特許7186891IP Force 特許公報全文掲載

技術分野

本願の実施例は人工知能及び量子の技術分野に関し、特にニューラルネットワークに基づく量子誤り訂正復号方法、装置及びチップ

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

本願の実施例はニューラルネットワークに基づく量子誤り訂正復号方法、装置及びチップを提供し、量子誤り訂正符号の復号アルゴリズムの復号時間を短縮でき、それによりリアルタイムな誤り訂正の要件を満たす。前記技術的手段は以下のとおりである。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

一態様では、本願の実施例はニューラルネットワークに基づく量子誤り訂正復号方法を提供し、 量子回路の誤りシンドローム情報を取得するステップであって、前記誤りシンドローム情報は量子誤り訂正符号のスタビライザージェネレータの固有値からなるデータ配列である、ステップ、 ニューラルネットワーク復号器によって前記誤りシンドローム情報に対してブロック分割特徴抽出を行って、特徴情報を獲得するステップ・・・ 続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本願の実施例で提供される技術的手段は少なくとも以下の有益な効果を含む。

量子回路の誤りシンドローム情報に対してブロック分割特徴抽出を行うことによって、複数の組の特徴情報を獲得し、その後、更に複数の組の特徴情報に対して融合復号処理を行って、誤り結果情報を獲得する。ブロック分割特徴抽出の方式を採用するので、入力データに対して完全な特徴抽出を行うことに比べて、一方では、毎回の特徴抽出で獲得される特徴情報のチャネル数を減少させることができ、次回の特徴抽出の入力データが減少でき、これはニューラルネットワーク復号器における特徴抽出層の数の減少に寄与し、それによりニューラルネットワーク復号器の深さを短くし、ニューラルネットワーク復号器の深さが短くなるため、その復号時間も相応に短縮され、他方では、ブロック分割特徴抽出を行う時、複数の特徴抽出ユニットを採用して複数のブロックに対して並列する特徴抽出処理を行い、即ち、複数の特徴抽出ユニットは同期(又は同時と呼ばれる)に特徴抽出処理を行うことができ、これも特徴抽出に必要な消費時間の短縮に寄与し、それにより復号時間を短縮させ、最終的に、2つの要素を組み合わせて、ニューラルネットワーク復号器を採用して量子誤り訂正復号を行う時、復号時間を十分に短縮させ、それによりリアルタイムな誤り訂正の要件を満たす。

本願の実施例における技術的手段をより明確に説明するために、以下、実施例の記述に使用される必要がある図面を簡単に紹介し、明らかに、以下に記述される図面は単に本願のいくつかの実施例に過ぎず、当業者にとっては、創造的な努力を必要としない前提下で、これらの図面にしたがって他の図面を取得することもできる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本願の実施例に示される1種の表面符号の構造模式図である。
【図2】 本願の実施例に示される1種の表面符号誤りが発生する模式図である。
【図3】 本願の一実施例で提供される解決手段の応用シーンの模式図である。
【図4】 図3に示される解決手段の応用シーンに関する誤り訂正復号過程の模式図である。
【図5】 本願の一実施例で提供されるニューラルネットワークに基づく量子誤り訂正復号方法のフローチャートである。
【図6】 本願の一実施例に示されるブロック分割特徴抽出の模式図である。
【図7】 本願の一実施例で提供される固有値測定回路の模式図である。
【図8】 本願の一実施例に示されるノイズを含む状況下での誤りシンドローム模式図である。
【図9】 本願の一実施例に示される3次元シンドローム分布の模式図である。
【図10】 本願の一実施例に示されるノイズ及びシンドロームの時空間特徴の断面図である。
【図11】 本願の他の実施例に示されるブロック分割特徴抽出の模式図である。
【図12】 本願の他の実施例で提供されるニューラルネットワークに基づく量子誤り訂正復号方法のフローチャートである。
【図13】 本願の一実施例に示される完全な誤りシンドローム情報の模式図である。
【図14】 本願の他の実施例で提供されるニューラルネットワークに基づく量子誤り訂正復号方法のフローチャートである。
【図15】 本願の一実施例に示されるフォールトトレラント誤り訂正復号過程の模式図である。
【図16】 本願の他の実施例で提供されるニューラルネットワークに基づく量子誤り訂正復号方法のフローチャートである。
【図17】 本願の一実施例に示されるシミュレーション結果比較の模式図である。
【図18】 本願の一実施例で提供されるニューラルネットワークに基づく量子誤り訂正復号装置のブロック図である。
【図19】 本願の他の実施例で提供されるニューラルネットワークに基づく量子誤り訂正復号装置のブロック図である。
【図20】 本願の一実施例で提供されるコンピュータ機器の構造模式図である。

代表図 図1本件の代表的な図

11 白色円 12 黒色円 13 斜線充填 14 白色充填 21 黒色辺 22 斜線充填円部分 31 量子回路 32 希釈冷凍機 33 制御機器 33a 総合制御システム 33b 訂正モジュール 34 コンピュータ 61 シンドローム情報 62 ニューラルネットワーク復号器 81 白色点 82 黒色点 91 セグメント 101 斜線充填線分 102 黒色充填線分 111 シンドローム情報 112 ニューラルネットワーク復号器 131 黒色ドット 151 次元データ配列 152 第1復号器 153 第2復号器 1800 装置 1810 シンドローム情報取得モジュール 1812 シンドローム情報分割モジュール 1820 ブロック分割特徴抽出モジュール 1830 融合復号処理モジュール 1840 決定モジュール 1841 第1取得ユニット 1842 第2取得ユニット 1843 決定ユニット 1850 訂正信号生成モジュール 1860 訂正信号送信モジュール 2000 コンピュータ機器 2001 処理ユニット 2002 ランダムアクセスメモリ 2003 専用メモリ 2004 システムメモリ 2005 システムバス 2006 出力システム 2006 出力システム 2007 大容量記憶機器 2008 ディスプレイ 2009 入力機器 2010 入出力コントローラ 2011 ネットワークインタフェースユニット 2012 ネットワーク 2013 オペレーティングシステム 2014 アプリケーションプログラム 2015 プログラムモジュール

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