基于量子随机罢黜的抵抗量子噪声干扰方法及系统

本发明属于抵抗量子噪声干扰，尤其涉及一种基于量子随机罢黜的抵抗量子噪声干扰方法及系统。

背景技术：

1、量子计算与经典计算机结合形成的量子-经典混合机器学习已成为当前量子机器学习的主要实现途径。这种方法融合了量子计算机的优势，如叠加性和纠缠性，以及经典计算机的稳定性和易用性，为解决复杂问题提供了全新的思路和工具。量子计算机通过量子位之间的并行性获得了强大的计算能力，但受到实验设备硬件水平的限制，量子线路并不是纯净的。在进行量子线路实验时，经常会遇到退相干、相位翻转、去极化等量子噪声，这些噪声会对计算结果产生影响，限制了量子计算的准确性和稳定性。

2、在以往的量子-经典混合机器学习实验中往往会忽视一个重要的影响因素——量子噪声。自从量子计算引起学术界广泛兴趣以来，量子噪声对实验结果造成的误差就引起了量子机器学习可行性的质疑。近期，一些研究人员通过围绕短深度量子电路和近似优化算法(qaoa)的量子模拟成功实现了在量子电路上的量子纠错。但对于图像识别领域，如何在其代表性的量子卷积神经网络(qcnn)电路中实现量子纠错还没有解决。由于量子噪声的存在，qcnn在实际应用中可能会出现过拟合的问题，从而导致分类准确度远低于理想情况。

3、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

4、(1)在实际的量子-经典混合电路中缺少对量子噪声的模拟，即以往的量子-经典混合电路属于理想情况下的模拟，其实验结果不具有一般性。

5、(2)由于量子计算机的价格昂贵，很多量子机器学习实验的验证成本高昂。

6、(3)在量子噪声环境下，很多量子机器学习算法的效率会受到极大影响，如何实现在普遍存在的量子噪声环境下实现量子纠错是一个难题。

7、(4)目前对于量子卷积神经网络如何在量子噪声环境下实现量子纠错还没有提出行之有效的办法，大量的研究还停留在理论层面以及小规模网络，能够解决的问题也很有限。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本发明提出了一种基于量子随机罢黜的抵抗量子噪声干扰方法及系统。

2、本发明在现有的理想状态的量子卷积神经网络之上，添加了量子噪声模块，构建了一个含量子噪声的量子卷积神经网络；并在这个量子线路中添加了基于量子随机罢黜的抗量子噪声方法，用以抵抗噪声对图像识别准确度的不利影响。

3、一种基于量子随机罢黜的抵抗量子噪声干扰方法包括：

4、步骤一，数据采集，下载mnist数据集和fashion-mnist数据集；

5、步骤二，对mnist数据集和fashion-mnist数据集提取所需训练样本并打乱样本顺序；

6、步骤三，对数据进行预处理，包括图片下采样以及归一化；

7、步骤四，构建量子噪声模型，并将其部署在量子卷积神经网络上；

8、步骤五：建立含量子噪声的量子卷积神经网络模型，对数据集进行训练；

9、步骤六：构建量子抗噪声vqc，将其部署在含噪声量子卷积神经网络上；

10、步骤七：通过调节不同的噪声强度，训练量子抗噪声模型；

11、步骤八：通过比较量子抗噪声模型添加前后的分类准确率和损失曲线评估模型，采用量子抗噪声vqc和传统深度学习算法相结合的办法实现抵抗量子线路中的噪声。

12、进一步，所述步骤四中，所述建立的量子噪声模型，在理想量子线路中添加噪声，使得实验环境更贴合实际量子计算机的实验环境，包括：

13、(1)采用bitflip、phaseflip、depolarizing channel方法模拟量子比特受到量子噪声干扰后的情况；

14、(2)经过量子噪声影响的量子数据通过之后的量子测量模块实现从量子数据向经典数据的转变。

15、进一步，所述步骤五中的含量子噪声的量子卷积神经网络模型包括以下七组模块：数据预处理模块、量子编码模块、量子纠缠模块、量子噪声模块、量子测量模块、分类模块、数据后处理模块。

16、进一步，所述数据预处理模块的作用是使用降维，下采样，数据平坦化方法来处理输入的数据以满足量子需求；量子编码模块的作用是采用角度编码方式，每个通道用一个量子位进行编码实现经典数据向量子态的转换；量子纠缠模块是通过hadamard门、单量子位旋转门和cnot门组成量子卷积层，对编码之后的量子数据进行幺正变换，实现量子态的变换和纠缠；量子测量模块的作用是将经过变换、纠缠的量子态进行测量，得到具有哈密顿量的期望值，并将结果传递给经典后处理模块。

17、进一步，所述数据后处理模块的作用是对得到的期望以及定义的损失函数进行梯度训练，动态更新纠缠模块训练参数。

18、进一步，所述步骤六中的量子抗噪声vqc，是受到传统深度学习思想的启发，通过采用某种策略随机移除线路中的量子门以达到降低量子卷积神经网络可表达性的作用，该策略包括：

19、①在第i次参数更新时随机去除掉量子线路中的cnot门或者含有纠缠作用的pauli-z门；

20、②计算去掉纠缠量子门之后产生的损失函数的梯度，通过梯度下降法确定第i+1次的参数，并更新参数；

21、③不断重复以上步骤，直至得到的模型精确度达到期望值。

22、本发明的另一目的在于提供一种基于量子随机罢黜的抵抗量子噪声干扰系统包括：

23、①数据采集模块，用于从互联网上下载mnist数据集和fashion-mnist数据集，并将其导入到实验平台；

24、②数据预处理模块，用于对数据集图片进行切割、降维，以达到满足量子平台的数据输入要求；

25、③数据编码模块，用于将将经典数据编码为量子数据，采用量子角度编码，经过编码的数据参与之后的计算、训练；

26、④量子纠缠模块，用于纠缠量子数据，在所构建的量子卷积神经网络中实现量子数据纠缠，对图像分类任务进行训练；

27、⑤量子噪声模块，用于建立量子噪声模型，并将其部署在量子卷积神经网络上，以实现含噪声量子神经网络的实验环境；

28、⑥量子测量模块，用于对量子数据进行测量，转化为经典数据，方便之后的数据后处理模块进行训练更新；

29、⑦量子后处理模块，用于对测量之后的经典数据进行训练优化，采用梯度下降方法进行训练以达到理想的效果；

30、⑧分类模块，用于将经典数据进行分类，实现预期图片分类任务；

31、⑨抗量子噪声模块，用于对抗来自量子噪声对于分类器带来的不利影响，通过分类准确率和损失函数两个指标评价模型的好坏，并用样本外误差来分析不同的超参数对抗噪声模型的效果。

32、本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于量子随机罢黜的抵抗量子噪声干扰方法的步骤。

33、本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述基于量子随机罢黜的抵抗量子噪声干扰方法的步骤。

34、本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述基于量子随机罢黜的抵抗量子噪声干扰系统。

35、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：

36、第一，解决现有技术存在的问题及缺陷的意义为：原先需要量子计算机实验的量子抗噪声算法也可在经典计算机上进行模拟，从而节省了大量的成本；提出的量子抗噪声算法被部署在大规模量子神经网络中，该方法成功地减轻了训练过程中普遍存在的量子噪声对分类准确性的不利影响；这标志着在量子机器学习在实际生产上应用的重大进展。

37、本发明针对以往量子-经典混合神经网络缺少对量子噪声的考虑以及在量子噪声的干扰下，大规模量子线路，比如量子卷积神经网络在图像识别分类的准确度上严重下降等问题，设计了一种新的实验环境，即利用经典计算机模拟含噪声的量子电路。这使得在经典计算机环境下的量子神经网络模型与真实量子设备环境下实验的结果基本一致，实验结果更具有实际意义，其次在量子计算机上运行的算法同样可以在经典计算机上进行模拟，大大降低了实验的成本。

38、本发明先在无噪声量子环境下对数据集进行量子编码，然后再对结果进行三分类，在理想的情况下，三分类的正确率超过90％，之后再加入噪声模型，模拟量子噪声环境下的分类情况，分类准确度骤降到50％-60％。在加入抗噪声模型后，分类准确度回升到85％以上，接近理想环境下的水平，说明该发明应用在大规模量子网络抵抗噪声干扰起到了良好的效果。

39、第二，本发明实施例提供了一种基于量子随机罢黜的抵抗量子噪声干扰方法，针对量子计算在处理复杂数据任务时面临的噪声问题，提出了一种有效的解决方案。以下是本发明解决的技术问题和获得的显著技术进步：

40、解决的技术问题：

41、1.量子计算中的噪声干扰：

42、在量子计算中，噪声是导致量子信息损失和量子算法执行错误的主要原因。现有的量子计算模型尚未完全解决如何有效地抵抗量子线路中固有的噪声干扰。

43、2.量子算法的鲁棒性不足：

44、尽管量子计算在理论上能够提供超越传统计算的性能，但实际应用中的量子算法通常对噪声非常敏感，这限制了其在实际问题中的应用范围和效果。

45、3.量子机器学习模型的稳定性：

46、量子机器学习在面对实际的数据集时，如mnist或fashion-mnist，噪声的存在大大降低了模型的学习能力和分类准确率，需要增强其在噪声环境下的稳定性和准确性。

47、获得的显著技术进步：

48、1.提高了量子模型的鲁棒性：

49、通过引入量子抗噪声模型，并在量子卷积神经网络中部署，本发明显著提高了模型在噪声环境下的鲁棒性。这使得量子机器学习模型能够在实际的噪声环境中保持较高的性能，扩大了量子算法的应用范围。

50、2.优化了量子网络的噪声管理：

51、通过构建量子噪声模型并调节不同噪声强度训练抗噪声模型，本发明有效地模拟和管理了量子线路中的噪声，为量子计算提供了更为精准的噪声控制手段。

52、3.提升了分类准确率和系统性能：

53、在进行量子抗噪声模型的训练与优化后，分类准确率有了显著提升，证明了抗噪声模型在实际数据集上的有效性。这一点通过比较添加抗噪声模型前后的分类准确率和损失曲线进行了有效验证。

54、4.结合传统深度学习算法与量子计算优势：

55、本发明通过将量子抗噪声模型与传统深度学习算法结合，既利用了深度学习在处理大规模数据上的优势，也发挥了量子计算在处理复杂计算任务时的高效性，从而实现了一种新型的抵抗量子噪声的高效方法。

56、本发明通过创新的技术方法，有效解决了量子计算中的噪声问题，提高了量子机器学习模型的实用性和准确性，是量子计算领域的一个重要技术进步。

57、第三，作为本发明的权利要求的创造性辅助证据，还体现在以下几个重要方面：

58、(1)本发明的技术方案转化后的预期收益和商业价值为：

59、①降低技术门槛：通过模拟含量子噪声的qcnn模型，可以让那些不具备高级量子硬件的研究机构和公司也能够参与并从量子计算中受益。

60、②商业化潜力：随着量子计算的发展，对于抗噪声技术的需求将日益增长，技术成熟后，可以形成新的市场需求，推动相关抗噪声产品和服务的开发与商业化

61、③预期收益：通过减轻噪声的影响，可以将量子技术应用到本来因噪声过高而无法得到可靠结果的场景中，例如复杂的化学反应模拟或金融市场分析。

62、(2)本发明的技术方案填补了国内外业内技术空白：

63、本发明的技术方案通过其独创性的量子随机罢黜技术，成功地填补了国内外量子计算领域中存在的技术空白。之前，在量子系统中管理和减少噪声的方法要么不够有效，要么过于复杂和成本高昂。本发明为这一问题提供了一个既实用又经济的解决方案，这是业内尚未探索或实现的领域。通过这项技术，我们有望看到量子计算在实际应用中的广泛部署，特别是在那些对噪声特别敏感的应用场合。因此，本发明不仅代表了一项重大的技术进步，也为量子计算的应用和商业化奠定了基础，这将对整个量子计算领域产生深远的影响。”

64、(3)本发明的技术方案解决了人们一直渴望解决、但始终未能获得成功的技术难题：

65、本发明的技术方案，即基于量子随机罢黜的抵抗量子噪声干扰方法在大规模量子电路——量子卷积神经网络(qcnn)上的成功应用，解决了人们一直渴望解决、但至今未能有效克服的技术难题——即在量子电路内减少量子噪声对计算结果影响的问题。这一问题一直是量子计算领域中最具挑战性的难题之一，也是限制量子计算商业化和广泛应用的重要因素。

66、(4)本发明的技术方案克服了技术偏见：

67、本发明的技术方案经过精心设计，已在多大程度上克服了既有技术中存在的偏见，提供更为公正和均衡的计算结果。我们通过全面的测试和数据分析，确保该方案在不同情况下都能保持一致的性能且不受前置条件和外部假设的影响。此外，本技术方案还着重于减少用户的使用门槛，确保不同背景和能力的用户都可以从中受益，避免了以往技术中容易出现的知识或资源偏见。因此，本发明的技术方案不仅在技术层面上创新，还在确保技术公平性方面做出了贡献。

68、第四，本发明提供的基于量子随机罢黜的抵抗量子噪声干扰系统针对当前量子计算中的噪声干扰问题，提出了一种有效的解决方案，具有以下显著技术进步：

69、(1)抗噪声能力增强：通过量子随机罢黜技术，该系统能够在量子计算过程中有效抵抗来自量子噪声的干扰，提高了系统的鲁棒性和可靠性。

70、(2)数据预处理和编码优化：系统中的数据预处理和编码模块能够将经典数据转化为量子数据，并采用量子角度编码，从而更好地适应量子计算平台，提高了数据的准确性和可用性。

71、(3)量子纠缠和测量模块：通过量子纠缠技术，系统能够在量子卷积神经网络中实现量子数据的纠缠，同时量子测量模块能够将量子数据转化为经典数据，为后续的数据处理提供了可靠的基础。

72、(4)抗噪声模块优化：系统中的抗量子噪声模块能够针对量子噪声对分类器带来的不利影响进行有效的对抗，通过评价模型的分类准确率和损失函数，优化模型的超参数，提高了系统的性能和鲁棒性。

73、综上所述，本发明提供的基于量子随机罢黜的抵抗量子噪声干扰系统在量子计算领域具有重要的技术意义，有效解决了量子计算中的噪声干扰问题，为量子计算的实际应用提供了可靠的支持和保障。