一种量子优化方法以及装置

1.本技术涉及量子优化技术领域，具体涉及一种量子优化方法。本技术同时涉及一种量子优化装置、一种电子设备以及一种计算机可读取存储介质。


背景技术：

2.量子优化问题致力于利用量子体系的涨落求解困难的经典二元优化问题。其核心在于将计算问题的解合适地编码到可编程的量子多体系统的基态中。实现编码的问题后，即可运用成熟的绝热算法对优化问题进行求解。在当前的量子优化领域中，由于大部分问题均可以描述为qubo问题的形式，因此量子优化研究领域中的重要任务即在物理实验体系的哈密顿量中编码优化问题的目标函数，进而可以借助量子绝热算法求解原本对于经典计算机具有np-complete难度的优化问题。由于物理体系仅能实现局域的相互作用，无法对具有全局连接性的二元问题进行直接编码，因此目前有较多编码方案致力于解决物理体系只有局域相互作用的缺陷，其中奇偶编码被广泛应用，即利用单个实际的物理量子比特编码原哈密顿量中的多量子比特相互作用项，并在此基础上引入一些限制项，以保证逻辑比特的正确性。
3.然而，在使用现有的奇偶编码对优化问题的目标函数进行编码的过程中，存在如下问题：现有技术在奇偶编码的基础上，利用量子比特几何排布的方式实现编码过程中所引入的限制条件，然而该种方式需对原子进行二维空间上的排布，使得编码过程过于复杂。


技术实现要素：

4.本发明提供一种量子优化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中采用奇偶编码对优化问题的目标函数进行编码时、编码过程过于复杂的问题。
5.为了解决或者一定程度上改善上述技术问题，根据本发明一方面，提供一种量子优化方法，该方法包括：
6.将待优化问题转换为qubo问题，并将所述qubo问题对应的初始目标函数转换为伊辛形式的能量函数；
7.针对所述伊辛形式的能量函数引入物理比特，以使两体相互作用项转换为单体局域作用项，并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的限制项；
8.针对所述限制项构建等价的数字分组问题，并基于所述数字分组问题获得所述限制项对应的子目标函数；
9.将所述限制项对应的子目标函数与所述单体局域作用项对应的单体函数相结合，获得所述qubo问题对应的最终目标函数。
10.在一些实施方式中，所述针对所述限制项构建等价的数字分组问题，包括：
11.将所述限制项转换为sat语句，并将所述sat语句约化为可在光学腔的冷原子体系中编码的数字分组问题。
12.在一些实施方式中，所述将所述sat语句约化为可在光学腔的冷原子体系中编码
的数字分组问题，包括：
13.基于所述sat语句定义数字组，使得当所述sat语句由可满足的变量取值时，在所述数字组中可获取一个子集，所述子集中所包含的数字的和值等于某一目标值，其中，所述数字和所述目标值中的整数幂级数被替换为无平方因子的整数平方根；
14.基于所述数字组，构建数字分组问题的目标函数。
15.在一些实施方式中，所述sat语句由m个字句c1，c2，...，cm组成，且所述sat语句包含n个变量x1，x2，
…
xn，基于所述sat语句定义数字组，包括：
16.基于所述sat语句定义出的所述数字为：
[0017][0018]
基于所述sat语句定义出的所述目标值为：
[0019][0020]
其中，i的取值范围从1到n，j的取值范围从1到m，α
p
表示第p个无平方因子的整数；
[0021]
{ai，bi，cj，dj}构成新的数字分组问题的数字集合，将该数字集合记为序列{r1，...，rk，...r
2m+2n
}；
[0022]
基于所述序列构建等价的数字分组问题的目标函数：
[0023][0024]
其中，yk＝1或-1。
[0025]
在一些实施方式中，所述基于所述数字分组问题获得所述限制项对应的子目标函数，包括：
[0026]
将所述sat语句的变量的数量和字句的数量代入所述数字分组问题的目标函数，获得所述限制项对应的子目标函数。
[0027]
在一些实施方式中，所述伊辛形式的能量函数表示为：
[0028][0029]
所述针对所述伊辛形式的能量函数引入物理比特，以使两体相互作用项转换为单体局域作用项，并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的限制项，包括：针对所述伊辛形式的能量函数引入物理比特b
ii
′
＝sisi′
，以使两体相互作用项j
ii
′
转换为单体局域作用项j、所述能量函数转换为单体局域场作用的形式并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的(n-1)(n-2)/2个限制条件，其中，n为伊辛形式能量函数的变量个数，引入所述限制项满足如下方程：
[0030]bii
′bii
′
+1bi+1i
′
+1bi+1i
′
＝1。
[0031]
在一些实施方式中，所述将所述限制项转换为sat语句，包括：
[0032]
将每个限制项写成一个对应的3-sat语句的形式，以将(n-1)(n-2)/2个限制项约化为具有(n-1)2个变量，4(n-1)(n-2)个字句的3-sat语句：
[0033][0034]
其中，x
ii
′
＝(b
ii
′
+1)/2，β为新引入的辅助变量。
[0035]
在一些实施方式中，所述将所述限制项转换为sat语句，包括：
[0036]
将每个限制项写成一个对应的4-sat语句的形式，以将(n-1)(n-2)/2个限制项约化为具有n(n-1)/2个变量，4(n-1)(n-2)个字句的4-sat语句：
[0037][0038]
其中,x
ii
′
＝(b
ii
′
+1)/2。
[0039]
在一些实施方式中，所述方法还包括：
[0040]
基于所述最终目标函数，使用绝热算法进行求解，并基于解码奇偶编码的算法计算获得所述待优化问题的解。
[0041]
在一些实施方式中，所述待优化问题包括分子构象搜索问题。
[0042]
根据本发明的另一方面，提供一种量子优化装置，该装置包括：
[0043]
能量函数转换单元，用于将待优化问题转换为qubo问题，并将所述qubo问题对应的初始目标函数转换为伊辛形式的能量函数；
[0044]
单体局域作用项转换单元，用于针对所述伊辛形式的能量函数引入物理比特，以使两体相互作用项转换为单体局域作用项，并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的限制项；
[0045]
数字分组构建单元，用于针对所述限制项构建等价的数字分组问题，并基于所述数字分组问题获得所述限制项对应的子目标函数；
[0046]
最终目标函数获得单元，用于将所述限制项对应的子目标函数与所述单体局域作用项对应的单体函数相结合，获得所述qubo问题对应的最终目标函数。
[0047]
根据本发明的另一方面，提供一种电子设备，包括处理器和存储器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现上述方法。
[0048]
根据本发明的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有一条或多条计算机指令，该指令被处理器执行以实现上述方法。
[0049]
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0050]
本发明提供的量子优化方法，将待优化问题转换为qubo问题，并将qubo问题对应的初始目标函数转换为伊辛形式的能量函数；针对伊辛形式的能量函数引入物理比特，以使两体相互作用项转换为单体局域作用项，并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的限制项；针对限制项构建等价的数字分组问题，并基于数字分组问题获得限制项对应的子目标函数；将限制项对应的子目标函数与单体局域作用项对应的单体函数相结合，获得qubo问题对应的最终目标函数。该方法使得在一维的冷原子链中即可实现编码，无需利用量子比
特几何排布的方式实现编码过程中所引入的限制条件，即，无需在物理体系中对原子进行二维空间上的排布，有效降低了奇偶编码过程的复杂度。
附图说明
[0051]
图1是本技术一实施例提供的量子优化方法流程图；
[0052]
图2是本技术一实施例提供的mijazawa-jernigan(mj)模型的示意图；
[0053]
图3是本技术一实施例提供的氨基酸序列的示意图；
[0054]
图4是本技术一实施例提供的量子优化装置的单元框图；
[0055]
图5是本技术一实施例提供的电子设备的逻辑结构示意图。
具体实施方式
[0056]
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术。但是本技术能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本技术内涵的情况下做类似推广，因此本技术不受下面公开的具体实施的限制。
[0057]
针对量子优化场景，为了降低奇偶编码过程的复杂度，本技术提供了一种量子优化方法、与该方法相对应的量子优化装置、电子设备以及计算机可读存储介质。以下提供实施例对上述方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质进行详细说明。
[0058]
本技术一实施例提供一种量子优化方法。图1为本技术第一实施例提供的量子优化方法的流程图，以下结合图1对本实施例提供的方法进行详细描述。以下描述所涉及的实施例是用来解释说明方法原理，不是实际使用的限定。
[0059]
本实施例提供的量子优化方法可实现在光学腔的冷原子体系中编码qubo问题，该方法基于奇偶编码，将原本具有任意连接的两体相互作用形式的哈密顿量转化成单体的局域场形式，并将该过程中所产生的保证逻辑比特正确性的限制项、编码成光学腔的冷原子体系易于实现的哈密顿量，从而实现完整的编码过程。如图1所示，该量子优化方法包括如下步骤：
[0060]
s101，将待优化问题转换为qubo问题，并将qubo问题对应的初始目标函数转换为伊辛形式的能量函数。
[0061]
本步骤用于将待优化问题转换为qubo(quadratic unconstrained binary optimization)问题，并将qubo问题对应的初始目标函数(布尔函数)转换为伊辛形式的能量函数。在qubo问题中，目标函数表示为二进制变量的二次函数，其中每个变量只能取0或1，该问题的任务即最小化目标函数。
[0062]
本实施例以分子构象搜索作为待优化问题进行介绍，分子构象对于了解化合物结构、反应机理、能量分布等具有重要作用，在ecd/nmr计算、过渡态探索、过渡态搜索、活性构象生成等计算中，分子构象搜索通常是必不可少的步骤，其通常根据常见的刚性分子结构与若干柔性变化的分子进行计算模拟。
[0063]
现有的分子构象搜索方式包括：系统搜索(按照预定策略进行穷举式搜索，随分子数量及可变化键/可旋转键数量的增加，计算量呈指数上升，受限于软件及硬件条件)、随机搜索(具有大量的初始构象，在其中进行随机搜索，可找到接近最稳定的构象，但计算时间较长)、条件搜索(根据研究工作，对分子构象增加了若干初始条件及搜索路径)。
[0064]
上述分子构象搜索方式存在如下局限性：只针对静态情况；建模方式较为粗略，耗费时间和算力；可扩展性差，无法应用于更大的构象搜索。
[0065]
由于全局最优的分子构象搜索本质上是一个np-难的计算问题，其搜索空间大小与相应的计算复杂度随着构成分子的原子数目呈指数增长。经典计算为了降低计算复杂度，采用分子动力学模拟的方法，但是其结果无法保证全局最优。量子计算因为量子叠加原理具有天然的计算并行性，可以在整个分子构象空间进行整体性的并行运算，相比已有的经典算法可以获得指数级的量子加速，尤其对较大规模的分子构象搜索具有显著计算优越性。
[0066]
通过量子计算方法进行分子构象搜索的建模方式具体为：在利用分子力场方法对原子间相互作用进行建模的基础上，运用量子编码方式，将分子构象搜索问题对应的能量函数映射到量子计算机可有效求解的伊辛耦合的自旋玻璃模型。具体的编码过程，可以将分子中相邻化学键之间的可能键角表示成二进制数的形式，在此基础上根据分子力场给出的相互作用、原子位置不重叠、对称性等三个原则定量给出分子构象对应的哈密顿量。
[0067]
在本实施例中，利用上述现有技术，先将分子构象搜索问题转换为伊辛耦合的自旋玻璃模型，并提出一种量子编码方式，使该分子构象搜索问题可以在实际的光腔冷原子实验体系中便捷自然得实现编码，分子构象搜索问题转换为哈密顿量基态问题，可在量子计算机上可以通过量子振幅放大、量子绝热淬火、变分量子计算、qaoa、量子lanczos等算法进行求解。
[0068]
例如，针对分子构象搜索问题中的蛋白质折叠问题，蛋白质的折叠结构由相邻氨基酸分子的相对位置确定，每相邻两个分子之间的化学键方向可以用二进制变量表示，00表示向下，01表示向右，10表示向左，11表示向上。固定第一条键的方向，可以将任意n个氨基酸的折叠描述简化为2n-4个二进制变量的描述。考虑到旋转对称性限制带来的分子结构兼并，可将第三个二进制变量固定为0，强制第三个氨基酸直行或向下，从而使得所需变量的数量减少为2n-5。因此，某个特殊结构的分子折叠状态可以被描述为如下方程：
[0069]
q＝010q1q2q3…q2n-6q2n-5
[0070]
其中qi＝0或1，01表示第一个化学键的方向为向右，0q1表示第二个化学键的方向向右或者向下，该二进制变量序列后续的每两个变量连起来即表示某个化学键的方向。利用该种方式，即可得知各分子在空间中的相对位置，并结合已知的分子之间的相互作用，可以表示为量子比特之间的耦合e
int
。子计算中仍需考虑基团不能空间重叠、去除不合理旋转角度等约束条件，这些约束条件由能量函数中添加惩罚项实现，惩罚项分别为e
olap
、e
constraint
，如下公式所示：
[0071]
e(q)＝e
int
(q)+e
olap
(q)+e
constraint
(q)
[0072]
一般而言，对应的量子优化问题的哈密顿量h(q)是关于序列q中的二进制变量的多项式，此时，哈密顿量的表达式中含有两体以上的耦合项，可以通过引入额外的辅助变量的方式，将原本的多体相互作用项约化为一系列的两体相互作用项，变成qubo问题的形式。
[0073]
以图2中的mijazawa-jernigan(mj)模型为例，即脯氨酸-丝氨酸-缬氨酸-赖氨酸-蛋氨酸-丙氨酸(psvkma)的六个氨基酸序列，其分子折叠结构可以用序列q＝010q1q2q3q4q5q6q7描述。基于已知的分子之间的相互作用大小，可获知其对应的能量函数表达式为：
[0074]epsvvkma
(q)＝-q2+8q1q2+15q2q
3-18q1q2q
3-3q1q4+12q1q2q4+4q3q4+3q1q3q
4-6q2q3q
4-12q1q2q3q4+4q2q5+3q1q2q
5-15q2q3q5+15q4q5+3q1q4q
5-6q2q4q
5-12q1q2q4q
5-15q3q4q5+28q2q3q4q
5-2q1q2q
6-4q3q6+2q2q3q6+13q1q2q3q
6-2q1q4q6+4q1q2q4q6+2q3q4q6+13q1q3q4q6+4q2q3q4q
6-37q1q2q3q4q6+7q5q6+2q2q5q6+13q1q2q5q6+4q2q4q5q6+9q2q3q5q
6-33q1q2q3q5q
6-20q4q5q6+13q1q4q5q6+4q2q4q5q
6-37q1q2q4q5q6+9q3q4q5q
6-33q1q3q4q5q
6-37q2q3q4q5q6+99q1q2q3q4q5q
6-4q2q7+4q2q3q7+7q4q7+2q2q4q7+13q1q2q3q7+4q3q4q7+9q2q3q4q
7-33q1q2q3q4q7+4q2q5q
7-18q4q5q7+9q2q4q5q
7-33q1q2q4q5q
7-33q2q3q4q5q7+62q1q2q3q4q5q7+7q6q7+2q2q6q7+13q1q2q6q7+4q3q6q7+9q2q3q6q
7-33q1q2q3q6q
7-20q4q6q7+13q1q4q6q7+4q2q4q6q
7-37q1q2q4q6q7+9q3q4q6q
7-33q1q3q4q6q
7-37q2q3q4q6q7+99q1q2q3q4q6q
7-18q5q6q7+9q2q5q6q
7-33q1q2q5q6q
7-33q2q3q5q6q7+62q1q2q3q5q6q7+53q4q5q6q
7-33q1q4q5q6q
7-37q2q4q5q6q7+99q1q2q4q5q6q
7-33q3q4q5q6q7+62q1q3q4q5q6q7+99q2q3q4q5q6q
7-190q1q2q3q4q5q6q7[0075]
考虑如图3中的特殊情形，只有第四个和第五个化学键的角度需要考虑，对应的序列表示为q＝010010q40q6q7，带入能量函数并改写标记为q＝010010q10q2q3，得到如下方程：
[0076]
e(q)＝-1-4q3+9q1q3+9q2q
3-16q1q2q3[0077]
此处引入额外的布尔变量q4＝q2q3，即可将原本的三体问题转换为两体问题，且为了保证q4＝q2q3可被满足，引入额外的项δ(3q4+q2q
3-2q2q
4-2q3q4)，在该条件被违反时附加能量大于0，其中δ表示惩罚项的强度大小，本实施例中可取δ＝9。所获得的能量函数可以为：
[0078]
e(q
′
)＝-1-4q3+36q4+9q1q
3-16q1q
4-18q2q
4-18q3q4[0079]
在该能量函数中引入新的伊辛变量si，且满足qi＝1-si)/2，并略去能量函数中的常数项，得到伊辛形式的能量函数为：
[0080][0081]
(7s1+9s2+8s
3-20s4+9s1s3+9s2s
3-16s1s
4-18s2s
4-18s3s4)/4
[0082]
对于其中的单体项，可以通过引入一个额外的辅助逻辑比特s0，并固定s0＝1即可将上述能量函数写成更便于本实施例进行处理的如下形式：(7s0s1+9s0s2+8s0s
3-20s0s4+9s1s3+9s2s
3-16s1s
4-18s2s
4-18s3s4)/4
[0083]
转换成该伊辛形式的能量函数即可采用本实施例提供的后续步骤进行求解。
[0084]
s102，针对伊辛形式的能量函数引入物理比特，以使两体相互作用项转换为单体局域作用项，并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的限制项。
[0085]
在上述步骤将待优化问题转换为qubo问题、并将qubo问题对应的初始目标函数转换为伊辛形式的能量函数之后，本步骤用于采用奇偶编码方式、针对上述伊辛形式的能量函数引入物理比特，以将原本全局相互作用的两体相互作用项转换为单体局域作用项，并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的限制条件(即限制项)。
[0086]
例如，针对能量函数
[0087]
可引入物理比特b
ii
′
＝sisi′
，以使两体相互作用项j
ii
′
转换为单体局域作用项j、所述能量函数转换为单体局域场作用的形式并获得引入的用于保证逻辑比特正
确性的(n-1)(n-2)/2个限制条件，在本实施例中，n为伊辛形式能量函数的变量个数，在本实施例的场景中可取5，引入所述限制项满足如下方程(也可采用其它方式设置限制项，此处不作限定)：b
ii
′bii
′
+1bi+1i
′
+1bi+1i
′
＝1。
[0088]
s103，针对限制项构建等价的数字分组问题，并基于数字分组问题获得限制项对应的子目标函数。
[0089]
在上述步骤采用奇偶编码方式、针对上述伊辛形式的能量函数引入物理比特，以将原本全局相互作用的两体相互作用项转换为单体局域作用项，并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的限制条件(即限制项)之后，本步骤用于针对上述引入的限制项构建等价的数字分组问题，并基于该数字分组问题获得限制项对应的子目标函数。
[0090]
针对任一布尔变量方程，均可获得对应的sat语句，使得当该组布尔变量满足原始方程时，对应的sat语句也被满足。本实施例基于该结论，将原本不易于在物理体系中编码的限制条件(即限制项)、先转换为现有的物理体系中更易于实现的sat语句形式，可选择的sat语句形式可以有多种，以3-sat语句为例，可将每个限制项转换为对应的如下3-sat语句形式：
[0091][0092]
其中，x
ii
，＝(b
ii
′
+1)/2，β为新引入的辅助变量。通过该转换，可将上述(n-1)(n-2)/2个限制条件约化为具有(n-1)2个变量、4(n-1)(n-2)个字句的3-sat问题。
[0093]
在另一实施方式中，也可将每个限制项写成如下4-sat语句的形式，通过该转换，可将上述(n-1)(n-2)/2个限制条件约化为具有n(n-1)/2个变量，4(n-1)(n-2)个字句的4-sat语句：
[0094][0095]
其中，x
ii
′
＝(b
ii
′
+1)/2。
[0096]
上述针对限制项构建等价的数字分组问题是指将sat语句约化为可在光学腔的冷原子体系中编码的数字分组问题，具体的，可基于sat语句定义数字组，使得当sat语句由可满足的变量取值时，在定义的数字组中可获取一个子集，该子集中所包含的数字的和值等于某一目标值；基于定义的数字组，构建数字分组问题的目标函数。
[0097]
在本实施例中，上述将sat语句约化为可在光学腔的冷原子体系中编码的数字分组问题的过程中，所定义的数字和目标值中的整数幂级数被替换为无平方因子的整数平方根，具体的，基于现有的经典计算，可将一个3-sat问题约化为一个整数子集和问题(subset sum problem)，本实施例与该现有经典计算的区别在于：将现有的经典计算中的数字和目标值中的整数幂级数替换为无平方因子的整数平方根，例如，将整数b的幂级数bi替换为第i个无平方因子的整数平方根其目的在于，避免引入指数大的实验参数而出现实验参
数的指数爆炸，使得现实的实验平台无法实现。
[0098]
假如3-sat语句由m个字句c1，c2，
…
，cm组成，且该3-sat语句包含n个变量x1，x2，
…
xn，上述基于sat语句定义数字组，具体包括如下内容：
[0099]
基于所述sat语句定义出的所述数字为：
[0100][0101]
基于所述sat语句定义出的所述目标值为：
[0102][0103]
其中，i的取值范围从1到n，j的取值范围从1到m，α
p
表示第p个无平方因子的整数；
[0104]
{ai，bi，cj，dj}构成新的数字分组问题的数字集合，将该数字集合标记序号，重新记为序列{r1，...，rk，...r
2m+2n
}；
[0105]
基于所述序列构建等价的数字分组问题的目标函数：
[0106][0107]
其中，yk＝1或-1，t即定义的目标值。
[0108]
上述基于数字分组问题获得限制项对应的子目标函数，具体是指将sat语句的变量的数量和字句的数量代入数字分组问题的目标函数，获得限制项对应的子目标函数。例如，将m＝4(n-1)(n-2)、n＝(n-1)2代入上述数字分组问题的目标函数，得到如下限制项对应的子目标函数：
[0109][0110]
s104，将上述子目标函数与单体局域作用项对应的单体函数相结合，获得qubo问题对应的最终目标函数。
[0111]
在上述步骤s102经奇偶编码使两体相互作用项转换为单体局域作用项、以及步骤s103获得限制项对应的子目标函数之后，本步骤用于将上述子目标函数与单体局域作用项对应的单体函数相结合，获得qubo问题对应的最终目标函数，具体的，将子目标函数与单体函数相加和，获得的最终目标函数为：
[0112][0113]
此处需设置δ足够大。
[0114]
需要说明的是，在上述获得qubo问题对应的最终目标函数之后，还需基于所述最终目标函数，使用绝热算法进行求解，并基于解码奇偶编码的算法计算获得所述待优化问题的解。具体的，运用绝热算法对最终目标函数进行求解，得到{yk}，且根据步骤s104获得的最终目标函数，可获知前n(n-1)/2个yk＝bk，qubo问题的解可以利用现有的解码奇偶编码
的算法从变量{bk}中求解获得。
[0115]
现有技术中，在奇偶编码的基础上，需利用量子比特几何排布的方式实现编码过程中带来的限制条件，但本实施例借助问题约化的方式，不直接在物理平台中编码限制条件，而是借助sat问题作为桥梁，将限制条件与数字分组问题联系起来(将qubo问题经过奇偶编码后引入的限制条件转换为一个数字分组问题)，使得限制条件可以不借助几何排布方式的情况下、光学腔中的冷原子体系中天然得实现编码，即，通过问题约化的方式使得编码过程只需在一维的冷原子链中即可实现，不需要对原子进行二维空间上的排布，规避了现有技术中需要在二维空间调控原子的要求。该方案充分开发和利用光学腔中冷原子实验系统的非局域相互作用形式，使其成为具有潜力的全局量子优化平台。
[0116]
并且，借助将限制条件(限制项)约化为数字分组问题的方式，将原本需要n比特全局相互作用的量子优化问题，编码到光学腔中的冷原子体系中，额外付出的原子的消耗代价为2(n-1)(5n-9)-n,仅仅带来二次方的缩放速度，使得该方案使用的原子数量的缩放较优。
[0117]
上述第一实施例提供了一种方法，与之相对应的，本技术第四实施例还提供了一种装置，由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关的技术特征的细节部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可，下述对装置实施例的描述仅仅是示意性的。
[0118]
请参考图4理解该实施例，图4为本实施例提供的装置的单元框图，如图4所示，本实施例提供的装置包括：
[0119]
能量函数转换单元201，用于将待优化问题转换为qubo问题，并将所述qubo问题对应的初始目标函数转换为伊辛形式的能量函数；
[0120]
单体局域作用项转换单元202，用于针对所述伊辛形式的能量函数引入物理比特，以使两体相互作用项转换为单体局域作用项，并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的限制项；
[0121]
数字分组构建单元203，用于针对所述限制项构建等价的数字分组问题，并基于所述数字分组问题获得所述限制项对应的子目标函数；
[0122]
最终目标函数获得单元204，用于将所述限制项对应的子目标函数与所述单体局域作用项对应的单体函数相结合，获得所述qubo问题对应的最终目标函数。
[0123]
在一些实施方式中，所述针对所述限制项构建等价的数字分组问题，包括：
[0124]
将所述限制项转换为sat语句，并将所述sat语句约化为可在光学腔的冷原子体系中编码的数字分组问题。
[0125]
在一些实施方式中，所述将所述sat语句约化为可在光学腔的冷原子体系中编码的数字分组问题，包括：
[0126]
基于所述sat语句定义数字组，使得当所述sat语句由可满足的变量取值时，在所述数字组中可获取一个子集，所述子集中所包含的数字的和值等于某一目标值，其中，所述数字和所述目标值中的整数幂级数被替换为无平方因子的整数平方根；
[0127]
基于所述数字组，构建数字分组问题的目标函数。
[0128]
在一些实施方式中，所述sat语句由m个字句c1，c2，
…
，cm组成，且所述sat语句包含n个变量x1，x2，
…
xn，基于所述sat语句定义数字组，包括：
[0129]
基于所述sat语句定义出的所述数字为：
[0130][0131]
基于所述sat语句定义出的所述目标值为：
[0132][0133]
其中，i的取值范围从1到n，j的取值范围从1到m，α
p
表示第p个无平方因子的整数；
[0134]
{ai，bi，cj，dj}构成新的数字分组问题的数字集合，将该数字集合记为序列{r1，
…
，rk，
…e2m+2n
}；
[0135]
基于所述序列构建等价的数字分组问题的目标函数：
[0136][0137]
其中，yk＝1或-1。
[0138]
在一些实施方式中，所述基于所述数字分组问题获得所述限制项对应的子目标函数，包括：
[0139]
将所述sat语句的变量的数量和字句的数量代入所述数字分组问题的目标函数，获得所述限制项对应的子目标函数。
[0140]
在一些实施方式中，所述伊辛形式的能量函数表示为：
[0141][0142]
所述针对所述伊辛形式的能量函数引入物理比特，以使两体相互作用项转换为单体局域作用项，并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的限制项，包括：
[0143]
针对所述伊辛形式的能量函数引入物理比特b
ii
′
＝sisi′
，以使两体相互作用项j
ii
′
转换为单体局域作用项j、所述能量函数转换为单体局域场作用的形式并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的(n-1)(n-2)/2个限制条件，其中，n为伊辛形式能量函数的变量个数，引入所述限制项满足如下方程：
[0144]bii
′bii
′
+1bi+1i
′
+1bi+1i
′
＝1。
[0145]
在一些实施方式中，所述将所述限制项转换为sat语句，包括：
[0146]
将每个限制项写成一个对应的3-sat语句的形式，以将(n-1)(n-2)/2个限制项约化为具有(n-1)2个变量，4(n-1)(n-2)个字句的3-sat语句：
[0147][0148]
其中，x
ii
′
＝(b
ii
′
+1)/2，β为新引入的辅助变量。
[0149]
在一些实施方式中，所述将所述限制项转换为sat语句，包括：
[0150]
将每个限制项写成一个对应的4-sat语句的形式，以将(n-1)(n-2)/2个限制项约
化为具有n(n-1)/2个变量，4(n-1)(n-2)个字句的4-sat语句：
[0151][0152]
其中，x
ii
′
＝(b
ii
′
+1)/2。
[0153]
在一些实施方式中，所述装置还包括：
[0154]
求解单元，用于基于所述最终目标函数，使用绝热算法进行求解，并基于解码奇偶编码的算法计算获得所述待优化问题的解。
[0155]
在上述的实施例中，提供了一种量子优化方法以及一种量子优化装置，此外，本技术另一实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以设置程序形式的上述量子优化装置，以执行本发明实施例提供的量子优化过程。本技术提供的电子设备实施例描述得比较简单，相关部分请参见上述方法实施例的对应说明即可，下述描述的实施例仅仅是示意性的。可选的，该电子设备的一种可选硬件结构可如图3所示，包括：至少一个处理器01，至少一个通信接口302，至少一个存储器303和至少一个通信总线304；
[0156]
可选的，通信接口302可以为通信模块的接口，如gsm模块的接口；
[0157]
处理器01可能是中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic(application specific integrated circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
[0158]
存储器303可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
[0159]
其中，存储器303存储有程序，处理器301调用存储器303所存储的程序，以执行本发明实施例提供的量子优化方法。
[0160]
在上述实施例中，提供了一种量子优化方法、一种量子优化装置以及一种电子设备，此外，本技术另一实施例还提供了一种用于实现上述量子优化方法的计算机可读存储介质。本技术提供的计算机可读存储介质实施例描述得比较简单，相关部分请参见上述方法实施例的对应说明即可，下述描述的实施例仅仅是示意性的。
[0161]
本实施例提供的计算机可读存储介质上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时，可实现上述实施例所提供的量子优化方法。
[0162]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0163]
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
[0164]
1、计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读
存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0165]
2、本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0166]
本技术虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本技术，任何本领域技术人员在不脱离本技术的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本技术的保护范围应当以本技术权利要求所界定的范围为准。

技术特征：
1.一种量子优化方法，其特征在于，所述方法包括：将待优化问题转换为qubo问题，并将所述qubo问题对应的初始目标函数转换为伊辛形式的能量函数；针对所述伊辛形式的能量函数引入物理比特，以使两体相互作用项转换为单体局域作用项，并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的限制项；针对所述限制项构建等价的数字分组问题，并基于所述数字分组问题获得所述限制项对应的子目标函数；将所述限制项对应的子目标函数与所述单体局域作用项对应的单体函数相结合，获得所述qubo问题对应的最终目标函数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对所述限制项构建等价的数字分组问题，包括：将所述限制项转换为sat语句，并将所述sat语句约化为可在光学腔的冷原子体系中编码的数字分组问题。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述sat语句约化为可在光学腔的冷原子体系中编码的数字分组问题，包括：基于所述sat语句定义数字组，使得当所述sat语句由可满足的变量取值时，在所述数字组中可获取一个子集，所述子集中所包含的数字的和值等于某一目标值，其中，所述数字和所述目标值中的整数幂级数被替换为无平方因子的整数平方根；基于所述数字组，构建数字分组问题的目标函数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述sat语句由m个字句c1，c2，...，c
m
组成，且所述sat语句包含n个变量x1，x2，...x
n
，基于所述sat语句定义数字组，包括：基于所述sat语句定义出的所述数字为：基于所述sat语句定义出的所述目标值为：其中，i的取值范围从1到n，j的取值范围从1到m，α
p
表示第p个无平方因子的整数；{a
i
，b
i
，c
j
，d
j
}构成新的数字分组问题的数字集合，将该数字集合记为序列{r1，...，r
k
，...r
2m+2n
}；基于所述序列构建等价的数字分组问题的目标函数：其中，y
k
＝1或-1。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述基于所述数字分组问题获得所述限制项对应的子目标函数，包括：将所述sat语句的变量的数量和字句的数量代入所述数字分组问题的目标函数，获得
所述限制项对应的子目标函数。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述伊辛形式的能量函数表示为：所述针对所述伊辛形式的能量函数引入物理比特，以使两体相互作用项转换为单体局域作用项，并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的限制项，包括：针对所述伊辛形式的能量函数引入物理比特b
ii
′
＝s
i
s
i
′
，以使两体相互作用项j
ii
′
转换为单体局域作用项j、所述能量函数转换为单体局域场作用的形式并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的(n-1)(n-2)/2个限制条件，其中，n为伊辛形式能量函数的变量个数，引入所述限制项满足如下方程：b
ii
，b
ii
′
+1
b
i+1i
′
+1
b
i+1i
′
＝1。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述限制项转换为sat语句，包括：将每个限制项写为一个对应的3-sat语句的形式，以将(n-1)(n-2)/2个限制项约化为具有(n-1)2个变量，4(n-1)(n-2)个字句的3-sat语句：sat语句：sat语句：其中，x
ii
′
＝(b
ii
′
+1)/2，β为新引入的辅助变量。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述限制项转换为sat语句，包括：将每个限制项写成一个对应的4-sat语句的形式，以将(n-1)(n-2)/2个限制项约化为具有n(n-1)/2个变量，4(n-1)(n-2)个字句的4-sat语句：其中,x
ii
′
＝(b
ii
′
+1)/2。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述最终目标函数，使用绝热算法进行求解，并基于解码奇偶编码的算法计算获得所述待优化问题的解。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待优化问题包括分子构象搜索问题。11.一种量子优化装置，其特征在于，包括：能量函数转换单元，用于将待优化问题转换为qubo问题，并将所述qubo问题对应的初始目标函数转换为伊辛形式的能量函数；单体局域作用项转换单元，用于针对所述伊辛形式的能量函数引入物理比特，以使两体相互作用项转换为单体局域作用项，并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的限制项；数字分组构建单元，用于针对所述限制项构建等价的数字分组问题，并基于所述数字分组问题获得所述限制项对应的子目标函数；
最终目标函数获得单元，用于将所述限制项对应的子目标函数与所述单体局域作用项对应的单体函数相结合，获得所述qubo问题对应的最终目标函数。12.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-10中任一项所述的方法。13.一种计算机可读存储介质，其上存储有一条或多条计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行以实现如权利要求1-10中任一项所述的方法。

技术总结
本申请公开了一种量子优化方法以及装置，该方法包括：将待优化问题转换为QUBO问题，并将QUBO问题对应的初始目标函数转换为伊辛形式的能量函数；针对伊辛形式的能量函数引入物理比特，以使两体相互作用项转换为单体局域作用项，并获得引入的用于保证逻辑比特正确性的限制项；针对限制项构建等价的数字分组问题，并基于数字分组问题获得限制项对应的子目标函数；将限制项对应的子目标函数与单体局域作用项对应的单体函数相结合，获得QUBO问题对应的最终目标函数。该方法在一维冷原子链中即可实现编码，无需利用量子比特几何排布的方式实现编码过程中所引入的限制条件，即，无需在物理体系中对原子进行二维空间上的排布，有效降低奇偶编码过程的复杂度。低奇偶编码过程的复杂度。低奇偶编码过程的复杂度。


技术研发人员：李晓鹏 叶梦
受保护的技术使用者：复旦大学
技术研发日：2023.06.27
技术公布日：2023/9/14