​​摘要：MindSpore 在 3.28 日正式开源了量子机器学习库 MindQuantum，本文介绍 MindQuantum 的关键技术。

本文分享自华为云社区《MindSpore量子机器学习库MindQuantum》，作者：HWCloudAI 。

MindSpore 在 3.28 日正式开源了量子机器学习库 MindQuantum，本文介绍 MindQuantum 的关键技术。介绍 MindQuantum 前，先简单阐述下量子计算的相关概念。

量子计算基本概念

量子计算是当今世界最具颠覆性的技术之一，各个国家和公司都在加大该领域的研发投入。量子计算机的概念最早是由著名物理学家费曼于 1981 年提出，按照他的想法，利用量子力学原理运行的量子计算机，相比于经典计算机能够更快的对复杂量子系统进行模拟。由于量子系统的纠缠性、叠加性和并行性，人们可以以多项式级乃至指数级的加速来实现一些算法，如用于大数分解的 Shor 算法、用于量子搜索的 Grover 算法等。为了让大家快速步入量子计算大门，我们首先需要了解一些基本的概念，包括用于信息存储的量子比特和对量子比特进行逻辑操作的量子门。

量子比特

在经典计算机里，人们通常用电位的高低来表示二进制的 0 和 1，然后利用三极管等半导体器件对电流进行操控，以完成通用逻辑运算。然而，在同一时间内，同一个比特只能处于低电位和高电位中的一种情况。在神奇的量子世界里，一些实体可以同时处于两种不同的状态。例如电子，它的自旋可以同时处于向上的状态和向下的状态，如果我们把这种向上和向下的状态分别记为 0 和 1，那么以电子自旋为代表的量子比特则可以同时处于 0 和 1 的叠加态。按照狄拉克符号的规则，我们把这种 0 和 1 的状态分别记为|0>和|1>，称为右矢表示。对于单个量子比特，其状态是处于|0>和|1>的叠加态，也即：

量子逻辑门

有了基本量子信息载体的量子比特后，我们就需要对这些量子比特进行相应的操控。在经典计算机里，我们有一些半导体器件来对电信号进行处理，从而形成经典逻辑门，例如与非门、异或门等。而在量子计算机里，我们将这种对量子比特进行操控的逻辑门成为量子逻辑门，例如在超导量子计算机中，我们可以将一些微波脉冲作用在超导量子比特上，对其进行相应的控制，例如比特翻转等。这种操控所形成的逻辑我们也可以用线性代数语言来描述，例如最常用的几个逻辑门 X、Y、Z 三个泡利门和哈达玛门 H 可以分别用矩阵表示为：

量子线路

我们可以对量子线路演化后的量子态进行测量，从量子态中提取信息，并进行后续操作。

下面，我们利用 MindQuantum 来对上面的线路进行演化，并得到最终的量子态。首先，按照安装指导完成 MindQuantum 的安装，运行如下代码，将得到末态量子态。

import numpy as npfrom mindquantum import Circuitfrom mindquantum.highlevel import StateEvolution
c = Circuit()c.h(0)c.x(1, 0)c.ry('theta', 2)
state = StateEvolution(c).final_state({'theta': np.pi/2}, ket=True)print(state)

输出如下:

0.5¦000⟩0.5¦011⟩0.5¦100⟩0.5¦111⟩

因此我们得到最终用的量子态为：

量子在机器学习中的应用

早在上个世纪，科学家就提出了用于机器学习的量子感知机概念。最近 20 年，越来越多的用于机器学习的量子算法被发掘出来，其中包括用于求解线性方程组的 HHL 算法，和基于此的量子主成分分析、量子支持向量机等。下图给出了各种量子机器学习算法对最好经典算法的加速效果。

然而，有意义地实用化这些算法需要成千上万，乃至百万量级的量子比特，在当前 NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）阶段，真实量子计算机的比特数只能达到几十到几百的量级，且系统含有较多噪声。为了在 NISQ 阶段展现量子计算机的优势，人们发展出来了量子经典混合机器学习库，经典计算机与量子计算机相辅相成，共同完成一个复杂的任务，例如量子化学模拟和组合优化等。

量子机器学习库 MindQuantum

MindQuantum 是结合 MindSpore 和 HiQ 开发的量子机器学习库，支持多种量子神经网络的训练和推理。得益于华为 HiQ 团队的量子计算研发能力和 MindSpore 高性能自动微分能力，MindQuantum 能够高效处理量子机器学习、量子化学模拟和量子优化等问题，性能达到业界 TOP1，为广大的科研人员、老师和学生提供了快速设计和验证量子机器学习算法的高效平台。

下图是 MindQuantum 的架构图，当前我们利用量子模拟器算子来对量子体系进行模拟，它可以完成前向传播和梯度计算的功能，在此基础之上，我们有量子算法库，例如量子神经网络啊、量子化学模拟的 VQE 和量子优化算法的 QAOA 等，再往上就有了量子应用，我们可以利用 MindQuantum 的量子算法来进行机器学习、化学模拟和运筹优化等任务。

在 MindQuantum 中，量子神经网络的结构如下图所描述，其中的量子线路由三大块构成，编码线路会将经典数据编码到量子态上，然后是待训练线路，我们可以通过调节线路中逻辑门的参数来使得最后的测量结果符合预期。

通过 MindQuantum 中的 MindQuantumLayer，我们可以很容易的搭建量子机器学习层，并且可以无缝的跟 MindSpore 中其他的算子构成一张更大的机器学习网络。下面，我们结合一个简单的例子来体验一下 MindQuantum 量子机器学习库。

MindQuantum 量子神经网络初体验

1. 量子线路的搭建

import numpy as npfrom mindquantum.ops import QubitOperatorfrom mindquantum import Circuit, Hamiltonian
encoder = Circuit().rx('alpha', 0).ry('beta', 0).no_grad()ansatz = Circuit().rx('a', 0).ry('b', 0)circ = encoder + ansatzham =  Hamiltonian(QubitOperator('Z0'))alpha, beta = 0.5, 1.2encoder_data = np.array([[alpha, beta]]).astype(np.float32)

2. 搭建训练网络

from mindquantum.nn import MindQuantumLayerimport mindspore as ms
class Net(ms.nn.Cell):    def __init__(self, pqc):        super(Net, self).__init__()        self.pqc = pqc        def construct(self, x):        return -self.pqc(x)
pqc = MindQuantumLayer(['alpha', 'beta'], ['a', 'b'], circ, ham)train_net = Net(pqc)

3. 训练

opti = ms.nn.Adam(train_net.trainable_params(), 0.2)net = ms.nn.TrainOneStepCell(train_net, opti)for i in range(100):    print(net(ms.Tensor(encoder_data)))

最后收敛结果为-0.993。同时我们也可以求得最后量子态与目标态的保真度。

frommindquantum.highlevel import StateEvolution

a, b = pqc.weight.asnumpy()pr = {'alpha': alpha, 'beta': beta, 'a': a, 'b': b}state = StateEvolution(circ).final_state(pr)fid = np.abs(np.vdot(state, [1, 0]))**2

通过上面的训练，我们利用量子神经网络抵消了系统的误差，使得最后的量子态的保真度达到 99.9999%。

更多样例

除了上面简单的例子外，我们还给出了利用 MindQuantum 来进行自然语言处理、量子化学模拟、组合优化求解和手写体识别等案例，具体请参考下面链接:

https://gitee.com/mindspore/mindquantum/tree/master/tutorials

未来展望

未来我们将不断丰富量子神经网络模型，支持更多的硬件后端。也欢迎广大量子机器学习爱好者有兴趣能够加入我们，共同开发和维护 MindQuantum 开源社区。

了解完 MindSpore 的关键技术是不是很心动呢！赶紧【点击链接】并【立即报名】，即可在 ModelArts 平台学习到一个经典案例掌握基于 MindSpore 的深度学习！

点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~