量子比特的退相干模型的确定方法及计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及量子技术领域，具体而言，涉及一种量子比特的退相干模型的确定方法及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.在对量子比特的测量中，量子比特的退相干时间是量子比特的关键参数。在相关技术中，为获取量子比特的退相干时间，一般所采用的方法是采用退相干模型进行预测。但采用退相干模型进行预测的前提是，获取较为准确的退相干模型。目前获取退相干模型均是基于理论推导，例如，通过经验推导出与退相干时间相关的一些物理量，基于该物理量构建一些数学模型，从而得到退相干模型。但经过纯理论推导得到的退相干模型在用于对量子比特的退相干时间预测时，还是存在预测不准确的问题。
3.因此，在相关技术中，存在采用退相干模型对量子比特的退相干时间进行预测时，存在预测不准确的技术问题。
4.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了一种量子比特的退相干模型的确定方法及计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中采用退相干模型对量子比特的退相干时间进行预测时，存在预测不准确的技术问题。
6.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种量子比特的退相干模型的确定方法，包括：获取对量子比特执行退相干测量得到的退相干测量数据；确定多种类型参数组合，其中，所述类型参数组合是模型类型以及模型参数的组合；基于所述退相干测量数据，确定所述多种类型参数组合对应的候选退相干模型；从所述多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型。
7.可选地，所述获取对量子比特执行退相干测量得到的退相干测量数据，包括：在所述退相干测量包括退极化测量和/或退相位测量的情况下，获取对所述量子比特执行所述退极化测量得到的退极化测量数据；和/或，获取对所述量子比特执行所述退相位测量得到的退相位测量数据，其中，所述退相干测量数据包括：所述退极化测量数据和/或退相位测量数据。
8.可选地，所述获取多种模型类型，以及多种模型参数，包括：在所述退相干测量包括退极化测量和退相位测量的情况下，确定所述多种模型类型包括与所述退极化测量对应的指数型和双指数型，以及与所述退相位测量对应的指数型和高斯型；确定所述多种模型参数包括所述量子比特的属性参数和环境参数。
9.可选地，所述确定多种类型参数组合，包括：获取多种模型类型，以及多种模型参数；将所述多种模型类型以及所述多种模型参数进行组合，得到所述多种类型参数组合。
10.可选地，所述获取多种模型类型，以及多种模型参数，包括：获取所述量子比特的
类型；基于所述量子比特的类型，获取所述多种模型类型和所述多种模型参数。
11.可选地，所述基于所述退相干测量数据，确定所述多种类型参数组合对应的候选退相干模型，包括：针对所述多种类型参数组合中任一类型参数组合，获取所述任一类型参数组合的目标模型类型，以及目标模型参数；基于所述退相干测量数据，确定所述目标模型类型下所述目标模型参数的取值，得到所述任一类型参数组合对应的候选退相干模型；采用得到所述任一类型参数组合对应的候选退相干模型的方式，得到所述多种类型参数组合对应的候选退相干模型。
12.可选地，所述基于所述退相干测量数据，确定所述目标模型类型下所述目标模型参数的取值，得到所述任一类型参数组合对应的候选退相干模型，包括：基于所述退相干测量数据，确定在多个时间点对应的量子比特的量子态；基于所述多个时间点，以及所述多个时间点对应的量子比特的量子态，拟合出相干性曲线；基于所述相干性曲线，确定所述目标模型类型下所述目标模型参数的取值，得到所述任一类型参数组合对应的候选退相干模型。
13.可选地，所述基于所述退相干测量数据，确定所述多种类型参数组合对应的候选退相干模型，包括：对所述退相干测量数据进行校正，得到校正数据；基于所述校正数据，确定所述多种类型参数组合对应的候选退相干模型。
14.可选地，所述从所述多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型，包括：获取对实验量子比特进行退相干测量实验的实验测量数据；分别采用所述多种类型参数组合对应的候选退相干模型对所述实验量子比特的退相干数据进行预测，得到对应的预测数据；将所述实验测量数据分别与所述多种类型参数组合对应的候选退相干模型的预测数据进行比较，得到比较差异结果；从所述比较差异结果中选择差异结果最小的候选退相干模型为所述目标退相干模型。
15.可选地，所述量子比特包括：fluxonium量子比特。
16.可选地，在从所述多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型之后，还包括：采用所述目标退相干模型对待测量子比特预测，得到所述待测量子比特的退相干时间。
17.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种量子比特的退相干模型的确定方法，包括：在显示界面显示数据输入控件，退相干模型显示控件以及退相干模型确定控件；响应于对所述数据输入控件的操作，接收对量子比特执行退相干测量后得到的退相干测量数据；响应于对所述退相干模型显示控件的操作，在所述显示界面显示多种候选退相干模型，其中，所述多种候选退相干模型与多种类型参数组合对应，并基于所述退相干测量数据确定，所述多种类型参数组合基于多种模型类型和多种模型参数确定；响应于对所述退相干模型确定控件的操作，在所述显示界面上显示从所述多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出的目标退相干模型。
18.根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备上述任意一项所述的量子比特的退相干模型的确定方法。
19.根据本发明实施例的还一方面，还提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程
序，所述计算机程序运行时使得所述处理器执行上述任意一项所述的量子比特的退相干模型的确定方法。
20.在本发明实施例中，通过获取对量子比特执行退相干测量得到的退相干测量数据，基于所述退相干测量数据，确定所述多种类型参数组合对应的候选退相干模型；以及从所述多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型，从而实现了基于退相干测量数据反推退相干模型的模型参数(即多个候选退相干模型)，以及从多个候选退相干模型中选择目标退相干模型的效果，由于确定多个候选退相干模型有真实准确的退相干测量数据参与，并非纯理论的多个模型参数，有效地提升了得到退相干模型的准确性，另外，目标退相干模型是从多个候选退相干模型中选择出来的，进一步地对退相干模型进行了优化，使得得到的目标退相干模型更为优化和准确，进而解决了相关技术中采用退相干模型对量子比特的退相干时间进行预测时，存在预测不准确的技术问题。
附图说明
21.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
22.图1示出了一种用于实现量子比特的退相干模型的确定方法的计算机终端的硬件结构框图；
23.图2是根据本发明实施例1的量子比特的退相干模型的确定方法一的流程图；
24.图3是根据本发明实施例1的量子比特的退相干模型的确定方法二的流程图；
25.图4是根据本发明可选实施方式的退相干模型确定方法的流程图；
26.图5是根据本发明实施例的量子比特的退相干模型的确定装置一的框架图；
27.图6是根据本发明实施例的量子比特的退相干模型的确定装置二的框架图；
28.图7是根据本发明实施例的一种计算机设备的结构框图。
具体实施方式
29.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
30.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
31.首先，在对本技术实施例进行描述的过程中出现的部分名词或术语适用于如下解释：
32.量子比特，在经典力学系统中，一个比特的状态是唯一的，而量子力学允许量子比特是同一时刻两个状态的叠加，这是量子计算的基本性质。从物理上来说，量子比特就是量子态，因此，量子比特具有量子态的属性。由于量子态的独特量子属性，量子比特具有许多不同于经典比特的特征，这是量子信息科学的基本特征之一。
33.transmon，一种结构简单的超导量子比特类型，由一小型约瑟夫森结和电容电极构成。
34.fluxonium，一种超导量子比特类型，由约瑟夫森结并联电感、电容构成。
35.量子相干性，指电子向右自旋和正电子向左自旋的状态是相关联的。要在量子计算机中实现高效率的并行运算，就要用到量子相干性。彼此有关的量子比特串联，会作为一个整体动作。因此，只要对一个量子比特进行处理，影响就会立即传送到串列中多余的量子比特。这一特点，正是量子计算机能够进行高速运算的关键。
36.退相干，量子系统在开放环境中相干性随着时间逐渐丧失的过程。量子比特退相干即是量子比特的相干性随时间丧失的过程。
37.驰豫时间，驰豫是物理学用语，指的是在某一个渐变过程中，从某一个状态逐渐恢复到平衡态的过程。其所需的时间叫驰豫时间，对于量子比特而言，驰豫时间一般有两种，即t1和t2，t1为自旋-点阵或纵向驰豫时间，t2为自旋-自旋或横向驰豫时间。
38.t1，量子比特是由一个二能级系统构成。量子比特寿命t1是指量子比特从高能级|1》衰变到低能级|0》的时间，即(|1〉)＝e-t/t1。量子比特被制备到高能级|1》上，在未施加任何门操作的情况下，经过时间t1，量子比特仍处于|1》态的概率仅为1/e≈0.37。经历的时间越长，量子比特处于|1》态的概率越低，造成的计算误差越大。量子比特寿命越长,支持的有效操作的数量越多，即可以完成复杂的运算。t1的测试方法也比较简单，一般是，先将量子比特制备到|1》态上，等待一段时间t，对量子态进行测量，得到量子比特处于|1》态的概率p(|1〉)，逐渐延长等待时间t，当p(|1〉)＝1/e时，对应的等待时间t即为t1。
39.t2，量子比特寿命t1描述的是量子态纵向弛豫的时间，纵向弛豫会改变量子比特在|0》态和|1》态的分布概率。量子比特还存在一种横向弛豫，横向弛豫不会改变量子态的概率，但是会使量子状态在bloch球面的xy平面出现了一个角度偏移，这种角度偏移最终会使量子比特从相干态退化为混合态，这种横向弛豫时间用量子比特相干时间t2表示。t2可以用以下方法进行测试：将量子比特初始化到|0》态，经过一次hadamard门操作，等待一段时间t，再施加一次hadamard门操作，测量量子比特处于|0》态的概率p(|0〉)，逐渐延长等待时间t，当p(|0〉)＝1/e时，对应的等待时间t即为t2。
40.实施例1
41.根据本发明实施例，还提供了一种量子比特的退相干模型的确定方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
42.本技术实施例1所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现量子比特的退相干模型的确定方法的计算机终端的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10可以包括一个或多个处理器(图中采用102a、102b，
……
，102n来示出，处理器可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等
的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输装置。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(i/o接口)、通用串行总线(usb)端口(可以作为bus总线的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
43.应当注意到的是上述一个或多个处理器和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10中的其他元件中的任意一个内。如本技术实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
44.存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的搜索处理方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的应用程序的漏洞检测方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
45.传输装置用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置包括一个网络适配器(network interface control ler，nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置可以为射频(radio frequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
46.显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(lcd)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10的用户界面进行交互。
47.此处需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图1所示的计算机设备可以包括硬件元件(包括电路)、软件元件(包括存储在计算机可读介质上的计算机代码)、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图1仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述计算机设备中的部件的类型。
48.此处需要说明的是，在一些实施例中，上述图1所示的计算机设备具有触摸显示器(也被称为“触摸屏”或“触摸显示屏”)。在一些实施例中，上述图1所示的计算机设备具有图像用户界面(gui)，用户可以通过触摸屏表面上的手指接触和/或手势来与gui进行人机交互，此处的人机交互功能可选的包括如下交互：创建网页、绘图、文字处理、制作电子文档、游戏、视频会议、即时通信、收发电子邮件、通话界面、播放数字视频、播放数字音乐和/或网络浏览等、用于执行上述人机交互功能的可执行指令被配置/存储在一个或多个处理器可执行的计算机程序产品或计算机可读存储介质中。
49.在上述运行环境下，本技术提供了如图2所示的一种可选的量子比特的退相干模型的确定方法的流程图。图2是根据本发明实施例1的量子比特的退相干模型的确定方法一的流程图。如图2所示，本技术实施例所提供的量子比特的退相干模型的确定方法可以通过如下步骤实现：
50.步骤s202，获取对量子比特执行退相干测量得到的退相干测量数据；
51.作为一种可选的实施例，上述量子比特的退相干模型的确定方法的执行主体可以是一种终端，也可以是一种服务器。其中，终端的类型可以多种，例如，可以是固定计算机，也可以是移动终端，移动终端的类型也可以多种，比如，可以是手机，pad等；服务器可以是单独的计算机，也可以是包括多个计算机的计算机群，等。
52.作为一种可选的实施例，上述量子比特的类型可以包括多种，例如，可以是transmon量子比特，也可以是fluxonium量子比特，还可以是其它类型的量子比特，等。
53.作为一种可选的实施例，在对量子比特执行退相干测量时，基于表征退相干时间的物理量不同，所执行的退相干测量也可以多种。该退相干测量的物理量可以包括多种，例如，可以是退极化测量t1，退相位测量t2。
54.作为一种可选的实施例，在获取对量子比特执行退相干测量得到的退相干测量数据时，可以包括：在退相干测量包括退极化测量和/或退相位测量的情况下，获取对量子比特执行退极化测量得到的退极化测量数据；和/或，获取对量子比特执行退相位测量得到的退相位测量数据，其中，退相干测量数据包括：退极化测量数据和/或退相位测量数据。即在上述退相干测量所包括的退极化测量和退相位测量可以单独来实现退相干测量，也可以将两者结合，从而实现退相干测量。
55.步骤s204，确定多种类型参数组合，其中，类型参数组合是模型类型以及模型参数的组合；
56.作为一种可选的实施例，确定多种类型参数组合时，可以采用多种方式，例如，可以采用以下方式，先获取多种模型类型，以及多种模型参数，之后，基于多种模型类型以及多种模型参数，确定多种类型参数组合；
57.作为一种可选的实施例，在获取多种模型类型，以及多种模型参数时，可以采用多种方式，例如，可以先获取量子比特的类型；基于量子比特的类型，获取多种模型类型和多种模型参数。不同类型的量子比特的属性不同，因此，用于预测退相干时间的模型类型以及模型参数可能均不同，因此，依据量子比特的类型获取退相干模型的模型类型和模型参数，可以提高后续得到的退相干模型的准确性。
58.作为一种可选的实施例，上述模型类型在一定程度上用于表征模型形式，其中，该模型形式可以是指量子态随时间变化的情况，例如，可以是处于一种量子态的概率随时间变化的函数形式，比如，可以是指数形式，或者双指数形式等。上述模型参数在一定程度上用于表征对量子比特的退相干时间造成影响的参数，例如，可以包括量子比特本身的属性信息，以及量子比特所处的环境信息。其中，属性信息采用属性参数表征，可以包括：量子比特的制作材料参数，量子比特的构造参数等，环境信息采用环境参数表征，可以包括：量子比特的磁通偏置量，量子比特所处的环境温度，等。
59.作为一种可选的实施例，上述多种模型类型可以是多种函数形式，上述多种模型参数可以是不同参数的多种组合，比如，可以是不同参数取值所构成的组合。
60.作为一种可选的实施例，获取多种模型类型，以及多种模型参数，包括：在退相干测量包括退极化测量和退相位测量的情况下，确定多种模型类型包括与退极化测量对应的指数型和双指数型，以及与退相位测量对应的指数型和高斯型；确定多种模型参数包括量子比特的属性参数和环境参数。
61.作为一种可选的实施例，基于多种模型类型以及多种模型参数，确定多种类型参数组合时，可以是多种模型类型与多种模型参数的任意组合，得到多种类型参数组合，例如，可以是多种模型类型中任一种模型类型分别与多种模型参数的组合，得到的多种类型参数组合。因此，基于多种模型类型以及多种模型参数，确定的多种类型参数组合可以是，在多种模型类型为n种类型，多种模型参数为m种类型时，该多种类型参数组合的组合数可以为n*m。
62.步骤s206，基于退相干测量数据，确定多种类型参数组合对应的候选退相干模型；
63.作为一种可选的实施例，基于退相干测量数据，确定多种类型参数组合对应的候选退相干模型，包括：针对多种类型参数组合中任一类型参数组合，获取任一类型参数组合的目标模型类型，以及目标模型参数；基于退相干测量数据，确定目标模型类型下目标模型参数的取值，得到任一类型参数组合对应的候选退相干模型；采用得到任一类型参数组合对应的候选退相干模型的方式，得到多种类型参数组合对应的候选退相干模型。采用上述方式，确定出多种类型参数组合对应的候选退相干模型，即在任一候选退相干模型中对应有一种目标模型类型，以及一个目标模型参数的取值。
64.作为一种可选的实施例，基于退相干测量数据，确定目标模型类型下目标模型参数的取值，得到任一类型参数组合对应的候选退相干模型，包括：基于退相干测量数据，确定在多个时间点对应的量子比特的量子态；基于多个时间点，以及多个时间点对应的量子比特的量子态，拟合出相干性曲线；基于相干性曲线，确定目标模型类型下目标模型参数的取值，得到任一类型参数组合对应的候选退相干模型。采用上述曲线拟合的方式，可以基于数学模型表示方式，准确地确定出候选退相干模型。
65.步骤s208，从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型。
66.作为一种可选的实施例，在从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型时，可以采用多种方式，例如，可以采用对多个候选退相干模型进行优化，基于优化结果确定目标退相干模型。
67.作为一种可选的实施例，从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型，包括：获取对实验量子比特进行退相干测量实验的实验测量数据；分别采用多种类型参数组合对应的候选退相干模型对实验量子比特的退相干数据进行预测，得到对应的预测数据；将实验测量数据分别与多种类型参数组合对应的候选退相干模型的预测数据进行比较，得到比较差异结果；从比较差异结果中选择差异结果最小的候选退相干模型为目标退相干模型。基于预测数据与真实实验测量数据进行比较，得到优化效果较好的候选退相干模型，并作为目标退相干模型。
68.作为一种可选的实施例，为使得得到的退相干模型更为准确，在采用退相干测量得到的数据进行数据处理前，可以对得到的数据进行校正处理，例如，基于退相干测量数据，确定多种类型参数组合对应的候选退相干模型，包括：对退相干测量数据进行校正，得到校正数据；基于校正数据，确定多种类型参数组合对应的候选退相干模型。
69.作为一种可选的实施例，在从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型之后，还包括：采用目标退相干模型对待测量子比特预测，得到待测量子比特的退相干时间。采用得到原目标退相干模型对量子比特进行预测，得到该量子比特的退
相干时间，用于辅助对量子比特的测量。
70.在本发明实施例中，通过获取对量子比特执行退相干测量得到的退相干测量数据，基于退相干测量数据，确定多种类型参数组合对应的候选退相干模型；以及从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型，从而实现了基于退相干测量数据反推退相干模型的模型参数(即多个候选退相干模型)，以及从多个候选退相干模型中选择目标退相干模型的效果，由于确定多个候选退相干模型有真实准确的退相干测量数据参与，并非纯理论的多个模型参数，有效地提升了得到退相干模型的准确性，另外，目标退相干模型是从多个候选退相干模型中选择出来的，进一步地对退相干模型进行了优化，使得得到的目标退相干模型更为优化和准确，进而解决了相关技术中采用退相干模型对量子比特的退相干时间进行预测时，存在预测不准确的技术问题。
71.本技术提供了如图3所示的一种可选的量子比特的退相干模型的确定方法的流程图。图3是根据本发明实施例1的量子比特的退相干模型的确定方法二的流程图。如图3所示，本技术实施例所提供的量子比特的退相干模型的确定方法可以通过如下步骤实现：
72.步骤s302，在显示界面显示数据输入控件，退相干模型显示控件以及退相干模型确定控件；
73.步骤s304，响应于对数据输入控件的操作，接收对量子比特执行退相干测量后得到的退相干测量数据；
74.步骤s306，响应于对退相干模型显示控件的操作，在显示界面显示多种候选退相干模型，其中，多种候选退相干模型与多种类型参数组合对应，并基于退相干测量数据确定，多种类型参数组合基于多种模型类型和多种模型参数确定；
75.步骤s308，响应于对退相干模型确定控件的操作，在显示界面上显示从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出的目标退相干模型。
76.在本发明实施例中，基于用于进行交互的显示界面，通过获取对量子比特执行退相干测量得到的退相干测量数据，基于退相干测量数据，确定多种类型参数组合对应的候选退相干模型；以及从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型，从而实现了基于退相干测量数据反推退相干模型的模型参数(即多个候选退相干模型)，以及从多个候选退相干模型中选择目标退相干模型的效果，由于确定多个候选退相干模型有真实准确的退相干测量数据参与，并非纯理论的多个模型参数，有效地提升了得到退相干模型的准确性，另外，目标退相干模型是从多个候选退相干模型中选择出来的，进一步地对退相干模型进行了优化，使得得到的目标退相干模型更为优化和准确，进而解决了相关技术中采用退相干模型对量子比特的退相干时间进行预测时，存在预测不准确的技术问题。通过上述处理，采用显示界面展示整个退相干模型的确定过程，实现了流程的可视化，达到了提升用户体验的效果。
77.基于上述实施例及可选实施例，提供了一种可选实施方式。
78.退相干模型可以在指定数个退相干参数后来预测量子比特在特定条件下的退相干时间。可以为如何改进量子比特提供指导。虽然在众多相关技术中，采用各种不同的退相干模型能够对退相干时间进行预测，并且也分别在不同的实验中得到了验证。但目前没有统一的软件程序用来从退相干测量数据得到退相干测量模型。在本可选实施方式中，对退相干测量数据进行处理，即从退相干测量数据中反推退相干模型的模型参数，由于有真实
的实验数据的参与，从而得到准确的退相干模型。下面对本可选实施方式进行说明。图4是根据本发明可选实施方式的退相干模型确定方法的流程图，如图4所示，该流程包括如下处理：
79.在一般的退相干模型中，量子比特具有t1(退极化)和t2(退相位)两个可测量的退相干时间。其中，tphi是纯退相位时间(t2扣除t1的影响)。在本发明可选实施方式中，以对量子比特执行的退相干测量为t1类型的测量和t2类型的测量为例进行说明。
80.s1，对量子比特进行t1类型的测量，获得特定初态下，不同时间点(t)量子比特的1态占据数(p1)；
81.s2，对量子比特进行t2类型的测量，获得在开头和结尾时进行特定相位变化的量子门操作后，不同时间点(t)的量子比特1态占据数
82.s3，根据占据数的读取方案，可以选择对占据数进行校正。需要说明的是，这一步为可选步骤，处理后的占据数可以用以估算系统有效温度。若不处理则占据数只有相对值具有意义，必须从另外途径额外测量系统有效温度。
83.s4，使用指数函数拟合t1的p1-t(即p1随时间t变化的关系曲线)，可以得到指数型的t1。(函数形式：y＝exp(-a*t))同理，使用双指数函数拟合，可以得到双指数型t1(函数形式：y＝exp(a*(exp(-t*b)-1))*exp(-t/c))。其中，量子比特在不同情况下，可能更加符合其中一种。
84.s5，在已知t1的条件下，使用指数函数或者高斯函数+t1拟合t2的p1-t，可以得到对应类型的tphi。其中，量子比特在不同情况下，可能更加符合其中一种。
85.s6，在给定模型和模型参数的条件下，可以计算出量子比特的t1或者tphi。模型决定了t1，tphi是属于哪一种类型(指数/双指数,指数/高斯)。注意不同模型可以共享同种模型参数。
86.s7，用户选择模型和所需求解的模型参数，将模型参数和根据实验数据得到的t1，tphi的差距使用优化算法进行优化，得到较佳的模型参数。
87.s8，程序可输出多种模型和参数的优化结果，以及优化后模型和实验的差距，判断何种模型为较佳模型。
88.通过上述可选实施方式，基于实验数据反推出退相干模型的模型参数，进而得到较佳的退相干模型，为提供准确地量子比特测量提供基础。
89.需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
90.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个计算机可读存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
91.实施例3
92.根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述量子比特的退相干模型的确定方法一的装置，图5是根据本发明实施例的量子比特的退相干模型的确定装置一的框架图，如图5所示，该装置包括：第一获取模块502、第一确定模块504，第二确定模块506和第三确定模块508。下面分别说明。
93.第一获取模块502，用于获取对量子比特执行退相干测量得到的退相干测量数据；第一确定模块504，连接至上述第一获取模块502,用于确定多种类型参数组合，其中，类型参数组合是模型类型以及模型参数的组合；第二确定模块506，连接至上述第一确定模块504，用于基于退相干测量数据，确定多种类型参数组合对应的候选退相干模型；第三确定模块508，连接至上述第二确定模块506，用于从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型。
94.此处需要说明的是，上述第一获取模块502、第一确定模块504，第二确定模块506和第三确定模块508对应于实施例1中的步骤s202至步骤s208，几个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例1提供的计算机终端10中。
95.根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述量子比特的退相干模型的确定方法二的装置，图6是根据本发明实施例的量子比特的退相干模型的确定装置二的框架图，如图6所示，该装置包括：第一显示模块602、第一接收模块604、第二显示模块606和第三显示模块608。下面分别说明。
96.第一显示模块602，用于在显示界面显示数据输入控件，退相干模型显示控件以及退相干模型确定控件；第一接收模块604，连接至上述第一显示模块602，用于响应于对数据输入控件的操作，接收对量子比特执行退相干测量后得到的退相干测量数据；第二显示模块606，连接至上述第一接收模块604，用于响应于对退相干模型显示控件的操作，在显示界面显示多种候选退相干模型，其中，多种候选退相干模型与多种类型参数组合对应，并基于退相干测量数据确定，多种类型参数组合基于多种模型类型和多种模型参数确定；第三显示模块608，连接至上述第二显示模块606，用于响应于对退相干模型确定控件的操作，在显示界面上显示从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出的目标退相干模型。
97.此处需要说明的是，上述第一显示模块602、第一接收模块604、第二显示模块606和第三显示模块608对应于实施例1中的步骤s302至步骤s308，几个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例1提供的计算机终端10中实施例3
98.本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质。可选地，在本实施例中，上述计算机可读存储介质可以用于保存上述实施例1所提供的量子比特的退相干模型的确定方法所执行的程序代码。
99.可选地，在本实施例中，上述计算机可读存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。
100.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取对量子比特执行退相干测量得到的退相干测量数据；确定多种类型参数组合，其中，类型参数组合是模型类型以及模型参数的组合；基于退相干测量数据，确定多种
类型参数组合对应的候选退相干模型；从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型。
101.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取对量子比特执行退相干测量得到的退相干测量数据，包括：在退相干测量包括退极化测量和/或退相位测量的情况下，获取对量子比特执行退极化测量得到的退极化测量数据；和/或，获取对量子比特执行退相位测量得到的退相位测量数据，其中，退相干测量数据包括：退极化测量数据和/或退相位测量数据。
102.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取多种模型类型，以及多种模型参数，包括：在退相干测量包括退极化测量和退相位测量的情况下，确定多种模型类型包括与退极化测量对应的指数型和双指数型，以及与退相位测量对应的指数型和高斯型；确定多种模型参数包括量子比特的属性参数和环境参数。
103.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：确定多种类型参数组合，包括：获取多种模型类型，以及多种模型参数；将多种模型类型以及多种模型参数进行组合，得到多种类型参数组合。
104.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取多种模型类型，以及多种模型参数，包括：获取量子比特的类型；基于量子比特的类型，获取多种模型类型和多种模型参数。
105.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：基于退相干测量数据，确定多种类型参数组合对应的候选退相干模型，包括：针对多种类型参数组合中任一类型参数组合，获取任一类型参数组合的目标模型类型，以及目标模型参数；基于退相干测量数据，确定目标模型类型下目标模型参数的取值，得到任一类型参数组合对应的候选退相干模型；采用得到任一类型参数组合对应的候选退相干模型的方式，得到多种类型参数组合对应的候选退相干模型。
106.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：基于退相干测量数据，确定目标模型类型下目标模型参数的取值，得到任一类型参数组合对应的候选退相干模型，包括：基于退相干测量数据，确定在多个时间点对应的量子比特的量子态；基于多个时间点，以及多个时间点对应的量子比特的量子态，拟合出相干性曲线；基于相干性曲线，确定目标模型类型下目标模型参数的取值，得到任一类型参数组合对应的候选退相干模型。
107.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：基于退相干测量数据，确定多种类型参数组合对应的候选退相干模型，包括：对退相干测量数据进行校正，得到校正数据；基于校正数据，确定多种类型参数组合对应的候选退相干模型。
108.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型，包括：获取对实验量子比特进行退相干测量实验的实验测量数据；分别采用多种类型参数组合对应的候选退相干模型对实验量子比特的退相干数据进行预测，得到对应的预测数据；将实验测量数据分别与多种类型参数组合对应的候选退相干模型的预测数据进行比较，得到比
较差异结果；从比较差异结果中选择差异结果最小的候选退相干模型为目标退相干模型。
109.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：量子比特包括：fluxonium量子比特。
110.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型之后，还包括：采用目标退相干模型对待测量子比特预测，得到待测量子比特的退相干时间。
111.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在显示界面显示数据输入控件，退相干模型显示控件以及退相干模型确定控件；响应于对数据输入控件的操作，接收对量子比特执行退相干测量后得到的退相干测量数据；响应于对退相干模型显示控件的操作，在显示界面显示多种候选退相干模型，其中，多种候选退相干模型与多种类型参数组合对应，并基于退相干测量数据确定，多种类型参数组合基于多种模型类型和多种模型参数确定；响应于对退相干模型确定控件的操作，在显示界面上显示从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出的目标退相干模型。
112.本发明的实施例可以提供一种计算机设备，该计算机设备可以是计算机终端群中的任意一个计算机终端设备。可选地，在本实施例中，上述计算机终端也可以替换为移动终端等终端设备。
113.可选地，在本实施例中，上述计算机设备可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。
114.在本实施例中，上述计算机设备可以执行应用程序的量子比特的退相干模型的确定方法中以下步骤的程序代码：获取对量子比特执行退相干测量得到的退相干测量数据；确定多种类型参数组合，其中，类型参数组合是模型类型以及模型参数的组合；基于退相干测量数据，确定多种类型参数组合对应的候选退相干模型；从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型。
115.可选地，图7是根据本发明实施例的一种计算机设备的结构框图。如图7所示，该计算机设备可以包括：一个或多个(图中仅示出一个)处理器702、存储器704等。
116.其中，存储器704可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的搜索处理方法和装置对应的程序指令/模块，处理器702通过运行存储在存储器704内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的搜索处理方法。存储器704可包括高速随机存储器704，还可以包括非易失性存储器704，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器704。在一些实例中，存储器704可进一步包括相对于处理器702远程设置的存储器704，这些远程存储器704可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
117.处理器702可以通过传输装置调用存储器704存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：获取对量子比特执行退相干测量得到的退相干测量数据；确定多种类型参数组合，其中，类型参数组合是模型类型以及模型参数的组合；基于退相干测量数据，确定多种类型参数组合对应的候选退相干模型；从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型。
118.处理器702还可以通过传输装置调用存储器704存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：获取对量子比特执行退相干测量得到的退相干测量数据，包括：在退相干测量包括
退极化测量和/或退相位测量的情况下，获取对量子比特执行退极化测量得到的退极化测量数据；和/或，获取对量子比特执行退相位测量得到的退相位测量数据，其中，退相干测量数据包括：退极化测量数据和/或退相位测量数据。
119.处理器702还可以通过传输装置调用存储器704存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：获取多种模型类型，以及多种模型参数，包括：在退相干测量包括退极化测量和退相位测量的情况下，确定多种模型类型包括与退极化测量对应的指数型和双指数型，以及与退相位测量对应的指数型和高斯型；确定多种模型参数包括量子比特的属性参数和环境参数。
120.处理器702还可以通过传输装置调用存储器704存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：确定多种类型参数组合，包括：获取多种模型类型，以及多种模型参数；将多种模型类型以及多种模型参数进行组合，得到多种类型参数组合。
121.处理器702还可以通过传输装置调用存储器704存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：获取多种模型类型，以及多种模型参数，包括：获取量子比特的类型；基于量子比特的类型，获取多种模型类型和多种模型参数。
122.处理器702还可以通过传输装置调用存储器704存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：基于退相干测量数据，确定多种类型参数组合对应的候选退相干模型，包括：针对多种类型参数组合中任一类型参数组合，获取任一类型参数组合的目标模型类型，以及目标模型参数；基于退相干测量数据，确定目标模型类型下目标模型参数的取值，得到任一类型参数组合对应的候选退相干模型；采用得到任一类型参数组合对应的候选退相干模型的方式，得到多种类型参数组合对应的候选退相干模型。
123.可处理器702还可以通过传输装置调用存储器704存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：基于退相干测量数据，确定目标模型类型下目标模型参数的取值，得到任一类型参数组合对应的候选退相干模型，包括：基于退相干测量数据，确定在多个时间点对应的量子比特的量子态；基于多个时间点，以及多个时间点对应的量子比特的量子态，拟合出相干性曲线；基于相干性曲线，确定目标模型类型下目标模型参数的取值，得到任一类型参数组合对应的候选退相干模型。
124.处理器702还可以通过传输装置调用存储器704存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：基于退相干测量数据，确定多种类型参数组合对应的候选退相干模型，包括：对退相干测量数据进行校正，得到校正数据；基于校正数据，确定多种类型参数组合对应的候选退相干模型。
125.处理器702还可以通过传输装置调用存储器704存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：从多种类型参数组合对应的候选退相干模型中确定出目标退相干模型，包括：获取对实验量子比特进行退相干测量实验的实验测量数据；分别采用多种类型参数组合对应的候选退相干模型对实验量子比特的退相干数据进行预测，得到对应的预测数据；将实验测量数据分别与多种类型参数组合对应的候选退相干模型的预测数据进行比较，得到比较差异结果；从比较差异结果中选择差异结果最小的候选退相干模型为目标退相干模型。
126.处理器702还可以通过传输装置调用存储器704存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：量子比特包括：fluxonium量子比特。
127.处理器702还可以通过传输装置调用存储器704存储的信息及应用程序，以执行下
memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
137.以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。