本發(fā)明涉及量子計算，尤其涉及一種量子天氣預報方法及裝置。

背景技術：

1、天氣預報是一種用于預測未來一定時間內某一地區(qū)的氣象條件的科學方法，包括溫度、降水、濕度、風速等多種氣象元素的預測。天氣預報的重要意義在于它幫助人們做出日常生活和工作決策，減少自然災害的影響，提高農業(yè)生產效率，確保交通安全，以及支持應急管理等。準確的天氣預報能夠提前警告人們做好準備，從而避免或減輕由極端天氣事件造成的損失

2、目前的天氣預報技術需要依賴于大規(guī)模的氣象觀測網絡、先進的氣象衛(wèi)星獲取的數據。氣象觀測網絡包括氣象站點、氣象中心及通信系統(tǒng)。遍布全球的氣象站點持續(xù)不斷地收集溫度、氣壓、濕度等大氣參數,并通過地面和衛(wèi)星通信系統(tǒng)將數據傳送到各地的氣象中心。氣象衛(wèi)星則提供了覆蓋廣泛、連續(xù)的觀測數據,特別是在偏遠地區(qū)和海洋上空。獲取數據后，結合量子優(yōu)化算法、量子線性代數算法和量子機器學習等方法加速和優(yōu)化天氣預報模型的求解，從而處理大規(guī)模的數據和復雜的微分方程，實現更高效和精確的天氣預測。

3、為了在噪聲中等規(guī)模量子設備(nisq設備)上實現這些計算，需要對哈密頓量進行分解，通常分解為泡利基的線性組合，而這種分解在比特數增加時會導致指數級增長的子項數量，每個子項都需要獨立的量子電路來測量，這導致所需的觀測線路數量呈指數級增長，從而極大地消耗硬件資源。

技術實現思路

1、本發(fā)明提供了一種量子天氣預報方法及裝置，能夠有利于降低量子天氣預報預測需要的硬件資源依賴，降低天氣預報的計算成本。

2、為了解決上述技術問題，本發(fā)明第一方面公開了一種量子天氣預報方法，所述方法包括：

3、獲取變分量子線性求解器，所述變分量子線性求解器中的線性方程組用于描述氣象影響因素的數據隨時間變化的關系；

4、對所述線性方程組對應的哈密頓量進行分解，得到多個子哈密頓量；

5、對所述變分量子線性求解器制備的量子態(tài)進行隨機擾動，對擾動后的所述量子態(tài)觀測得到密度矩陣；

6、根據每個所述子哈密頓量與所述密度矩陣的跡之和確定所述變分量子線性求解器的損失函數，以及根據所述損失函數調整所述變分量子線性求解器的參數；

7、將目標時刻的所述氣象影響因素輸入至調整后的所述變分量子線性求解器，根據調整后的所述變分量子線性求解器的輸出結果確定所述目標時刻的天氣。

8、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述密度矩陣的通過以下方式獲?。?/p>

9、運行n*k個所述變分量子線性求解器，將每個所述變分量子線性求解器的輸出作為隨機量子線路的輸入，所有所述變分量子線性求解器的參數相同；

10、在計算基上測量所述隨機量子線路的輸出，得到n*k個測量結果根據公式計算得到n*h個所述密度矩陣的快照snapshot，u代表所述隨機量子線路對應的酉矩陣；

11、根據所述快照snapshot計算所有所述變分量子線性求解器對應的近似密度矩陣其中,q代表所述密度矩陣到所述快照的量子信道；

12、根據n*k個近似密度矩陣計算所述密度矩陣。

13、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述隨機量子線路包括克利福德門；

14、以及，所述密度矩陣到所述快照的量子信道的逆量子信道q-1為：

15、

16、其中，n代表量子比特的數量，r代表所述逆量子信道的輸入參數，i代表單位矩陣。

17、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述隨機量子線路包括哈達瑪門和s相位門組成；

18、以及，所述密度矩陣到所述快照的量子信道的逆量子信道q-1為：

19、

20、其中，i代表量子比特的索引；

21、以及，每個所述子哈密頓量hm均滿足局域性。

22、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述根據每個所述子哈密頓量與所述密度矩陣的跡之和確定所述變分量子線性求解器的損失函數，包括：

23、將所有所述變分量子線性求解器對應的近似密度矩陣均分為k份，計算每一份的代數平均值，得到k個代數平均值

24、根據損失函數計算公式確定所述變分量子線性求解器的損失函數，所述損失函數計算公式為其中，median{}代表求中位數運算，θ代表所述變分量子線性求解器的參數。

25、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述線性方程組為a·x＝b，其中，a為氣象演化因子矩陣且用于表示當前時刻到所述目標時刻所述氣象影響因素之間的相互作用，x為待求解的所述氣象影響因素在所述目標時刻的數值，b為已知氣象影響因素向量且用以表示所述氣象影響因素在過去時刻的已知的數值。

26、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述線性方程組對應的哈密頓量h為

27、以及，所述對所述線性方程組對應的哈密頓量進行分解，得到多個子哈密頓量，包括：

28、在泡利基上將所述哈密頓量按如下公式進行分解：

29、

30、σn∈[i,x,y,z]；

31、其中，m代表分解后的總項數，αm代表第m個分解項在所述哈密頓量h中的權重，x,y,z均代表泡利矩陣；

32、以分解后得到的hm作為子哈密頓量。

33、本發(fā)明第二方面公開了一種量子天氣預報裝置，所述裝置包括：

34、構建模塊，用于獲取變分量子線性求解器，所述變分量子線性求解器中的線性方程組用于描述氣象影響因素的數據隨時間變化的關系；

35、分解模塊，用于對所述線性方程組對應的哈密頓量進行分解，得到多個子哈密頓量；

36、擾動模塊，用于對所述變分量子線性求解器制備的量子態(tài)進行隨機擾動，對擾動后的所述量子態(tài)觀測得到密度矩陣；

37、調整模塊，用于根據每個所述子哈密頓量與所述密度矩陣的跡之和確定所述變分量子線性求解器的損失函數，以及根據所述損失函數調整所述變分量子線性求解器的參數；

38、預測模塊，將目標時刻的所述氣象影響因素輸入至調整后的所述變分量子線性求解器，根據調整后的所述變分量子線性求解器的輸出結果確定所述目標時刻的天氣。

39、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述調整模塊中的所述密度矩陣的通過以下方式獲取：

40、運行n*k個所述變分量子線性求解器，將每個所述變分量子線性求解器的輸出作為隨機量子線路的輸入，所有所述變分量子線性求解器的參數相同；

41、在計算基上測量所述隨機量子線路的輸出，得到n*k個測量結果根據公式計算得到n*h個所述密度矩陣的快照snapshot，u代表所述隨機量子線路對應的酉矩陣；

42、根據所述快照snapshot計算所有所述變分量子線性求解器對應的近似密度矩陣其中,q代表所述密度矩陣到所述快照的量子信道；

43、根據n*k個近似密度矩陣計算所述密度矩陣。

44、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述調整模塊中的所述隨機量子線路包括克利福德門；

45、以及，所述密度矩陣到所述快照的量子信道的逆量子信道q-1為：

46、

47、其中，n代表量子比特的數量，r代表所述逆量子信道的輸入參數，i代表單位矩陣。

48、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述調整模塊中的所述隨機量子線路包括哈達瑪門和s相位門組成；

49、以及，所述密度矩陣到所述快照的量子信道的逆量子信道q-1為：

50、

51、其中，i代表量子比特的索引；

52、以及，每個所述子哈密頓量hm均滿足局域性。

53、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述調整模塊中所述根據每個所述子哈密頓量與所述密度矩陣的跡之和確定所述變分量子線性求解器的損失函數，包括：

54、將所有所述變分量子線性求解器對應的近似密度矩陣均分為k份，計算每一份的代數平均值，得到k個代數平均值

55、根據損失函數計算公式確定所述變分量子線性求解器的損失函數，所述損失函數計算公式為其中，median{}代表求中位數運算，θ代表所述變分量子線性求解器的參數。

56、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述構建模塊中的所述線性方程組為a·x＝b，其中，a為氣象演化因子矩陣且用于表示當前時刻到所述目標時刻所述氣象影響因素之間的相互作用，x為待求解的所述氣象影響因素在所述目標時刻的數值，b為已知氣象影響因素向量且用以表示所述氣象影響因素在過去時刻的已知的數值。

57、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述分解模塊中所述線性方程組對應的哈密頓量h為

58、以及，所述對所述線性方程組對應的哈密頓量進行分解，得到多個子哈密頓量，包括：

59、在泡利基上將所述哈密頓量按如下公式進行分解：

60、

61、σn∈[i,x,y,z]；

62、其中，m代表分解后的總項數，αm代表第m個分解項在所述哈密頓量h中的權重，x,y,z均代表泡利矩陣，i代表單位矩陣；

63、以分解后得到的hm作為子哈密頓量。

64、本發(fā)明第三方面公開了另一種量子天氣預報裝置，所述裝置包括：

65、存儲有可執(zhí)行程序代碼的存儲器；

66、與所述存儲器耦合的處理器；

67、所述處理器調用所述存儲器中存儲的所述可執(zhí)行程序代碼，執(zhí)行本發(fā)明第一方面公開的量子天氣預報方法。

68、本發(fā)明第四方面公開了一種計算機存儲介質，所述計算機存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令被調用時，用于執(zhí)行本發(fā)明第一方面公開的量子天氣預報方法。

69、與現有技術相比，本發(fā)明實施例具有以下有益效果：

70、本發(fā)明通過陰影層析對哈密頓量的觀測期望值進行估計，避免了對哈密頓量直接測量，從而使得可以在nisq設備上高效實現對量子天氣預報的線性方程組的求解，降低了量子天氣預報預測需要的硬件資源依賴，降低了天氣預報的計算成本。