量子电子学报

作者：李响,姜一博,曹可欣,朱明强,程学云,朱鹏程,管致锦

单位：( 南通大学信息科学技术学院, 江苏 南通 226019 )

关键词：量子计算,NISQ 计算,噪声特征,支持向量机,

基金：国家自然科学基金面上项目 (62072259), 江苏省自然科学基金面上项目 (BK20221411), 南通大学博士启动基金 (23B03), 江苏省研究生科研与实践创新计划项目 (SJCX21_1448)

当前噪声中尺度量子 (NISQ) 计算机由于受到各种噪声的影响， 量子线路运行结果和理想结果之间存在误差， 因此需要对量子线路的运行结果进行校准。基于量子线路可逆性的特点， 收集正反向线路运行数据中的状态误差作为主要噪声特征， 提出了基于支持向量机 (SVM) 集成策略的输出校准方法。通过支持向量机-递归特征消除（SVM-RFE） 方法对噪声特征进行排序， 去除过拟合的特征， 从而得到更优的量子线路输出校准结果。实验结果表明， 与基于优化映射的方法相比， 所提基于SVM 的方法使量子线路输出结果更接近于理想结果， 与基于决策树集成分类模型（Qraft）相比, 当CNOT 量子线路的门数为60 时， 改善率达到43.94%。

来源：2024年第2期

《量子电子学报》期刊编辑部

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