通过绝热量子计算解决数字逻辑约束问题

    公开(公告)号:CN106170802A

    公开(公告)日:2016-11-30

    申请号:CN201580013562.2

    申请日:2015-03-12

    CPC classification number: G06N10/00 G06F17/5045

    Abstract: 可以将约束问题表示为数字电路,该数字电路包括至少一个门和至少一个受约束的输入、或至少一个受约束的输出、或者至少一个受约束的输入和至少一个受约束的输出的组合。可以为所述至少一个门中的每一者生成矩阵。可以为所述至少一个受约束的输入、所述至少一个受约束的输出、或者所述至少一个受约束的输入和至少一个受约束的输出的组合生成约束矩阵。可以生成包括用于所述至少一个门中的每一者的每一个矩阵与所述约束矩阵的组合的最终矩阵。

    用于改进随机控制问题的策略的方法和系统

    公开(公告)号:CN109154798A

    公开(公告)日:2019-01-04

    申请号:CN201780028555.9

    申请日:2017-05-09

    Abstract: 公开了一种用于改进随机控制问题的策略的方法和系统,随机控制问题由动作集合、状态集合、作为状态和动作的函数的奖励结构,以及多个决策时期表征,该方法包括使用采样装置获得表示玻尔兹曼机的样本配置的数据,获得随机控制问题的初始化数据和初始策略;将分别表示玻尔兹曼机的每个耦合器和每个节点的初始权重和偏置以及横向场强的数据分配给采样装置;进行以下操作直到满足停止标准:生成当前时期状态动作对,修改表示没有耦合器或至少一个耦合器和至少一个偏置的数据,执行对应于当前时期状态动作对的采样以获得第一采样经验均值,获得在当前时期状态动作处的Q函数的值的近似,获得未来时期状态动作对,其中,状态是通过随机状态处理获得的,并且进一步其中,获得动作包括对包括未来时期状态和任何可能动作的多个所有状态动作对执行随机优化测试,从而在未来时期提供动作并更新未来时期状态的策略;修改表示没有耦合器或至少一个耦合器和至少一个偏置的数据,执行对应于未来时期状态动作对的采样,获得未来时期状态动作处的Q函数的值的近似,更新每个权重和每个偏置,并当满足停止标准时提供策略。

    量子统计机器
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108701263A

    公开(公告)日:2018-10-23

    申请号:CN201680082538.9

    申请日:2016-12-22

    CPC classification number: G06N10/00 G06N20/00 G06N99/002 G06N99/005

    Abstract: 一种方法、系统和设备包括在计算机存储介质上编码的计算机程序,用于构造和编程用于机器学习处理的量子硬件。描述了量子统计机器(QSM),其由包括可见、隐藏和控制量子子空间或子系统的三个不同类别的强相互作用自由度组成。利用在密度算子的空间中具有唯一的吸引稳态的可编程非平衡遍历开放量子马尔可夫链,来定义QSM。例如统计推断或优化任务的信息处理任务的解能被编码为吸引稳态的量子统计,其中通过使得真实或虚构量子哈密顿量的能量最小化,来执行量子推断。可以训练可见节点和隐藏节点之间的QSM的耦合,以解决硬优化或推断任务。

    利用量子退火增强模拟退火

    公开(公告)号:CN108701262A

    公开(公告)日:2018-10-23

    申请号:CN201680081437.X

    申请日:2016-12-22

    Inventor: H.内文

    CPC classification number: G06N10/00 G06F15/163 G06N7/005

    Abstract: 一种用于利用量子波动增强模拟退火的方法和设备。在一方面,一种方法包括:获得输入状态;利用温度降低调度对输入状态执行模拟退火,直到能量的减小低于第一最小值为止;响应于确定能量的减小低于第一最小级别,而终止模拟退火;输出第一演化状态和第一温度值;将温度降低到最小温度值;利用横向场增加调度对第一演化状态执行量子退火,直到第二事件的完成发生为止;响应于确定第二事件的完成已经发生,而终止量子退火;以及输出第二演化状态作为用于模拟退火的随后输入状态,并确定第一事件的完成已经发生。

    一种基于POVM测量的量子感知机方法

    公开(公告)号:CN108182477A

    公开(公告)日:2018-06-19

    申请号:CN201711435581.1

    申请日:2017-12-26

    Inventor: 刘文杰 嵇福高

    CPC classification number: G06N3/08 G06N10/00

    Abstract: 本发明提出了一种基于POVM测量的量子感知机方法,所述方法通过对样本集中的所有输入构造POVM测量算子,进一步判断测量算子是否完备,否则构造第三个测量算子,从而实现一步迭代即可对样本进行分类。该方法较以往量子感知机对样本进行分类,具有更高的效率,即只需一次迭代即可实现对样本进行分类;同时它具有经典感知机无法比拟的量子并行计算能力。

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