申请/专利权人：北京中科弧光量子软件技术有限公司

申请日：2022-07-20

公开（公告）日：2022-11-18

公开（公告）号：CN115358406A

主分类号：G06N10/60

分类号：G06N10/60;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.12.06#实质审查的生效;2022.11.18#公开

摘要：本发明涉及量子计算技术领域，尤其涉及一种确定量子机器学习算法不公平性因素的方法、系统和设备，方法包括：获取待测试量子机器学习算法对应的超算子和量子测量，并获取超算子对应的Kraus矩阵集合，以及获取量子测量对应的Kraus矩阵集合，利用第一公式计算第一中间量，利用第二公式计算第二中间量，将最大特征值和最小特征值之间的最大差值所对应的第二中间量确定为目标第二中间量，能够寻找到用于待测试量子机器学习算法的表征不公平因素的一对量子数据，即目标第二中间量的最大特征值对应的特征向量和目标第二中间量的最小特征值对应的特征向量，通过该对量子数据能够客观且准确判断待测试量子机器学习算法是否公平。

主权项：1.一种确定量子机器学习算法不公平性因素的方法，其特征在于，包括：获取待测试量子机器学习算法对应的超算子和量子测量，并获取所述超算子对应的Kraus矩阵集合，以及获取所述量子测量对应的Kraus矩阵集合；利用第一公式计算第i个第一中间量Wi，直至得到所有的第一中间量，所述第一公式为：其中，Mi表示所述量子测量对应的Kraus矩阵集合中的第i个Kraus矩阵，Ej表示所述超算子对应的Kraus矩阵集合中的第j个Kraus矩阵，1≤i≤I，I表示所述量子测量对应的Kraus矩阵集合中的Kraus矩阵的数量；1≤j≤J，J表示所述超算子对应的Kraus矩阵集合中的Kraus矩阵的数量，是Mi的共轭转置，是Ej的共轭转置，i、I、j和J均为正整数；利用第二公式计算任一第二中间量MA，所述第二公式为：A表示：{1，2，...，I-1，I}对应的所有的子集合中的任一子集合，直至计算得到所有的第二中间量；计算每个第二中间量的最大特征值和最小特征值，将最大特征值和最小特征值之间的最大差值所对应的第二中间量确定为目标第二中间量；根据所述目标第二中间量的最大特征值对应的特征向量，以及所述目标第二中间量的最小特征值对应的特征向量，判断所述待测试量子机器学习算法是否公平。

全文数据：

权利要求：

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