[發明專利]量子主成分分析的方法、裝置、電子設備以及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202010073160.4
• 申請日: 2020-01-22
• 公開（公告）號: CN111242306B
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 董瑩;段潤堯
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06N10/00
• 分類號: G06N10/00
• 代理公司: 北京鴻德海業知識產權代理有限公司 11412
• 代理人: 田宏賓

本申請公開了一種量子主成分分析的方法、裝置、電子設備以及計算機可讀存儲介質，涉及量子計算技術領域。本申請在進行量子主成分分析時所采用的的實現方案為：獲取初始數據；將初始數據的拷貝輸入量子線路，確定各量子比特的量子測量結果；根據各量子比特的量子測量結果，計算預設的目標函數在量子線路當前線路參數下的取值；確定取值是否滿足預設條件，若否則更新量子線路的線路參數，轉至執行將初始數據的拷貝輸入量子線路確定量子測量結果，以此迭代進行，直至取值滿足預設條件，將量子線路的當前線路參數作為最終參數；將初始數據的拷貝輸入對應最終參數的量子線路之后，根據各量子比特的量子測量結果，獲取初始數據的主成分分析結果。

技術領域

本申請涉及主成分分析技術領域，尤其涉及量子計算技術領域中的一種量子主成分分析的方法、裝置、電子設備以及計算機可讀存儲介質。

背景技術

數據的主成分分析是統計分析、簡化數據集的最重要的方法之一，其所具有的冗余數據壓縮和數據噪音消除的能力在人工智能的各大領域，例如，圖像識別、自然語言處理等方面都有非常廣泛的應用。

而隨著量子計算技術的迅速發展，使用量子計算來實現主成分分析逐漸成為人們的研究熱點。但是，目前單純使用量子計算的方法進行量子主成分分析，所需要的量子線路較為復雜、量子線路的深度較大，且對所使用的量子計算機的性能要求較高，無法在當前已有的帶噪聲的中等規模的量子計算機上實現量子主成分分析。

發明內容

本申請為解決技術問題所采用的技術方案是提供一種量子主成分分析的方法，所述方法包括：獲取初始數據；將所述初始數據的拷貝輸入量子線路，并根據所述量子線路針對各量子比特的輸出結果，確定各量子比特的量子測量結果；根據所述各量子比特的量子測量結果，計算預設的目標函數在量子線路的當前線路參數下的取值；確定所述取值是否滿足預設條件，若否，則在更新量子線路的線路參數之后，轉至執行將初始數據的拷貝輸入量子線路以確定量子測量結果的步驟，以此迭代進行，直至所述取值滿足預設條件，將量子線路的當前線路參數作為最終參數；將所述初始數據的拷貝輸入對應所述最終參數的量子線路之后，根據各量子比特的量子測量結果，獲取所述初始數據的主成分分析結果。本申請通過結合量子計算以及經典計算的方式來實現主成分分析，無需使用復雜的量子算法，且能夠簡化量子線路的深度以及復雜度，從而實現在當前帶噪聲的中等規模量子計算機上進行量子主成分分析的目的。

根據本申請一優選實施例，在獲取初始數據之后，還包括：確定所述初始數據是否為量子態數據，若否，則將所述初始數據轉換為量子態數據。本步驟能夠實現經典數據的量子主成分分析。

根據本申請一優選實施例，所述量子線路包含預設層數的量子邏輯門；其中，每層量子邏輯門包含一組作用于單個量子比特的繞Z軸旋轉門，以及一組作用于兩個相鄰量子比特配對的XX_φ門。

根據本申請一優選實施例，所述根據所述各量子比特的量子測量結果，計算預設的目標函數在量子線路的當前線路參數下的取值包括：根據所述各量子比特的量子測量結果，計算可觀測量；根據所述可觀測量、量子線路的當前線路參數以及初始數據的拷貝，計算所述預設的目標函數的取值。本步驟能夠提升目標函數取值的計算準確性。

根據本申請一優選實施例，所述更新量子線路的線路參數包括：計算所述目標函數的梯度向量；確定所述梯度向量的模長是否滿足預設條件；若否，則在獲取所述梯度向量與預設步長之間的乘積之后，將當前線路參數與所述乘積之間的差值，作為更新后的線路參數。本步驟使用經典優化算法進行線路參數的更新，從而實現量子計算和經典計算結合的目的。

根據本申請一優選實施例，所述根據各量子比特的量子測量結果獲取所述初始數據的主成分分析結果包括：根據預設次數，將所述初始數據的拷貝重復輸入對應最終參數的量子線路；將各量子比特的量子測量結果的出現次數與預設次數的比值，作為所述初始數據的主成分分析結果。本步驟能夠提升主成分分析結果的獲取準確性。