摘要 量子生成对抗网络(quantum generative adversarial networks, QGAN)在图像处理、金融分析等领域应用中展现出了优越的性能.本文首次提出了一种基于量子生成对抗网络的量子拓扑码解码器,并应用于优化容错量子隐形传态系统.在本文中,首先构建并测试了QGAN算法的量子线路,搭建了拓扑码解码器训练模型.其次,针对拓扑码本征值数据集,设计了算法的输入输出,并训练得到高效率的解码模型.最后,构建了带有QGAN解码器的拓扑码优化量子隐形传态系统,相较于原始系统展现出更好的容错性能.在码距d=3及d=5的解码实验表明,本模型纠错成功率可以达到99.887%.在实验中,本QGAN解码器的保真度阈值约为P=0.1706,相较经典解码模型阈值约为P=0.1099,有了明显提升.另外,量子隐形传态系统在d=3拓扑码优化抗噪下,在非极化噪声阈值P<0.0607范围内具有明显的保真度提升;在d=5拓扑码优化抗噪下,在非极化噪声阈值P<0.0778范围内具有明显的保真度提升.本文提出的QGAN解码模型,结合了量子隐形传态方法,为量子深度学习的应用提供了新思路,并可应用于其他非均匀噪声处理领域.

关键词 量子生成对抗网络; 拓扑码; 解码器; 非极化噪声; 量子隐形传态; 保真度; QGAN; topological code; decoder; depolarizing noise; quantum teleportation; fidelity

摘要 近年来,量子计算受到国内外越来越广泛的关注,美国、欧洲、日本和澳大利亚等国都投入了大量资金,量子计算应用研究成果开始涌现.在众多的量子计算物理系统中,半导体量子计算因具有与现有集成电路工艺兼容及可扩展、可集成的优点而备受重视.本文在介绍国内外半导体量子计算研究进展的基础上,探讨半导体量子计算发展中面临的关键科学技术难题,以及未来半导体量子计算规模化、集成化、产线化的发展趋势.

关键词 硅; 锗; 量子点; 量子比特; 量子计算; silicon; germanium; quantum dot; quantum bit; quantum computing

关键词 量子信息;