2跳。
81.为了高效地并行化srb实验，串扰表征系统102可以采用打包组件108将问题建模
为箱打包的实例。打包组件108可以将量子设备中的量子门子集打包到一个或多个箱中。例如，打包组件108可以将量子设备(例如，量子计算机、量子处理器、量子电路等)中的量子门子集打包到一个或多个箱中，其中这些量子门子集包括由该量子设备中的至少一个量子门分隔开的至少两个量子门。例如，打包组件108可以将包括量子设备中的多对量子门的量子门子集打包到一个或多个箱中。在另一示例中，打包组件108可以将量子设备中的量子门子集打包到一个或多个箱中，其中这些量子门子集由该量子设备中的两个或更多个量子门分隔开。为了促进量子门子集(例如，量子门对)到一个或多个箱中的这样的打包，打包组件108可以采用如下所述的启发式方法(例如，启发式算法)。
82.给定要在其上执行srb测量的一组n个门对，打包组件108可以使用启发式技术(例如，启发式算法)，例如，随机化的首次适应(first fit)启发法(例如，装箱算法)来将门对打包到少量实验中。例如，打包组件108可以采用这样的启发法来迭代地构建一组箱，其中每个箱对应于实验，并且最初仅存在一个空箱。打包组件108可以采用这样的启发法来迭代通过量子计算设备的门对(例如，门对404、406、408和/或门对410、412、414)并且将每个门对放置在第一兼容箱中。例如，如果箱中的所有门对(gk，g
l
)至少k跳远，则门对(gi，gj)与该箱兼容。例如，参照图4，在某个量子计算设备中，当k＝2时，门对408(cnot 15,16|cnot 17,18)与包含门对406(cnot 6,7|cnot 8,9)的箱兼容；它与包含被定义为cnot 10,11|cnot 12,13的门对的箱不兼容。
83.当没有已有箱兼容时，打包组件108可以采用上述启发法以创建新箱。基于由打包组件108应用这样的启发法，所有门对可以以此方式被划分成一组或多组箱。打包组件108可以通过随机地改组门对的列表来执行启发式算法多次并且可以进一步选择具有最小数目的若干个箱(例如，最低数目的箱)的划分(例如，该一组箱)。基于对量子设备中的所有门对的这样的划分以及对具有最小数目的箱的划分的选择，评估组件110可以针对来自单个箱的所有门对并行地执行srb实验。
84.评估组件110可以基于这些量子门子集被打包到其中的一个或多个箱中的该若干个箱来表征上述量子设备的串扰。为了表征该量子设备的串扰，评估组件110可以执行被打包到一个或多个箱的中的该若干个箱(例如，最小数目的箱)中的一个或多个箱的串扰测量。评估组件110可以同时执行对被打包到该一个或多个箱中的该若干个箱中的量子门子集中的至少两个量子门子集的并行化串扰测量，以表征该量子设备的串扰。例如，评估组件110可以执行srb实验以测量被打包到该一个或多个箱中的若干个箱(例如，最小数目的箱)中的量子门子集中的至少两个子集的独立错误率和/或条件门错误率，以表征该量子设备的串扰。
85.评估组件110可以在定义的时间间隔(例如，每3至5天)执行串扰测量，以捕获被打包到该一个或多个箱中的该若干个箱中的这些量子门子集中的至少一个量子门子集的串扰变化。在另一示例中，如下所述，评估组件110可以在定义的时间间隔(例如，每3至5天)执行串扰测量，以标识被打包到该一个或多个箱的若干个箱中的量子门子集中的生成定义的串扰水平(例如，相对于该量子设备中的其他量子门子集的高串扰水平)的一个或多个子集。
86.串扰表征系统102可以基于说明高串扰对在几天内保持相对稳定的第三观察结果进一步减少串扰表征开销。这是由于串扰对的结构性质，并且与门误差相比，它们较不易于
漂移或规则变化。所以，串扰表征系统102可以采用评估组件110来仅如下所述地对高串扰对执行定期(例如，每天)的串扰测量，并且周期性地(例如，每3至5天一次)表征剩余的1跳门对(例如，通过对上述一个或多个箱中的若干个箱中的每个箱中不生成高水平串扰的剩余门对执行srb实验)。
87.评估组件110可以在第一定义的时间处同时执行该量子设备的量子门子集的并行化串扰测量(例如，srb实验)，以标识该量子设备中生成限定水平的串扰的至少一个量子门子集，和/或可以基于在该量子设备中生成该限定水平的串扰的该至少一个量子门子集来进一步在第二定义的时间处表征该量子设备的串扰。例如，评估组件110可以在操作的时间＝0(t＝0)和/或第1天处同时执行对打包到该一个或多个箱中的若干个箱中的量子门子集的并行化的串扰测量，以标识该量子设备中生成高水平的串扰(例如，相对于该量子设备中的其他量子门对的高水平的串扰)的一个或多个量子门对。在这个示例中，在稍后的时间，诸如例如在操作的t＝1和/或第2天，评估组件110可以仅对已经被标识(例如，如参考图2所描述的由标识组件202)为生成这样高水平的串扰的(多个)量子门对执行串扰测量，并且基于这样的测量来表征该量子设备的串扰。
88.图2示出了根据本文描述的一个或多个实施例的可以促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的示例非限制性系统200的框图。系统200可以包括串扰表征系统102，串扰表征系统102可以包括标识组件202。为了简洁起见，省略相应实施例中采用的类似元件和/或过程的重复描述。
89.标识组件202可以标识量子设备中的、生成定义的串扰水平的至少一个量子门子集。例如，基于上述由评估组件110对被打包到一个或多个箱中的若干个箱中的量子门子集所执行的串扰测量，标识组件202可以标识这样的量子门子集中的生成定义的串扰水平的一个或多个量子门子集。例如，基于可以由评估组件110以定义的时间间隔(例如，每3至5天)执行的这样的串扰测量，标识组件202可以标识被打包到该一个或多个箱中的若干个箱中的一个或多个量子门子集，该一个或多个量子门子集生成高水平的串扰(例如，相对于该量子设备中的其他量子门子集的高水平的串扰)。
90.在一个示例中，基于上述由评估组件110对被打包到一个或多个箱中的若干个箱中的量子门子集所执行的这样的串扰测量，评估组件110可以向标识组件202提供这样的实验的结果，其中这样的实验结果可以包括与被打包到该一个或多个箱中的若干个箱中的一个或多个量子门子集对应的错误率(例如，独立错误率和/或条件错误率)。在这个示例中，标识组件202可以编译实验结果和/或绘制这样的数据，以标识被打包到该一个或多个箱中的若干个中的一个或多个量子门子集，该一个或多个量子门子集生成高水平的串扰(例如，相对于该量子设备中的其他量子门子集的高水平的串扰)。例如，标识组件202可以利用这样的实验结果来生成图5中描绘的图表502的曲线图504a、504b、504c、504d，和/或分析这样的曲线图以标识生成定义的串扰水平(例如，相对于量子设备中的其他量子门子集的高水平的串扰)的量子门子集(例如，参考图5描述的门对506a、506b、506c、506d)。
91.在一个示例中，标识组件202可以利用这样的实验结果来生成图5中描绘的图表502的曲线图504a、504b、504c、504d，和/或分析这样的曲线图以标识门对506a、506b、506c、506d中的、例如相对于量子设备中的量子门的其他子集(例如，门对506a、506b)生成高水平的串扰的一个或多个门对(例如，门对506c和/或门对506d)。基于对生成高水平的串扰的门
对的这样的标识，评估组件110可以对这样的门对执行定期(例如，每天)的串扰测量，并且周期性地(例如，每3至5天一次)对剩余的1跳门对执行srb实验以表征这样的1跳门对的串扰。
92.图5示出了根据本文所述的一个或多个实施例的可以促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的示例非限制性信息500。为了简洁起见，省略相应实施例中采用的类似元件和/或过程的重复描述。
93.信息500可以包括图表502。图表502可以包括在几天(例如，6天)内每天测量的某个物理(例如，非模拟的)量子计算设备中的量子门的错误率(例如，独立错误率和条件错误率(cer))的一个或多个曲线。图表502可以描绘这样的量子计算设备中的串扰噪声的每日变化，其中，曲线图504a、504b、504c、504d可以分别示出门对506a、506b、506c、506d的条件错误率(cer)的每日变化，并且曲线图508a、508b、508c、508d可以分别示出门510a、510b、510c、510d的独立错误率的每日变化。
94.如曲线图504a、504b、504c、504d和曲线图508a、508b、508c、508d所示出的，在这样的某个量子计算设备上，在6天的实验周期内，门对506a、506b、506c、506d的条件错误率(cer)比门510a、510b、510c、510d的独立错误率高例如约2倍(2x)。在同样在相同的6天实验周期内测试两个附加的物理(例如，非模拟的)量子计算设备的示例实施例(图中未示出)中，曲线图504a、504b、504c、504d和曲线图508a、508b、508c、508d展示了门对506a、506b、506c、506d的条件错误率(cer)比门510a、510b、510c、510d的独立错误率高大约3倍。
95.在一些实施例中，可以使用与门对506a、506b、506c、506d对应的曲线图504a、504b、504c、504d来标识量子设备中的生成定义的串扰水平的一个或多个量子门子集。例如，标识组件202可以使用与门对506a、506b、506c、506d对应的曲线图504a、504b、504c、504d来标识门对506a、506b、506c、506d中的生成高串扰水平(例如，相对于其他门对(诸如门对506a、506b)的高串扰水平)的一个或多个门对(例如，门对506c、506d)。
96.图6示出了根据本文所述的一个或多个实施例的可以促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的示例非限制性信息600。为了简洁起见，省略相应实施例中采用的类似元件和/或过程的重复描述。
97.信息600可以包括根据本公开的一个或多个实施例的条形图602，条形图602图示了对应于三个物理(例如，非模拟的)量子计算设备604a、604b、604c(例如，量子计算机、量子处理器、量子硬件等)的串扰表征时间，其已经使用本文描述的串扰表征过程中的一个或多个串扰表征过程来实现。
98.条606描绘了通过对量子设备的所有量子门对执行串扰测量(例如，srb实验)来表征量子计算设备上的串扰所花费的时间量。
99.条608描绘了使用以上描述的1跳方法(图6中表示为选项1：一跳)来表征量子计算设备上的串扰所花费的时间量(例如，通过对由1跳分隔开的量子门对执行串扰测量(例如，srb实验))。
100.条610描绘了使用以上描述的1跳方法和装箱方法(图6中表示为选项2：一跳 装箱)来表征量子计算设备上的串扰所花费的时间量(例如，通过对由1跳分隔开并且已经由打包组件108打包到最小数目的箱中的量子门对执行串扰测量(例如，srb实验))。
101.条612描绘了仅使用如上所述的高串扰量子门对(在图6中表示为选项3：仅高串扰
对)来表征量子计算设备上的串扰所花费的时间量(例如，通过对已经被标识为生成高串扰水平的量子门对执行串扰测量(例如，srb实验))。
102.如条形图602中的条形606、608、610、612所示，串扰表征系统102(例如，经由打包组件108、评估组件110和/或标识组件202)可以由此促进与执行这种串扰表征的串扰表征系统102相关联的一个或多个计算资源(例如，处理器)的减少的串扰表征时间和/或计算成本。
103.串扰表征系统102可以与各种技术相关联。例如，串扰表征系统102可以与串扰表征技术、量子串扰表征技术、装箱启发式技术、分布式量子计算技术、量子计算机技术、量子硬件和/或软件技术、机器学习技术、人工智能技术、云计算技术和/或其他技术相关联。
104.串扰表征系统102可以提供对与以上所标识的各种技术相关联的系统、设备、组件、操作步骤和/或处理步骤的技术改进。例如，串扰表征系统102可以通过减少为测量条件门错误率所执行的实验(例如，串扰测量)的数目来减少量子设备的串扰表征时间。
105.串扰表征系统102可以为与经典计算设备相关联的处理单元(例如，处理器106)和/或与串扰表征系统102相关联的量子计算设备(例如，量子处理器、量子硬件、超导电路等)提供技术改进。例如，通过促进如上所述的量子设备的这样的减少的串扰表征时间(例如，通过减少为测量条件门错误率所执行的实验(例如，串扰测量)的数目)，串扰表征系统102可以由此减少执行这样的串扰表征(例如，执行针对量子设备的门对的串扰测量)的处理器(例如，处理器106)的计算成本。
106.基于上述的这种减少的串扰表征时间和/或减少的计算成本，串扰表征系统102的实际应用是它可以由量子计算系统和/或操作这样的系统的管理员(例如，供应商)来实现，以定期地(例如，每天)表征系统的串扰和/或将这样的串扰数据提供给与系统相关联和/或利用该系统的实体(例如，诸如调度将由该系统执行的量子计算作业的编译器的实体)。串扰表征系统102的这种实际应用可以改进在量子计算系统上所执行的一个或多个编译作业(例如，量子计算作业)的输出(例如，计算和/或处理结果)。
107.应当理解，串扰表征系统102提供了一种由相对新的量子计算技术驱动的新方法。例如，串扰表征系统102提供了一种表征量子计算设备的串扰的新方法，该方法由用于表征量子计算设备的串扰的当前漫长且计算昂贵的方法驱动。
108.串扰表征系统102可以采用硬件或软件来解决本质上技术性高、不抽象并且不能由人作为一组精神动作来执行的问题。在一些实施例中，本文描述的过程中的一个或多个过程可以由一个或多个专用计算机(例如，专用处理单元、专用经典计算机、专用量子计算机等)执行以执行与以上标识的各种技术相关的定义的任务。串扰表征系统102和/或其组件可用于解决通过上述技术的进步、量子计算系统、云计算系统、计算机架构和/或另一技术的采用而出现的新问题。
109.应当理解，串扰表征系统102可以利用不能在人的脑海中复制或由人执行的电气组件、机械组件和电路装置的各种组合，因为如本文所描述的串扰表征系统102和/或其组件可以执行的各种操作是大于人脑海的能力的操作。例如，在某个时间段上由串扰表征系统102处理的数据量、处理这样的数据的速度、或数据的类型可以大于、更快、或者不同于在相同时间段上由人类头脑处理的量、速度、或数据类型。
110.根据若干实施例，串扰表征系统102可以在也执行本文所描述的各种操作的同时
也针对执行一个或多个其他功能(例如，完全通电、完全执行等)是完全可操作的。应当理解，这样的同时多操作执行超出了人类头脑的能力。还应当理解，串扰表征系统102可以包括实体(例如人类用户)无法手动获取的信息。例如，被包括在串扰表征系统102、打包组件108、评估组件110和/或标识组件202中的信息的类型、量和/或变化可以比由人类用户手动获取的信息更复杂。
111.图7a根据本文描述的一个或多个实施例示出了可以促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的示例非限制性计算机实现方法700a的流程图。为了简洁起见，省略相应实施例中采用的类似元件和/或过程的重复描述。
112.在702a，计算机实现的方法700a可以包括：由操作性地耦合到处理器(例如，处理器106、量子处理器等)的系统(例如，经由串扰表征系统102和/或打包组件108)将量子设备(例如，量子计算机、量子处理器、量子电路、量子硬件等)中的量子门子集(例如，门对404、406、408和/或门对410、412、414)打包到一个或多个箱中。
113.在704a处，计算机实现的方法700a可以包括：由该系统(例如，经由串扰表征系统102和/或评估组件110)基于量子门子集被打包到其中的一个或多个箱中的若干个(例如，最小数目的)箱来表征该量子设备的串扰。
114.图7b示出根据本文描述的一个或多个实施例的可以促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的示例非限制性计算机实现方法700b的流程图。为了简洁起见，省略相应实施例中采用的类似元件和/或过程的重复描述。
115.在702b，计算机实现的方法700b可以包括：由操作性地耦合到处理器(例如，处理器106、量子处理器等)系统(例如，经由串扰表征系统102和/或标识组件202)来标识量子设备中的至少一个量子门子集(例如，门对506c和/或门对506d)，该至少一个量子门子集生成定义的串扰水平(例如，相对于该量子设备中的其他量子门子集的高串扰水平)。
116.在704b处，计算机实现的方法700b可以包括：由该系统(例如，经由串扰表征系统102和/或评估组件110)基于该至少一个量子门子集来表征该量子设备的串扰。
117.图7c示出了根据本文描述的一个或多个实施例的可以促进基于稀疏数据集表征量子计算系统的串扰的示例非限制性计算机实现的方法700c的流程图。为了简洁起见，省略相应实施例中采用的类似元件和/或过程的重复描述。
118.在702c，计算机实现的方法700c可以包括：标识在量子设备(例如，量子计算机、量子处理器、量子硬件等)中(例如，通过打包组件108和/或打包组件108采用的启发式装箱算法)由1跳分隔开的门对(例如，量子位耦合图402a的门对404、406、408和/或量子位耦合图402b的门对410、412、414)。
119.在704c处，计算机实现的方法700c可以包括：将门对(例如，经由打包组件108)打包到一个或多个箱中以构建至少一组箱。例如，如上所述，给定要在其上执行srb测量的一组n个门对，打包组件108可以使用启发式技术(例如，启发式算法)，例如，随机化的首次适应启发法(例如，装箱算法)来将门对打包到少量实验中。例如，打包组件108可以采用这样的启发法来迭代地构建一组箱，其中每个箱与实验对应，并且最初仅存在一个空箱。
120.在706c处，计算机实现的方法700c可以包括(例如，经由打包组件108)确定每个门对是否可以打包到兼容的箱中。例如，如上所述，打包组件108可以采用启发法来迭代通过量子计算设备的门对(例如，门对404、406、408和/或门对410、412、414)并且将每个门对放
置在首个兼容的箱中，其中，如果箱中的所有门对(gk，g
l
)至少有k跳远，则门对(gi，gj)与箱兼容。例如，参照图4，在某个量子计算设备中，当k＝2时，门对408(cnot 15,16|cnot 17,18)与包含门对406(cnot 6,7|cnot 8,9)的箱兼容；它与包括被定义为cnot 10,11|cnot 12,13的门对的箱不兼容。
121.如果在706c处确定某个门对不能被打包到已有的兼容的箱中，则在708c处，计算机实现的方法700c可以包括(例如，经由打包组件108)创建新箱。例如，如上所述，当没有已有箱兼容时，打包组件108可采用启发法来创建新箱。基于由打包组件108应用这样的启发法，所有门对可以以此方式被划分成一组或多组箱。打包组件108可以重复步骤704c、706c、708c以通过随机地改组门对的列表来执行启发式算法多次。
122.如果在706c处确定每个门对可以被打包到已有的兼容的箱中，则在710c处，计算机实现的方法700c可以包括(例如，经由打包组件108)选择具有最少数目的箱的一组箱。例如，如上所述，打包组件108可以选择具有最小数目的箱(例如，最低数目的箱)的划分(例如，该一组箱)。
123.在712c，计算机实现的方法700c可以包括(例如，经由评估组件110)对所选择的一组箱中的每个箱中的所有门对执行srb实验。例如，如上所述，基于对量子设备中的所有门对的这种划分以及对具有最小数目的箱的划分的选择，评估组件110可以针对来自单个箱的所有门对并行地执行srb实验。
124.在714c处，计算机实现的方法700c可以包括(例如，经由标识组件202)确定是否存在生成相对高水平的串扰的门对。例如，如上文参考图2所述，基于srb实验的结果(例如，基于对门对中的每个门对的串扰测量)，标识组件202可以标识生成相对于其他门对的高串扰水平的一个或多个门对。
125.如果在714c处确定不存在生成相对高水平的串扰的门对，则在716c处，计算机实现的方法700c可以包括(例如，经由评估组件110)基于在712c处执行的srb实验表征该量子设备的串扰，并且在(例如，经由评估组件110)重复在712c处的srb实验之前等待定义的时间量(例如，3至5天)。
126.如果在714c处确定存在生成相对高水平的串扰的门对，则在718c处，计算机实现的方法700c可以包括(例如，经由评估组件110)仅对生成相对高水平的串扰的门对(例如，图5中所示出的门对506c和/或门对506d)执行定期(例如，每日)srb实验。
127.在720c，计算机实现的方法700c可以包括(例如，经由评估组件110)表征该量子设备的串扰，并且周期性地对所有剩余的门对执行srb实验(例如，通过对在所选择的该一组箱中的每个箱中剩余的不生成高水平的串扰的门对执行srb实验)。例如，如上所述，评估组件110可以仅对高串扰对执行定期(例如，每天)的串扰测量，并且周期性地(例如，每3至5天一次)表征剩余的1跳门对(例如，通过对在所选择的该一组箱中的每个箱中剩余的不生成高水平串扰的门对执行srb实验)。
128.为了说明的简单性，将计算机实现的方法描绘和描述为一系列动作。应该理解和认识到，本主题创新不受所展示的动作和/或动作的顺序的限制，例如动作可以按不同的顺序发生和/或同时发生，并且与本文未呈现和描述的其他动作一起发生。此外，并非所有示出的动作都是实现根据所公开的主题的计算机实现的方法所必需的。此外，本领域技术人员将理解和领会，计算机实现的方法备选地经由状态图或事件被表示为一系列相互关联的
状态。此外，还应当理解，下文和本说明书通篇所公开的计算机实现的方法能够被存储在制品上以便于将这样的计算机实现的方法传送和转移到计算机。如本文中所使用的，术语制品旨在涵盖可从任何计算机可读设备或存储介质访问的计算机程序。
129.为了提供用于所公开的主题的各方面的上下文，图8以及以下讨论旨在提供对其中可以实现所公开的主题的各方面的合适环境的一般描述。图8示出了可以促进本文描述的一个或多个实施例的示例非限制性操作环境的框图。为了简洁起见，省略对本文描述的其他实施例中采用的相似元件的重复描述。
130.参考图8，用于实现本公开的各个方面的合适的操作环境800还可以包括计算机812。计算机812还可以包括处理单元814、系统存储器816、以及系统总线818。系统总线818将包括但不限于系统存储器816的系统组件耦合到处理单元814。处理单元814可以是各种可用处理器中的任何处理器。双微处理器和其他多处理器架构也可以被用作处理单元814。系统总线818可以是若干类型的总线结构中的任何(多种)总线结构，包括存储器总线或存储器控制器、外围总线或外部总线，和/或使用任何多种可用总线架构的局部总线，包括(但不限于)工业标准架构(isa)、微通道架构(msa)、扩展isa(eisa)、智能驱动电子设备(ide)、vesa局部总线(vlb)、外围组件互连(pci)、卡总线、通用串行总线(usb)、高级图形端口(agp)、火线(ieee1394)和小型计算机系统接口(scsi)。
131.系统存储器816还可以包括易失性存储器820和非易失性存储器822。基本输入/输出系统(bios)被存储在非易失性存储器822中，基本输入/输出系统(bios)包含用于诸如在启动期间在计算机812内的元件之间传送信息的基本例程。计算机812还可以包括可移除/不可移除、易失性/非易失性计算机存储介质。例如，图8示出了磁盘存储装置824。盘存储装置824还可包括但不限于如磁盘驱动器、软盘驱动器、磁带驱动器、jaz驱动器、zip驱动器、ls-100驱动器、闪存卡或记忆棒的设备。磁盘存储器824也可以单独地或与其他存储介质组合地包括存储介质。为了促进磁盘存储器824与系统总线818的连接，通常使用可移除或不可移除接口，诸如接口826。图8还描述了用作用户与在合适操作环境800中描述的基本计算机资源之间的中介的软件。这样的软件还可以包括例如操作系统828。可以被存储在盘存储器824上的操作系统828用于控制和分配计算机812的资源。
132.系统应用830利用操作系统828通过例如存储在系统存储器816中或磁盘存储设备824上的程序模块832和程序数据834对资源的管理。应当理解，本公开可以利用各种操作系统或操作系统的组合来实现。用户通过(多个)输入设备836将命令或信息录入到计算机812中。输入设备836包括但不限于诸如鼠标的指点设备、轨迹球、指示笔、触摸板、键盘、麦克风、操纵杆、游戏板、圆盘式卫星天线、扫描仪、tv调谐器卡、数码相机、数码摄像机、网络相机等。这些和其他输入设备经由(多个)接口端口838通过系统总线818连接到处理单元814。(多个)接口端口838包括例如串行端口、并行端口、游戏端口和通用串行总线(usb)。(多个)输出设备840使用与(多个)输入设备836使用的相同类型的端口中的一些端口。因此，例如，usb端口可以用于将输入提供给计算机812，并且将信息从计算机812输出给输出设备840。提供输出适配器842以示出存在需要特殊适配器的一些输出设备840，如监控器、扬声器和打印机以及其他输出设备840。作为说明而非限制，输出适配器842包括提供输出设备840与系统总线818之间的连接装置的视频和声卡。应注意，其他设备和/或设备的系统提供输入和输出能力两者，诸如(多个)远程计算机844。
133.计算机812可以使用到一个或多个远程计算机(诸如(多个)远程计算机844)的逻辑连接在联网环境中操作。(多个)远程计算机844可以是计算机、服务器、路由器、网络pc、工作站、基于微处理器的电器、对等设备或其他公共网络节点等，并且通常还可以包括关于计算机812描述的元件中的许多或所有元件。为了简洁的目的，仅存储器存储装置设备846与(多个)远程计算机844一起图示。(多个)远程计算机844通过网络接口848逻辑地连接到计算机812，并且然后经由通信连接850物理连接。网络接口848包括有线和/或无线通信网络，诸如局域网(lan)、广域网(wan)、蜂窝网络等。lan技术包括光纤分布式数据接口(fddi)、铜线分布式数据接口(cddi)、以太网、令牌环等。wan技术包括但不限于点对点链路、电路交换网络(如综合业务数字网(isdn))及其变型、分组交换网络、以及数字订户线路(dsl)。(多个)通信连接850是指用于将网络接口848连接到系统总线818的硬件/软件。尽管为了说明清楚起见，通信连接850在计算机812内部被示出，但它也可以在计算机812外部。仅出于示例性目的，用于连接到网络接口848的硬件/软件还可以包括内部和外部技术，诸如调制解调器，包括常规电话级调制解调器、电缆调制解调器和dsl调制解调器、isdn适配器和以太网卡。
134.现在参考图9，描述了说明性云计算环境950。如图所示，云计算环境950包括由云消耗方使用的本地计算设备可以与其通信的一个或多个云计算节点910，本地计算设备诸如例如个人数字助理(pda)或蜂窝电话954a、台式计算机954b、膝上型计算机954c和/或汽车计算机系统954n。尽管图9中未示出，但是云计算节点910还可以包括量子平台(例如，量子计算机、量子硬件、量子软件等)，云消耗方使用的本地计算设备可与该量子平台通信。节点910可以彼此通信。它们可以物理地或虚拟地被分组(未示出)在一个或多个网络中，诸如如上所述的私有云、社区云、公共云或混合云、或其组合。这允许云计算环境950提供基础架构、平台和/或软件作为服务，云消耗方不需要为该服务维护本地计算设备上的资源。应当理解，图9中所示的计算设备954a-n的类型旨在仅是说明性的，并且计算节点910和云计算环境950可以通过任何类型的网络和/或网络可寻址连接(例如，使用网络浏览器)与任何类型的计算机化设备通信。
135.现在参考图10，示出了由云计算环境950(图9)提供的一组功能抽象层。应提前理解，图10中所示的组件、层和功能旨在仅是说明性的，并且本发明的实施例不限于此。如所描述，提供以下层和对应功能：
136.硬件和软件层1060包括硬件和软件组件。硬件组件的示例包括：大型机1061；基于risc(精简指令集计算机)架构的服务器1062；服务器1063；刀片式服务器1064；存储设备1065；以及网络和联网组件1066。在一些实施例中，软件组件包括网络应用服务器软件1067、量子平台路由软件1068、和/或量子软件(图10中未示出)。
137.虚拟化层1070提供抽象层，从该抽象层可以提供虚拟实体的以下示例：虚拟服务器1071；虚拟存储装置1072；虚拟网络1073，包括虚拟专用网络；虚拟应用和操作系统1074；以及虚拟客户端1075。
138.在一个示例中，管理层1080可以提供以下描述的功能。资源供应1081提供计算资源和用于在云计算环境内执行任务的其他资源的动态采购。计量和定价1082在资源在云计算环境内被利用时提供成本跟踪，并且为这些资源的消费开账单或发票。在一个示例中，这些资源可以包括应用软件许可证。安全性为云消耗方和任务提供身份验证，以及为数据和
其他资源提供保护。用户门户1083为消耗方和系统管理员提供对云计算环境的访问。服务水平管理1084提供云计算资源分配和管理，使得满足所需的服务水平。服务水平协议(sla)规划和履行1085提供云计算资源的预安排和采购，未来要求针对该云计算资源根据sla被预期。
139.工作负载层1090提供可以利用云计算环境的功能性的示例。可以从该层提供的工作负载和功能的非限制性示例包括：地图和导航1091；软件开发和生命周期管理1092；虚拟教室教育递送1093；数据分析处理1094；事务处理1095；以及串扰表征软件1096。
140.本发明可以是集成的任何可能技术细节级别的系统、方法、设备和/或计算机程序产品。该计算机程序产品可以包括其上具有计算机可读程序指令的计算机可读存储介质(或多种介质)，该计算机可读程序指令用于使处理器执行本发明的方面。计算机可读存储介质可以是可以保留和存储指令以供指令执行设备使用的有形设备。计算机可读存储介质可以是例如但不限于电子存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或前述各项的任何合适的组合。计算机可读存储介质的更具体示例的非穷举列表还可以包括以下：便携式计算机盘，硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或闪存)，静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)，数字通用盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码的设备(诸如穿孔卡片或者具有记录在其上的指令的凹槽中的凸起结构)，以及前述各项的任何合适的组合。如本文中所使用的，计算机可读存储介质不应被解释为瞬态信号本身，诸如无线电波或其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输介质传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
141.本文所述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质被下载到相应的计算/处理设备，或者经由网络(例如，互联网、局域网、广域网和/或无线网络)被下载到外部计算机或者外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光传输光纤、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配器卡或网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并且转发计算机可读程序指令以存储在相应计算/处理设备内的计算机可读存储介质中。用于执行本发明的操作的计算机可读程序指令可以是汇编指令，指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、用于集成电路设备的配置数据，或者以一种或多种编程语言的任何组合编写的源代码或目标代码，包括诸如smalltalk、c 等面向对象的编程语言，以及过程式编程语言，诸如“c”编程语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全在用户的计算机上执行、部分在用户的计算机上执行、作为独立软件包执行、部分在用户的计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在后一种场景中，远程计算机可以通过包括局域网(lan)或广域网(wan)的任何类型的网络连接到用户的计算机，或者可以连接到外部计算机(例如，通过使用互联网服务提供方的互联网)。在一些实施例中，包括例如可编程逻辑电路设备、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)的电子电路可以通过利用计算机可读程序指令的状态信息来执行计算机可读程序指令以使电子电路设备个性化，以便执行本发明的方面。
142.本文中参考根据本发明的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图说明和/或框图描述本发明的方面。应当理解，流程图和/或框图的每个框以及流程图和/或
框图中框的组合都可以由计算机可读程序指令来实现。这些计算机可读程序指令可以被提供给通用计算机的处理器，专用计算机或者其他可编程数据处理装置以产生机器，使得经由计算机的处理器或其他可编程数据处理装置执行的指令创建用于实现在流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作的装置。这些计算机可读程序指令还可以被存储在可以引导计算机、可编程数据处理设备、和/或其他设备以特定方式起作用的计算机可读存储介质中，使得具有存储在其中的指令的计算机可读存储介质包括制品，该制品包括实现流程图和/或框图中的一个或多个框中指定的功能/动作的各方面的指令。计算机可读程序指令还可以被加载到计算机、其他可编程数据处理装置、或者其他设备上，以使一系列操作步骤在计算机、其他可编程装置或者其他设备产生计算机实现的过程，使得在计算机、其他可编程设备或者其他设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个框中指定的功能/动作。
143.附图中的流程图和框图图示了根据本发明的各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的架构、功能性和操作。对此，流程图或框图中的每个框可以表示模块、段或指令的一部分，其包括用于实现(多个)指定的逻辑功能的一个或多个可执行指令。在一些备选实现中，框中所标注的功能可以不以图中所标注的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能，连续示出的两个框实际上可以基本同时执行，或者这些框有时可以以相反的顺序执行。还将注意的是，框图和/或流程图中的每个框、以及框图和/或流程图中的框的组合可以由基于专用硬件的系统来实现，该基于专用硬件的系统执行指定的功能或动作或者执行专用硬件与计算机指令的组合。
144.虽然上文已经在运行在计算机和/或计算机上的计算机程序产品的计算机可执行指令的一般上下文中描述了主题，但本领域技术人员将认识到，本公开还可以或与其他程序模块组合实现。通常，程序模块包括执行特定任务和/或实现特定抽象数据类型的例程、程序、组件、数据结构等。此外，本领域的技术人员将认识到，本发明的计算机实现的方法可以利用其他计算机系统配置来实践，包括单处理器或多处理器计算机系统、小型计算设备、大型计算机、以及计算机、手持式计算设备(例如，pda、电话)、基于微处理器或可编程的消费者或工业电子产品等。所示出的方面还可以在分布式计算环境中实现，在分布式计算环境中，任务由通过通信网络链接的远程处理设备来执行。然而，本发明的一些(如果不是全部的话)方面可在独立计算机上实践。在分布式计算环境中，程序模块可以位于本地和远程存储器存储设备两者中。
145.如在本技术中所使用的，术语“组件”、“系统”、“平台”、“接口”等可以指和/或可以包括计算机相关实体或与具有一个或多个特定功能性的操作机器相关的实体。本文公开的实体可以是硬件、硬件和软件的组合、软件或执行中的软件。例如，组件可以是但不限于在处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行文件、执行线程、程序和/或计算机。作为说明，在服务器上运行的应用和服务器两者都可以是组件。一个或多个组件可以驻留在进程和/或执行的线程内，并且组件可以位于一个计算机上和/或分布在两个或更多个计算机之间。在另一示例中，相应组件可以从具有存储于其上的各种数据结构的各种计算机可读介质执行。组件可以经由本地和/或远程进程通信，诸如根据具有一个或多个数据分组的信号(例如，来自与本地系统、分布式系统中的另一组件进行交互的一个组件的数据，和/或经由该信号跨诸如互联网之类的网络与其他系统交互的一个组件的数据)。作为另一示例，组件可
以是具有由电气或电子电路装置操作的机械部件提供的特定功能的装置，其由处理器所执行的软件或固件应用操作。在这样的情况下，处理器可以在装置的内部或外部，并且可以执行软件或固件应用的至少一部分。作为又一示例，组件可以是通过没有机械部件的电子组件来提供特定功能性的装置，其中电子组件可以包括处理器或用于执行至少部分地赋予电子组件的功能性的软件或固件的其他设备。在一方面中，组件可经由例如云计算系统内的虚拟机来仿真电子组件。
146.此外，术语“或”旨在意指包括性的“或”而不是排他性的“或”。也就是说，除非另外指明，或从上下文清楚，否则“x采用a或b”旨在意指任何自然的包含性排列。即，如果x采用a；x采用b；或x采用a和b两者，则在任何前述情况下满足“x采用a或b”。此外，如主题说明书和附图中所使用的冠词“一(a)”和“一个(an)”通常应被解释为意指“一个或多个”，除非另外说明或从上下文清楚指向单数形式。如本文所使用的，术语“示例”和/或“示例性”用于表示用作示例、实例或例证。为了避免疑问，本文公开的主题不受此类实例的限制。此外，本文中描述为“示例”和/或“示例性”的任何方面或设计不一定被解释为优于或优于其他方面或设计，也不意味着排除本领域普通技术人员已知的等效的示例性结构和技术。
147.如在主题说明书中所采用的，术语“处理器”可以指基本上任何计算处理单元或设备，包括但不限于单核处理器；具有软件多线程执行能力的单处理器；多核处理器；具有软件多线程执行能力的多核处理器；具有硬件多线程技术的多核处理器；并行平台；以及具有分布式共享存储器的并行平台。另外，处理器可以指代经设计以执行本文中所描述的功能的集成电路、专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑控制器(plc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)、分立门或晶体管逻辑、离散硬件组件或其任何组合。进一步，处理器可以利用纳米级架构，诸如但不限于基于分子和量子点的晶体管、开关和门，以便优化空间使用或增强用户设备的性能。处理器还可以被实现为计算处理单元的组合。在本公开中，诸如与组件的操作和功能性相关的“存储”、“存储装置”、“数据存储”、“数据存储装置”、“数据库”和基本上任何其他信息存储组件的术语用于指“存储器组件”、体现在“存储器”中的实体、或包括存储器的组件。应当理解，本文所描述的存储器和/或存储器组件可以是易失性存储器或非易失性存储器，或者可以包括易失性存储器和非易失性存储器两者。作为示例而非限制，非易失性存储器可以包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除rom(eeprom)、闪存、或非易失性随机存取存储器(ram)(例如，铁电ram(feram))。易失性存储器可以包括例如可充当外部高速缓存存储器的ram。作为说明而非限制，ram可以以许多形式可用，诸如同步ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据速率sdram(ddrsdram)、增强sdram(esdram)、synchlink dram(sldram)、直接rambus ram(drram)、直接rambus动态ram(drdram)和rambus动态ram(rdram)。另外，本文所公开的系统或计算机实现的方法的存储器组件旨在包括(但不限于)这些和任何其他合适类型的存储器。
148.以上已经描述的内容仅包括系统和计算机实现的方法的示例。当然，为了描述本公开的目的，不可能描述组件或计算机实现的方法的每个可构想的组合，但是本领域普通技术人员可以认识到，本公开的许多进一步的组合和置换是可能的。此外，在具体实施方式、权利要求、附件以及附图中使用术语“包括”、“具有”、“拥有”等的程度上，这些术语旨在以类似于术语“包括”的方式是包括性的，如同“包括”在权利要求中被采用作为过渡词时被
解释的。
149.已经出于说明的目的呈现了不同实施例的描述，但并不旨在是详尽的或限于所公开的实施例。在不脱离所描述的实施例的范围和精神的情况下，许多修改和变化对本领域普通技术人员将是明显的。这里使用的术语被选择来最好地解释实施例的原理、实际应用或对在市场中找到的技术的技术改进，或者使得本领域普通技术人员能够理解这里公开的实施例。