Cirq项目中动态解耦技术的实现与优化
2025-06-13 21:47:04作者:廉彬冶Miranda
动态解耦(Dynamical Decoupling,DD)是量子计算中用于抑制退相干噪声的重要技术手段。作为Google量子计算框架Cirq的核心功能之一,其实现过程经历了从基础功能到高级特性的演进,体现了量子电路编译优化的典型技术路径。
基础实现架构
Cirq最初通过PR#6515实现了动态解耦的基础框架,提供四种标准序列方案:
- 基本XY序列(XYXY)
- 对称XY序列(XYYX)
- 二次相位序列(XXYY)
- 通用Uhrig序列
框架采用模块化设计,用户既可直接调用预设方案,也能通过DynamicalDecouplingSequence类自定义任意门序列。技术实现上采用电路扫描策略,在满足时序约束的空闲时段插入控制脉冲。
硬件适配优化
针对实际量子硬件特性,开发团队在PR#6675中引入了关键优化:
- 选择性插入机制:根据门类型智能判断插入位置,默认仅在单量子比特门时段插入DD序列。这一设计源于硬件校准特性——多数量子处理器对单/双量子比特门的校准是独立进行的。
- 脉冲时序补偿:自动计算DD脉冲的物理持续时间,确保不会与相邻门操作产生时序冲突。
高级Clifford优化
PR#6718标志着算法层面的重大升级:
- Clifford块识别:通过快速Clifford模拟器划分电路中的Clifford区块,这些区块具有特殊的数学性质(可用泡利门反向抵消)
- 智能终止门插入:在每个Clifford区块末端自动插入补偿门,使得中间插入的所有DD脉冲在区块结束时相互抵消。例如CZ门区块后会自动插入X/Y/Z门进行补偿。
- 多层级插入策略:支持两种并行模式:
- 单量子比特连续时段插入
- 跨量子比特的协同插入
工程实践建议
实际应用时需注意:
- 对于含非Clifford门的电路,建议划分Clifford子电路后分别处理
- 双量子比特门时段的DD插入需要特殊校准,建议先在仿真环境验证
- 使用
cirq.optimize_for_dynamical_decoupling时可通过context参数微调插入策略
该技术的持续演进展现了Cirq框架在量子电路编译优化方面的工程深度,为噪声中等规模量子(NISQ)设备提供了实用的错误抑制工具。未来可能的发展方向包括与随机编译技术的结合,以及面向特定硬件拓扑的自适应优化。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
670
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322