申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2023-11-29

公开（公告）日：2024-02-13

公开（公告）号：CN117556911A

主分类号：G06N10/20

分类号：G06N10/20;G06F18/23;G06F18/24;G06F18/22

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.13#公开

摘要：本发明涉及一种量子粒球生成方法，属于量子计算领域。该方法包括以下步骤：S1：获取数据集D并计算聚类中心集的聚类中心数量；S2：根据数据集和计算出的聚类中心数量来确定聚类中心集M；S3：使用量子QRAM和量子角度编码将数据集D和聚类中心集M制备到角度上；S4：使用Swap‑test量子线路完成数据和聚类中心之间相似度的计算；S5：设计量子相位估计线路将S4中的相似度写入基态；S6：使用量子最小值算法找到每个数据最近的聚类中心；S7：对所述S6的结果进行量子测量，得到每个数据最近的聚类中心；S8：根据S2确定的聚类中心集和S7确定的每个数据最接近的聚类中心来对数据进行分类。

主权项：1.一种量子粒球生成方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：获取数据集D并计算聚类中心集的聚类中心数量；S2：根据数据集和计算出的聚类中心数量来确定聚类中心集M；S3：使用量子QRAM和量子角度编码将数据集D和聚类中心集M制备到角度上；S4：使用Swap-test量子线路完成数据和聚类中心之间相似度的计算；S5：设计量子相位估计线路将S4中的相似度写入基态；S6：使用量子最小值算法找到每个数据最近的聚类中心；S7：对所述S6的结果进行量子测量，得到每个数据最近的聚类中心；S8：根据S2确定的聚类中心集和S7确定的每个数据最接近的聚类中心来对数据进行分类，将数据放入与其最接近的聚类中心对应的数据集中，每一个聚类中心和与它最接近的数据作为一个数据集，每个数据集组成新分裂得到的粒球；所述S2中，根据数据集确定聚类中心集，具体包括以下步骤：S21：对数据集数量为N确定其聚类中心集数量为数据维度为a，每一维的数值范围为其中，通过每一维的最大值确定；S22：根据S21对聚类中心集分析得到的结果，设计地址位，新增寄存器1存放聚类中心集的地址，具体位数为不同的维度共同使用地址位；S23：根据数据维度a，进行2a次QRAM编码，使用寄存器2存放QRAM编码数据，完成一次制备后将数据总线恢复为|0以便于下一次制备使用；S24：对寄存器2进行测量，根据测量结果确定通过量子线路随机选取的聚类中心集并返回从而获得随机选取的聚类中心集；所述S3中，使用量子QRAM和量子角度编码将数据集D和聚类中心集M制备到角度上，具体包括以下步骤：S31：对数据集D和聚类中心集M分析，得到数据集大小为2n，聚类中心集大小为数据维度为a，每一维的数值范围为其中，根据每一维数据的最大值确定；S32：根据S31对数据集D和聚类中心集M分析得到的结果，设计地址位，新增寄存器3和寄存器4，所述寄存器3存放数据集的地址，具体位数为n，所述寄存器4存放聚类中心集的地址，具体位数为不同的维度共同使用地址位；S33：根据所述数据维度为a，进行2a次QRAM和角度编码，使用寄存器5存放QRAM编码数据，使用寄存器6存放角度编码数据，所述寄存器5和寄存器6的量子比特位为a；对于数据集D，每一次的制备，根据每一维的数值范围设置QRAM的数据总线所需的量子比特位为ta；使用QRAM来实现数据存储在数据总线上以及地址位控制数据总线上的数据；使用角度编码将数据总线上的数据映射到bloch球上的角度上；完成一次制备将数据总线恢复为|0以便于下一次制备使用。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种量子粒球生成方法

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