Zcc的博客

复现的算法为VQLS算法，用于处理线性方程组Ax=bAx=bAx=b的问题。这是一种变分量子算法，即用一个经典的优化器来训练一个含参的量子电路，整个算法的思路有些类似机器学习。代码参考了qiskit提供的VQLS示例10.17日晚重新看了一遍论文，才发现自己弄错了很多概念，例如：误以为分解AAA是为了作为量子态输入到电路，实际上他是作为门矩阵作用于含参xxx的流程分析我大致将该算法分为一下4个流程。搭建含参电路计算损失函数优化器进行梯度下降求解得标准化后的x图1 算法整体框架1.

文章链接这篇文章乍一看内容挺少的，看下来感觉可以扩充很多知识点，展开学习可能需要花费更长的时间。这篇文章介绍了 Clifford Data Regression(CDR) 方法，用于处理量子噪声，该文章将CDR运用在QAOA、phase estimation上，并与zero-noise extrapolation(ZNE)方法进行对比，最后发现在处理大规模量子电路的噪声问题上，CDR方法具有更好的效果。CDR实现过程用一个含大量Clifford gate的量子电路制备一系列量子态Sψ=∣ϕi⟩S