赫尔辛基大学
国际体操联合会(Fédération Internationale de Gymnastique)(= International Federation of Gymnastics)
一个
自适应测量方案
草图代表了变分算法的典型测量步骤
ansatz准备了一个状态|ψ(θ)(绿框)，对于这个状态，必须计算一些可观测值O的平均值
在这个过程中，我们的算法是一个有效的测量子程序
它依赖于用辅助量子位(红框)实现的参数信息完整的POVMs(紫框)
这些在附录A中有详细解释
最初，我们从使用对应于参数x1的POVM执行S1测量开始，并获得S1结果m1，
，mS1
测量数据在经典设备(蓝色方框)上进行两次有效的后处理，有两个不同的目标
首先，我们估计可观测值的平均值O 1，以及相应的估计误差V 1，如第二节所述
三、答
其次，我们在POVM参数空间中计算估计方差(∇xVar(ωm)的梯度，从而为迭代2找到更好的POVM(参见第节)
三乙和附录乙)
在每一步t，变量O和V对t ≤ t的所有估计进行积分，同时最小化总体统计误差(参见第节
附录三和附录四)
反复重复该过程，直到V低于某个期望的阈值
信用:DOI: 10
1103/PRXQuantum
2
040342 量子计算机有潜力解决即使是最强大的超级计算机也无法解决的重要问题，但它们需要一种全新的编程和创建算法的方式
大学和主要科技公司正带头研究如何开发这些新算法
在赫尔辛基大学、阿尔托大学、图尔库大学和IBM Research Europe-Zurich最近的一次合作中，一组研究人员开发了一种新的方法来加快量子计算机的计算速度
研究结果发表在美国物理学会的《PRX量子》杂志上
该论文的第一作者、赫尔辛基大学物理系博士后研究员吉列尔莫·加西亚-佩雷斯说:“与经典计算机使用比特存储1和0不同，信息以量子态或波函数的形式存储在量子处理器的量子位中。”
因此，从量子计算机中读出数据需要特殊的程序
量子算法还需要一组输入，例如以实数的形式提供，以及要对某个参考初始状态执行的操作列表
加西亚-佩雷斯说:“事实上，所使用的量子态通常不可能在传统计算机上重建，因此必须通过执行特定的观察(量子物理学家称之为测量)来提取有用的见解。”
这方面的问题是量子计算机的许多流行应用需要大量的测量(像所谓的变分量子本征解算器，它可以用来克服化学研究中的重要限制，例如药物发现)
众所周知，所需的计算数量会随着要模拟的系统的大小而快速增长，即使只需要部分信息也是如此
这使得该过程难以扩展，降低了计算速度并消耗了大量计算资源
加西亚·佩雷斯及其合著者提出的方法使用了一类广义的量子测量，这些测量在整个计算过程中都适用，以便有效地提取存储在量子态中的信息
这大大减少了迭代次数，从而减少了获得高精度模拟所需的时间和计算成本
该方法可以重用以前的测量结果，并调整自己的设置
后续运行越来越精确，收集的数据可以一次又一次地重复使用，以计算系统的其他属性，而无需额外的成本
“我们通过结合所有产生的数据，充分利用每个样本
与此同时，我们对测量进行微调，以产生对研究中的量的高度精确的估计，例如感兴趣的分子的能量
把这些因素放在一起，我们可以将预期的运行时间减少几个数量级，”加西亚-佩雷斯说
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