跨平台量子设备纠缠验证方法及装置、电子设备和介质与流程

1.本公开涉及量子计算机领域，尤其涉及量子通信、量子信息处理技术领域，具体涉及一种跨平台量子设备纠缠验证方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.随着越来越多的新兴量子科技的不断涌现，量子硬件技术逐年提升，量子通信以及量子互联网也在不断发展。量子纠缠(quantum entanglement)作为量子科技中最重要的资源之一，是量子计算和量子信息处理的核心资源和基本组成部分。因此，如何量子态之间的纠缠状态进行验证成为关键。


技术实现要素：

3.本公开提供了一种跨平台量子设备纠缠验证方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
4.根据本公开的一方面，提供了一种跨平台量子设备纠缠验证方法，包括：初始化待训练的量子电路，其中所述量子电路包括可调节参数；迭代执行以下第一操作，以最大化第一量子设备中待验证的n比特的第一量子态和第二量子设备中待验证的n比特的第二量子态所形成纠缠态的纠缠分数：将所述量子电路作用于所述第一量子态，以获得第三量子态；执行第二操作以确定所述纠缠分数；以及响应于确定所述纠缠分数未最大化，调节所述可调节参数的值；其中，所述第二操作包括以下步骤：重复以下操作共n次，其中n为正整数：在单比特量子门集合中随机选择n个第一量子门，并确定与所述n个第一量子门一一对应的n个第二量子门，其中所述第一量子门与相应的第二量子门满足共轭矩阵性质，其中n为正整数；获取第一字符串的集合，其中所述第一字符串为在给定的一组测量基下对第四量子态进行多次测量所得到的测量结果的集合，其中所述第四量子态为将所述n个第一量子门分别作用于所述第三量子态的相应比特上所得到的量子态；获取第二字符串的集合，其中所述第二字符串为在所述给定的一组测量基下对第五量子态进行多次测量所得到的测量结果的集合，其中所述第五量子态为将所述n个第二量子门分别作用于所述第二量子态的相应比特上所得到的量子态；以及确定将每个第一字符串与相对应的第二字符串进行组合所形成的组合字符串分别对应的概率，其中所述组合字符串为2n比特的字符串；确定所述n次操作后所获得的每个组合字符串各自对应的平均概率；以及基于所述平均概率、以及相对应的第一字符串和第二字符串的相似度，确定所述第二量子态和所述第四量子态所形成纠缠态的纠缠分数。
5.根据本公开的另一方面，提供了一种跨平台量子设备纠缠验证装置，包括：初始化单元，配置为初始化待训练的量子电路，其中所述量子电路包括可调节参数；迭代单元，配置为迭代执行以下第一操作，以最大化第一量子设备中待验证的n比特的第一量子态和第二量子设备中待验证的n比特的第二量子态所形成纠缠态的纠缠分数，所述迭代单元包括
以下子单元：获取子单元，配置为将所述量子电路作用于所述第一量子态，以获得第三量子态；执行子单元，配置为执行第二操作以确定所述纠缠分数；以及调节子单元，配置为响应于确定所述纠缠分数未最大化，调节所述可调节参数的值；其中，所述第二操作包括以下步骤：重复以下操作共n次，其中n为正整数：在单比特量子门集合中随机选择n个第一量子门，并确定与所述n个第一量子门一一对应的n个第二量子门，其中所述第一量子门与相应的第二量子门满足共轭矩阵性质，其中n为正整数；获取第一字符串的集合，其中所述第一字符串为在给定的一组测量基下对第四量子态进行多次测量所得到的测量结果的集合，其中所述第四量子态为将所述n个第一量子门分别作用于所述第三量子态的相应比特上所得到的量子态；获取第二字符串的集合，其中所述第二字符串为在所述给定的一组测量基下对第五量子态进行多次测量所得到的测量结果的集合，其中所述第五量子态为将所述n个第二量子门分别作用于所述第二量子态的相应比特上所得到的量子态；以及确定将每个第一字符串与相对应的第二字符串进行组合所形成的组合字符串分别对应的概率，其中所述组合字符串为2n比特的字符串；确定所述n次操作后所获得的每个组合字符串各自对应的平均概率；以及基于所述平均概率、以及相对应的第一字符串和第二字符串的相似度，确定所述第二量子态和所述第四量子态所形成纠缠态的纠缠分数。
6.根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开所述的方法。
7.根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行本公开所述的方法。
8.根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现本公开所述的方法。
9.根据本公开的一个或多个实施例，基于随机测量思想，利用局部操作和经典通信(local operations and classical communication，locc)实现了跨平台的量子纠缠验证，不会受到量子设备之间距离、时间的限制，并且利用变分量子算法来寻找酉矩阵的最优参数，从而实现最大纠缠分数的估计。
10.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
11.附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。
12.图1示出了根据本公开的实施例的跨平台量子设备纠缠验证方法的流程图；
13.图2示出了根据本公开的实施例的量子随机测量的示意图；
14.图3示出了根据本公开的实施例的通过随机测量实现跨平台量子设备纠缠验证的量子电路示意图；
15.图4示出了根据本公开的实施例的对图3所示的量子电路作用含参量子电路的示意图；
16.图5示出了根据本公开实施例方法所得到的纠缠分数与理论纠缠分数的对比示意图；
17.图6示出了根据本公开的实施例的跨平台量子设备纠缠验证装置的结构框图；以及
18.图7示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。
具体实施方式
19.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
20.在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个元件与另一元件区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。
21.在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。
22.下面将结合附图详细描述本公开的实施例。
23.迄今为止，正在应用中的各种不同类型的计算机都是以经典物理学为信息处理的理论基础，称为传统计算机或经典计算机。经典信息系统采用物理上最容易实现的二进制数据位存储数据或程序，每一个二进制数据位由0或1表示，称为一个位或比特，作为最小的信息单元。经典计算机本身存在着不可避免的弱点：一是计算过程能耗的最基本限制。逻辑元件或存储单元所需的最低能量应在kt的几倍以上，以避免在热胀落下的误动作；二是信息熵与发热能耗；三是计算机芯片的布线密度很大时，根据海森堡不确定性关系，电子位置的不确定量很小时，动量的不确定量就会很大。电子不再被束缚，会有量子干涉效应，这种效应甚至会破坏芯片的性能。
24.量子计算机(quantum computer)是一类遵循量子力学性质、规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理设备。当某个设备处理和计算的是量子信息，运行的是量子算法时，他就是量子计算机。量子计算机遵循着独一无二的量子动力学规律(特别是量子干涉)来实现一种信息处理的新模式。对计算问题并行处理，量子计算机比起经典计算机有着速度上的绝对优势。量子计算机对每一个叠加分量实现的变换相当于一种经典计算，所有这些经典计算同时完成，并按一定的概率振幅叠加起来，给出量子计算机的输出结果，这种计算称为量子并行计算。量子并行处理大大提高了量子计算机的效率，使得其可以完成经典计算机无法完成的工作，例如一个很大的自然数的因子分解。量子相干性在所有的量子超快速算法中得到了本质性的利用。因此，用量子态代替经典态的量子并行计算，可以达到经典计算机不可比拟的运算速度和信息处理功能，同时节省了大量的运算资源。
25.越来越多的新兴量子科技在不断涌现，量子硬件的技术也在逐年提升，量子通信
以及量子互联网也在不断发展。量子科技中最重要的资源之一即为量子纠缠(quantum entanglement)，它是量子计算和量子信息处理的核心资源和基本组成部分，是许多著名量子计算案例——量子密钥分发(quantum key distribution)、量子超密编码(quantum superdense coding)、量子隐形传态(quantum teleportation)等的核心部分。
26.在量子力学里，当几个粒子在彼此相互作用后，由于各个粒子所拥有的特性已综合成为整体性质，无法单独描述各个粒子的性质，只能描述整体系统的性质，则称这现象为量子缠结或量子纠缠。以量子超密编码为例，量子协议双方alice和bob需要预先共享一对高度纠缠的bell态，他们在各自拥有的量子态上进行操作(对应一个量子设备)，最终完成超密编码，实现经典信息的传输。如果双方共享的量子态纠缠性降至低于某个阈值，那么超密编码协议就无法正常进行，也无法体现量子计算优势。
27.如何高效地验证在空间、时间上距离很远的量子设备间的量子纠缠程度，即跨平台量子设备纠缠验证(cross-platform quantum entanglement detection)，是量子计算的一个核心问题。通常，可以通过量子态层析(quantum state tomography)来验证量子设备间的量子纠缠程度，即通过量子态层析获得共享量子态ρ
ab
的全部信息，以得到量子态的纠缠分数。但是为了获得量子态ρ
ab
的全部信息，对于2n量子比特的两方量子态ρ
ab
，需要拷贝超过4
2n
个ρ
ab
，并且实现4
2n
个不同的测量方案，这在近期量子设备上无法高效和稳定地实现。并且，需要验证纠缠程度的两个量子设备可能处在非常远的位置，无法实现全局操作。
28.因此，根据本公开的实施例，提供了一种跨平台量子设备纠缠验证方法。图1示出了根据本公开的实施例的跨平台量子设备纠缠验证方法的流程图，如图1所示，方法100包括：初始化待训练的量子电路，其中量子电路包括可调节参数(步骤110)；迭代执行以下第一操作，以最大化第一量子设备中待验证的n比特的第一量子态和第二量子设备中待验证的n比特的第二量子态所形成纠缠态的纠缠分数(步骤120)：将所述量子电路作用于第一量子态，以获得第三量子态(步骤1201)；执行第二操作以确定纠缠分数(步骤1202)；以及响应于确定纠缠分数未最大化，调节可调节参数的值(步骤1203)。
29.在本公开中，所述第二操作包括以下步骤：重复以下操作共n次，其中n为正整数：在单比特量子门集合中随机选择n个第一量子门，并确定与所述n个第一量子门一一对应的n个第二量子门，其中所述第一量子门与相应的第二量子门满足共轭矩阵性质，其中n为正整数；获取第一字符串的集合，其中所述第一字符串为在给定的一组测量基下对第四量子态进行多次测量所得到的测量结果的集合，其中所述第四量子态为将所述n个第一量子门分别作用于所述第三量子态的相应比特上所得到的量子态；获取第二字符串的集合，其中所述第二字符串为在所述给定的一组测量基下对第五量子态进行多次测量所得到的测量结果的集合，其中所述第五量子态为将所述n个第二量子门分别作用于所述第二量子态的相应比特上所得到的量子态；以及确定将每个第一字符串与相对应的第二字符串进行组合所形成的组合字符串分别对应的概率，其中所述组合字符串为2n比特的字符串；确定所述n次操作后所获得的每个组合字符串各自对应的平均概率；以及基于所述平均概率、以及相对应的第一字符串和第二字符串的相似度，确定所述第二量子态和所述第四量子态所形成纠缠态的纠缠分数。
30.对于跨平台量子设备，假设现有a、b两个n比特的量子平台，则a、b两个平台的最大纠缠态可以被定义为公式(1)形式：
[0031][0032]
其中，|ka》和|kb》分别为a、b平台的一组测量基。
[0033]
进一步地，为了能够描述实际制备的量子态与理想最大纠缠态的近似程度，可以引入纠缠分数(entanglement fraction)概念。如果将两平台实际共享的纠缠态记为ρ
ab
，将a平台的量子态记为ρa，将b平台的量子态记为ρb，将纠缠态ρ
ab
的纠缠分数记为其具有公式(2)的形式：
[0034][0035]
纠缠分数能够很好地衡量量子态的纠缠性质。具体地，纠缠分数的取值范围为[0,1]，当纠缠分数为1时，即可认为ρ
ab
为最大纠缠态，当该纠缠分数小于1时，即可确定ρ
ab
与最大纠缠态之间的偏离程度。
[0036]
为确定纠缠分数的无偏估计，需要对纠缠量子态进行刻画。量子态层析技术能够实现量子态的完整刻画，但非常消耗计算资源且会受到量子设备距离和时间的限制。而根据本公开的实施例，基于随机测量思想，利用局部操作和经典通信(local operations and classical communication，locc)实现了跨平台的量子纠缠验证，不会受到量子设备之间距离、时间的限制，并且利用变分量子算法来寻找酉矩阵的最优参数，从而实现最大纠缠分数的估计。
[0037]
随机测量是量子计算中一种强有力的工具，即使是在现有的嘈杂中型量子计算机上也能发挥巨大的作用。在本公开中，在n量子比特测量设备前，随机插入n个单量子比特酉门(unitary gate)，再进行多次测量并统计输出结果。重复多次上述操作，即能提取一些量子态的信息，量子随机测量的示意图可以如图2所示。
[0038]
根据一些实施例，公式(1)中给定的一组测量基为标准基，所述纠缠分数用于确定所述第二量子态和所述第四量子态是否为bell态。也就是说，在a、b平台的一组测量基|ka》和|kb》为标准基(即自然基)时，a、b两个平台的最大纠缠态又为bell态。
[0039]
可以理解的是，在一组标准基下验证a、b两个平台不处于最大纠缠态时，并不能说明该a、b两个平台在其他测量基下也不处于最大纠缠态。也就是说，可能存在一组非标准基，使得a、b两个平台处于最大纠缠态。
[0040]
根据一些实施例，根据公式(3)确定所述第二量子态和所述第四量子态所形成纠缠态ρ
ab
的纠缠分数
[0041][0042]
其中，表示组合字符串x对应的平均概率，其中x为将第一字符串xa和相对应的第二字符串xb进行组合所形成的组合字符串，表示所述第一字符串xa和相对应的第二字符串xb之间的相似度。
[0043]
根据一些实施例，可以基于汉明距离确定第一字符串和第二字符串的相似度。
[0044]
具体地，利用最大纠缠态和最大混态在变换下不变性质，其中u为任意一个酉矩阵，u
*
为其共轭矩阵，经过简单推导可以得到公式(4)：
[0045][0046]
其中，ψ
+
＝|ψ
+
》《ψ
+
|，dμ(u)表示哈尔测度(haar measure)，可直观理解为对n量子比特酉矩阵空间进行均匀采样，m表示对两个平台所获得的量子态进行数据后处理所使用的方法，i为单位矩阵。经计算可以发现，当m取时，则有：
[0047][0048]
其中，i,j∈{0,1}n，分别表示a、b两个平台所输出量子态的测量结果，即述第一字符串xa和相对应的第二字符串xb；则表示i,j的汉明距离，即计算i和j不同字符的个数。
[0049]
由定义：可知，需要将最大纠缠态作为观测算符。基于公式(5)提供的理论基础，利用trace函数的线性性质和循环性质，可以得到公式(6)：
[0050][0051]
其中，公式(7)所示的被积分对象可以在自然基测量下轻松获得。
[0052][0053]
因此，公式(6)给出了一种实验上可行的等效纠缠分数估计方法：先随机选择酉矩阵，然后对ρa进行u矩阵演化，对ρb进行u
*
矩阵演化，再在自然基下进行测量，重复多次并对测量结果进行加权平均处理，便可得到的无偏估计。以bell态为例，通过随机测量实现跨平台量子设备纠缠验证的量子电路如图3所示，其中通过h门和x门实现a、b两个量子设备间的量子态处于bell态。可以发现，该方法不受到距离和时间的限制，只需要局部操作和经典通信即可实现。
[0054]
因此，在自然基(即标准基)下，通过公式(3)所示的具有特定相应系数的数据处理方法所获得的纠缠分数，可以方便地确定待验证量子态与最大纠缠态(即bell态)之间的偏离程度。
[0055]
根据一些实施例，所述单比特量子门集合中的单比特量子门满足unitary2-design性质。如上所述，在确定纠缠分数时需要对单量子比特酉矩阵空间进行均匀采样获得n个单量子比特酉矩阵，通过在满足unitary 2-design性质的单比特量子门集合中随机采样，可以方便地实现对单量子比特酉矩阵空间进行均匀采样的目的，从而进一步确定纠缠分数。已知的是，clifford门满足unitary 2-design性质，因此可以预设一组单比特的clifford门集合，以进行单量子门的随机采样。
[0056]
如上所述，在一组标准基下待验证量子态不处于最大纠缠态时，并不能说明在其他测量基下其也不处于最大纠缠态。因此，可以进一步引入最大纠缠分数(fully entangled fraction，fef)概念，如公式(8)所示：
[0057][0058]
其中，u表示酉矩阵(unitary matrix)，i表示单位矩阵(identity matrix)。相较于纠缠分数(entanglement fraction)，最大纠缠分数能够更好地衡量量子态的纠缠性质。通过确定量子设备间的最大纠缠分数，得到的无偏估计，即可完成跨平台量子设备的纠缠验证。
[0059]
观察纠缠分数与最大纠缠分数的定义，可以看出，两者最主要的区别在于：在计算最大纠缠分数时，需要寻找一个最优酉矩阵u，使得取得最大值。而公式(8)可以等价于公式(9)：
[0060][0061]
在实验上，公式(9)可以被理解为，找到一个最优量子电路u，使得量子态ρ
ab
经过u作用后的纠缠分数取得最大值。
[0062]
在一些示例中，可以利用变分量子算法寻找该最优量子电路u。变分量子算法是量子计算中一类强有力的工具，即使是在现有的嘈杂中型量子设备)上也能发挥巨大的作用。变分量子算法的工作原理是，利用经典的优化器训练含参量子电路的参数，从而获得期望的量子信息。也就是说，通过作用量子电路u等效实现了一组测量基的改变，从而验证了是否可能存在一组测量基，以使得待验证量子态处于最大纠缠态。
[0063]
因此，在根据本公开的实施例中，可以对量子态ρa作用含参量子电路(记为u(θ)，其中θ为待优化的参数)，得到量子态然后基于随机测量得到纠缠分数的估计利用对参数θ进行优化，迭代多次最终得到最大纠缠分数的估计。图4所示了对图3所示的量子电路作用含参量子电路的示意图。
[0064]
因此，确定纠缠分数是否已最大化即等效于确定是否达到迭代停止条件。根据一些实施例，响应于确定所述纠缠分数未最大化调节所述可调节参数的值包括：响应于当前所述第一操作与上一次所述第一操作所确定的纠缠分数的差小于第一阈值、或者所述第一操作的迭代次数大于第二阈值，调节所述可调节参数的值。在首次执行所述第一操作时，可以将上一次所述第一操作所确定的纠缠分数初始化为0。
[0065]
在根据本公开的一个实施例中，对于均为n量子比特的a、b两个量子设备平台，a平台的量子态为ρa，b平台的量子态为ρb，a、b两个平台共享的纠缠态为ρ
ab
。设置酉矩阵随机采
样次数n1，对于每次采样得到的酉矩阵，设置重复测量次数m
shots
，n1、m
shots
均为正整数。进一步地，设置步地，设置(即最大纠缠分数的初始值)、当前迭代轮数s＝0、最大迭代轮数n2和估计精度ε。为实现纠缠态ρ
ab
的最大纠缠分数的近似估计，执行以下操作：
[0066]
第一步：构造含参量子电路u(θ)并初始化参数θ。
[0067]
第二步：将u(θ)作用于ρa，对ρb不做任何处理，得到量子态不做任何处理，得到量子态
[0068]
第三步：从满足unitary 2-design的单比特量子门集合中随机选择n个单量子比特门，记为{u1,u2,...,un}。
[0069]
第四步：利用经典通信将随机采样的量子门信息发送给两个平台，或者，一方完成采样过程，然后将量子门信息通过经典通信发送给另一方。将{u1,u2,...,un}依次作用在量子态ρ
′a(即u(θ)作用于ρa所得到的量子态)上，将依次作用在量子态ρb上。
[0070]
第五步：通过自然基(例如z基)测量设备对两个平台进行m
shots
次测量，统计输出结果为x的次数并记为m
x
。这里x指在一次测量过程(对两个平台)中所获得的一个2n比特的二进制字符串。利用统计结果，估算输出结果x所对应的概率p(x)。
[0071][0072]
第六步：重复第三步至第骤五步共n1次，并将第k次的统计结果记为p
(k)
(x)。计算输出结果x所对应的平均概率，记为
[0073][0074]
第七步：基于各个输出结果x所对应的平均概率，得到的无偏估计，记为
[0075][0076]
其中，xa,xb表示在一次测量过程中输出结果为x时，a、b平台各自对应的输出比特串，均为n比特的二进制字符串。计算所得到的与差的绝对值并设置s＝s+1。
[0077]
第八步：判断是否需要终止迭代过程，如果c≤ε或者s》n2，即优化效果已达到预设精度或已达到预设最大迭代轮数，无需继续迭代，则跳转至第九步；否则调节参数θ的值，然后跳转到第二步。
[0078]
第九步：输出得到最大纠缠分数的估计值。
[0079]
根据本公开的实施例，适用于所有需要使用纠缠态的场景，其能够高效地跨平台估计量子态的纠缠程度且不受到距离限制，进而利用这些量子态实现更多有价值的应用。
[0080]
在一个示例性应用中，以ibm的可定制噪声模拟器为例测试根据本公开实施例的量子设备纠缠验证方法。我们将第一、二个比特作为a平台，第三、四个比特作为b平台。在a、b两个平台上制备isotropic纠缠态，2n量子比特isotropic纠缠态定义为公式(10)所示。
[0081][0082]
其中，i为单位矩阵，f＝《ψ
+
|ρ
iso
(f)|ψ
+
》，0≤f≤1。可以发现isotropic纠缠态是一个与参数f相关的量子态。这里，对于n＝2,情况下的isotropic纠缠态，制备不同参数f下的isotropic纠缠态，并利用根据本公开实施例所述的方法估计最大纠缠分数并与理论值进行对比。对于每个参数f，设置执行20次迭代优化并将所得到的最大纠缠分数与理论值进行对比，得到如图5示所示的效果图。从图5中可以看到，根据本公开实施例的方法，只需进行少量迭代，即可得到与理论值近似的最大纠缠分数估计值。
[0083]
根据本公开的实施例，如图6所示，还提供了一种跨平台量子设备纠缠验证装置600，包括：初始化单元610，配置为初始化待训练的量子电路，其中所述量子电路包括可调节参数；迭代单元620，配置为迭代执行以下第一操作，以最大化第一量子设备中待验证的n比特的第一量子态和第二量子设备中待验证的n比特的第二量子态所形成纠缠态的纠缠分数，所述迭代单元620包括以下子单元：获取子单元6201，配置为将所述量子电路作用于所述第一量子态，以获得第三量子态；执行子单元6202，配置为执行第二操作以确定所述纠缠分数；以及调节子单元6203，配置为响应于确定所述纠缠分数未最大化，调节所述可调节参数的值。
[0084]
在本公开中，所述第二操作包括以下步骤：重复以下操作共n次，其中m为正整数：在单比特量子门集合中随机选择n个第一量子门，并确定与所述n个第一量子门一一对应的n个第二量子门，其中所述第一量子门与相应的第二量子门满足共轭矩阵性质，其中n为正整数；获取第一字符串的集合，其中所述第一字符串为在给定的一组测量基下对第四量子态进行多次测量所得到的测量结果的集合，其中所述第四量子态为将所述n个第一量子门分别作用于所述第三量子态的相应比特上所得到的量子态；获取第二字符串的集合，其中所述第二字符串为在所述给定的一组测量基下对第五量子态进行多次测量所得到的测量结果的集合，其中所述第五量子态为将所述n个第二量子门分别作用于所述第二量子态的相应比特上所得到的量子态；以及确定将每个第一字符串与相对应的第二字符串进行组合所形成的组合字符串分别对应的概率，其中所述组合字符串为2n比特的字符串；确定所述n次操作后所获得的每个组合字符串各自对应的平均概率；以及基于所述平均概率、以及相对应的第一字符串和第二字符串的相似度，确定所述第二量子态和所述第四量子态所形成纠缠态的纠缠分数。
[0085]
这里，跨平台量子设备纠缠验证装置600的上述各单元610～620的操作分别与前面描述的步骤110～120的操作类似，在此不再赘述。
[0086]
根据本公开的实施例，还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
[0087]
参考图7，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备700的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
[0088]
如图7所示，电子设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(rom)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(ram)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram703中，还可存储电子设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、rom 702以及ram 703通过总线704彼此相连。输入/输出(i/o)接口705也连接至总线704。
[0089]
电子设备700中的多个部件连接至i/o接口705，包括：输入单元706、输出单元707、存储单元708以及通信单元709。输入单元706可以是能向电子设备700输入信息的任何类型的设备，输入单元706可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元707可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元708可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元709允许电子设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙tm设备、802.11设备、wifi设备、wimax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
[0090]
计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法100。例如，在一些实施例中，方法100可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到电子设备700上。当计算机程序加载到ram 703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的方法100的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法100。
[0091]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至
少一个输出装置。
[0092]
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0093]
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、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或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0094]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0095]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、互联网和区块链网络。
[0096]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
[0097]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行、也可以顺序地或以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0098]
虽然已经参照附图描述了本公开的实施例或示例，但应理解，上述的方法、系统和设备仅仅是示例性的实施例或示例，本发明的范围并不由这些实施例或示例限制，而是仅由授权后的权利要求书及其等同范围来限定。实施例或示例中的各种要素可以被省略或者可由其等同要素替代。此外，可以通过不同于本公开中描述的次序来执行各步骤。进一步地，可以以各种方式组合实施例或示例中的各种要素。重要的是随着技术的演进，在此描述
的很多要素可以由本公开之后出现的等同要素进行替换。