Invention Grant
- Patent Title: 使用监督学习细化量子位校准模型
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Application No.: CN201780097753.0Application Date: 2017-12-15
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Publication No.: CN111712842BPublication Date: 2023-11-28
- Inventor: P.克利莫夫 , J.S.凯利
- Applicant: 谷歌有限责任公司
- Applicant Address: 美国加利福尼亚州
- Assignee: 谷歌有限责任公司
- Current Assignee: 谷歌有限责任公司
- Current Assignee Address: 美国加利福尼亚州
- Agency: 北京市柳沈律师事务所
- Agent 金玉洁
- International Application: PCT/US2017/066766 2017.12.15
- International Announcement: WO2019/117955 EN 2019.06.20
- Date entered country: 2020-06-15
- Main IPC: G06N20/00
- IPC: G06N20/00
Abstract:
描述了一种用于细化量子位校准模型的计算机实现的方法。该方法包括在学习模块处接收训练数据,其中训练数据包括:多个校准数据集,其中每个校准数据集从包括一个或多个量子位的系统中导出;以及多个参数集,每个参数集包括使用相应的校准数据集获得的提取的参数,其中提取参数包括使用拟合算法将量子位校准模型拟合到相应的校准数据集。该方法还包括在学习模块处执行监督机器学习算法,该算法处理训练数据以学习量子位校准模型的扰动,该扰动捕获多个校准数据集中没有被量子位校准模型捕获的一个或多个特征,从而提供细化的量子位校准模型。
Public/Granted literature
- CN111712842A 使用监督学习细化量子位校准模型 Public/Granted day:2020-09-25
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