量子芯片版图的仿真方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及量子计算、量子仿真技术领域。


背景技术：

2.与经典芯片的发展路径类似，超导量子芯片中量子比特数目的拓展除了对微纳加工工艺提出更高要求之外，在正式加工之前对超导量子芯片的仿真也越来越变得不可或缺。需要指出的是，超导量子芯片的仿真旨在尽可能真实地刻画该芯片的特征参数，使得研究人员可以在设计阶段更好地预测芯片性能，减少重复实验的物力、人力以及时间成本。


技术实现要素：

3.本公开提供了一种量子芯片版图的仿真方法、装置、设备及存储介质。
4.根据本公开的一方面，提供了一种量子芯片版图的仿真方法，包括：
5.量子器件的模式识别步骤：其中，所述模式识别步骤包括：
6.对量子芯片版图进行第一仿真处理，得到多个本征模式信息；
7.基于所述多个本征模式信息，得到量子器件在不同本征模式下的电感能量占比；其中，所述多个本征模式信息中的本征模式信息对应一本征模式；所述量子器件为所述量子芯片版图所包含的多个量子器件之一；
8.基于量子器件在不同本征模式下的电感能量占比，从所述多个本征模式信息中识别出量子器件的本征模式信息。
9.根据本公开的另一方面，提供了一种量子芯片版图的仿真装置，包括：
10.仿真单元，用于执行量子器件的模式识别步骤；其中，所述模式识别步骤包括：对量子芯片版图进行第一仿真处理，得到多个本征模式信息；基于所述多个本征模式信息，得到量子器件在不同本征模式下的电感能量占比；其中，所述多个本征模式信息中的本征模式信息对应一本征模式；所述量子器件为所述量子芯片版图所包含的多个量子器件之一；基于量子器件在不同本征模式下的电感能量占比，从所述多个本征模式信息中识别出量子器件的本征模式信息；
11.输出单元，用于输出量子器件的本征模式信息。
12.根据本公开的再一方面，提供了一种计算设备，包括：
13.至少一个量子处理单元qpu；
14.存储器，耦合到所述至少一个qpu并用于存储可执行指令，
15.所述指令被所述至少一个qpu执行，以使所述至少一个qpu能够执行以上所述的方法；
16.或者，包括：
17.至少一个处理器；以及
18.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
19.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一
个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行以上所述的方法。
20.根据本公开的再一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，当至少一个量子处理单元执行时，所述计算机指令使得所述至少一个量子处理单元执行以上所述的方法；
21.或者，所述计算机指令用于使所述计算机执行以上所述的方法。
22.根据本公开的再一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被至少一个量子处理单元执行时实现以上所述的方法；
23.或者所述计算机程序在被处理器执行时实现以上所述的方法。
24.这样，本公开方案利用仿真得到的多个本征模式信息，得到量子器件在不同本征模式下的电感能量占比，进而从所述多个本征模式信息中识别出量子器件的本征模式信息；如此，自动化地完成了量子器件与模式的匹配，而且，该过程准确且高效，为后续高效地执行其它仿真任务奠定了基础；另外，本公开方案简便易于实施，且使用门槛较低，兼具实用性。
25.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
26.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
27.图1是根据本公开实施例量子芯片版图的仿真方法的实现流程示意图一；
28.图2是根据本公开实施例量子芯片版图的仿真方法的实现流程示意图二；
29.图3是根据本公开实施例量子芯片版图的仿真方法的实现流程示意图三；
30.图4是根据本公开实施例量子芯片版图的结构示意图；
31.图5是根据本公开实施例量子芯片版图的仿真方法在一具体示例中的实现流程示意图；
32.图6是根据本公开实施例在一具体应用场景中量子芯片版图的结构示意图；
33.图7是根据本公开实施例量子芯片版图的仿真方法在另一具体示例中的实现流程示意图；
34.图8是根据本公开实施例在另一具体应用场景中量子芯片版图的结构示意图；
35.图9(a)至图9(e)是根据本公开实施例在一具体应用场景中的性能分析结果示意图；
36.图10是用来实现本公开实施例的量子芯片版图的仿真装置的结构示意图；
37.图11是用来实现本公开实施例的量子芯片版图的仿真方法的计算设备的框图。
具体实施方式
38.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
39.本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关
系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括a、b、c中的至少一种，可以表示包括从a、b和c构成的集合中选择的任意一个或多个元素。本文中术语“第一”、“第二”表示指代多个类似的技术用语并对其进行区分，并不是限定顺序的意思，或者限定只有两个的意思，例如，第一特征和第二特征，是指代有两类/两个特征，第一特征可以为一个或多个，第二特征也可以为一个或多个。
40.另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，缺少某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
41.作为芯片尺寸突破经典物理极限的逻辑必然，同时也是后摩尔时代的标志性技术，量子计算获得了很大的关注。现如今，无论从应用层面、算法层面还是硬件层面，量子计算发展都十分迅速。值得注意的是，量子算法和应用的实现高度依赖于量子硬件的发展和进步。而量子硬件技术实现上，业界拥有若干种不同的技术方案，如超导电路、离子阱、光量子系统等等。受益于良好的扩展性和成熟的半导体制造工艺，超导量子电路被认为是目前最有前景的技术路线之一。而且，近些年，随着超导量子计算技术方案和微纳加工工艺的发展，超导量子芯片上集成的量子比特的数目越来越多，超导量子芯片的芯片结构也因此变得更加丰富和全面。
42.与经典芯片的发展路径类似，超导量子芯片中量子比特数目的拓展除了对微纳加工工艺提出更高要求之外，在正式加工之前对超导量子芯片的仿真也越来越变得不可或缺。需要指出的是，超导量子芯片的仿真旨在尽可能真实地刻画该芯片的特征参数，使得研究人员可以在设计阶段更好地预测芯片性能，减少重复实验的物力、人力以及时间成本。
43.在超导量子芯片版图的设计和仿真工作中，输出的仿真结果通常包括量子芯片版图中本征模式信息，这些本征模式信息主要包括本征模式所对应的本征频率及本征模式所对应的电磁场分布信息等。研究人员通常需要将本征模式信息一一映射到量子器件中，以确定出量子器件与本征模式信息之间的匹配关系。目前，研究人员主要通过仿真结果中各本征模式信息中的电磁场分布信息(与电磁场仿真软件人工交互)，根据不同本征模式下电场的分布情况来确定本征模式信息与量子器件的对应关系。比如，当某个本征模式信息的电磁场集中分布在某个特定的量子器件中，即可确定该本征模式信息属于这个量子器件。然而，伴随着量子芯片版图中量子比特规模的增加，需要确定本征模式信息的量子器件也越来越多，仅仅依靠人工通过电磁场分布情况来完成量子器件与本征模式信息的匹配任务，工作量将会变得非常巨大，且极其地低效；而且人工操作的不可确定性较高，会出现一定程度的错误率，进而会降低仿真结果的准确率。
44.另外，在超导量子芯片版图的设计和仿真中，还需要进行不同的仿真任务来验证超导量子芯片的性能，仿真任务种类较多，且不同的仿真任务对所需的仿真参数不同，而且，对仿真结果的后处理也各有差异。现有方法，常通过人工方式来得到仿真参数，进而再手动分析仿真结果，以得到性能分析结果。然而，随着超导量子芯片中的量子比特数目的不断增加，传统人工处理方法极大地降低了仿真的效率，进而严重影响量子芯片版图研发迭代速度。因此，迫切需要一种准确、高效且自动化的量子芯片版图的仿真方案。
45.基于此，本公开方案提供了一种自动化的仿真方法，一方面，能够自动地识别得到
量子器件与本征模式信息之间的对应关系，如此，在有效降低错误率的基础上，有效提升了处理效率。另一方面，还能够自动地生成性能分析结果，如此，为量子芯片版图研发迭代提供支持。
46.具体地，图1是根据本公开实施例量子芯片版图的仿真方法的实现流程示意图一；该方法可选地应用于兼具经典计算能力的量子计算设备中，也可以应用于兼具量子计算能力的经典计算设备中，或者，直接应用于经典计算设备，比如，个人电脑、服务器、服务器集群等具有经典计算能力的电子设备中，或者，直接应用于量子计算机中，本公开方案对此不作限制。
47.进一步地，该方法包括以下内容的至少部分内容。如图1所示，包括：量子器件的模式识别步骤：其中，所述模式识别步骤包括：
48.步骤s101：对量子芯片版图进行第一仿真处理，得到多个本征模式信息。
49.步骤s102：基于所述多个本征模式信息，得到量子器件在不同本征模式下的电感能量占比。
50.这里，所述多个本征模式信息中的本征模式信息对应一本征模式，比如，本征模式信息与本征模式一一对应。进一步地，所述量子器件为所述量子芯片版图所包含的多个量子器件之一。
51.步骤s103：基于量子器件在不同本征模式下的电感能量占比，从所述多个本征模式信息中识别出量子器件的本征模式信息。
52.这样，本公开方案利用仿真得到的多个本征模式信息，得到量子器件在不同本征模式下的电感能量占比，进而从所述多个本征模式信息中识别出量子器件的本征模式信息；如此，自动化地完成了量子器件与模式的匹配，而且，该过程准确且高效，为后续高效地执行其它仿真任务奠定了基础；另外，本公开方案简便易于实施，且使用门槛较低，兼具实用性。
53.需要说明的是，本公开方案所述的本征模式为量子芯片(或称量子芯片版图)本身所固有的震荡模式，且该震荡模式是量子芯片版图中的量子器件所引起的，实际应用中，在量子芯片版图中包含有多个量子器件的情况下，则会存在多个震荡模式(也即本征模式)，此时，可以采用本公开自动化地确定出震荡模式所归属的量子器件，如此，为后续仿真任务提供了数据支持，同时，也为提升仿真效率奠定了基础。
54.在一具体示例中，所述量子芯片版图包含的量子器件包括但并不限于量子比特、耦合器、读取腔等。
55.在一具体示例中，所述本征模式信息包括：本征模式对应的本征频率，以及本征模式在空间中的电场强度分布信息。
56.进一步地，在一具体示例中，所述量子芯片版图还可以具体为超导量子芯片的芯片版图。这里，所述超导量子芯片指超导材料制备而成的量子芯片。比如，所述超导量子芯片中所有元器件(比如量子比特、耦合器件等)均由超导材料制备而成。如此，使得本公开方案能够应用于超导量子芯片中，丰富了本公开方案的使用场景。
57.进一步地，在本公开方案应用于超导量子芯片版图的情况下，本公开方案还可适用于任意规模的超导量子芯片版图，而且，随着量子器件数目的增加，本公开方案仍然适用。
58.在本公开方案的一具体示例中，可采用如下方式得到量子器件的本征频率；具体地，所述量子器件的模式识别步骤还包括：基于量子器件的本征模式信息，得到量子器件的本征频率。如此，为后续高效地执行其它仿真任务奠定了基础。
59.在本公开方案的一具体示例中，图2是根据本公开实施例量子芯片版图的仿真方法的实现流程示意图二；该方法可选地应用于兼具经典计算能力的量子计算设备中，也可以应用于兼具量子计算能力的经典计算设备中，或者，直接应用于经典计算设备，比如，个人电脑、服务器、服务器集群等具有经典计算能力的电子设备中，或者，直接应用于量子计算机中，本公开方案对此不作限制。可以理解的是，以上图1所示方法的相关内容，也可以应用于该示例中，该示例对相关联内容不再赘述。
60.进一步地，该方法包括以下内容的至少部分内容。如图2所示，所述仿真方法包括量子器件的模式识别步骤；其中，所述模式识别步骤具体包括：
61.步骤s201：对量子芯片版图进行第一仿真处理，得到多个本征模式信息。
62.步骤s202：基于所述多个本征模式信息，得到量子器件在不同本征模式下的电感能量占比。
63.这里，所述多个本征模式信息中的本征模式信息对应一本征模式；所述量子器件为所述量子芯片版图所包含的多个量子器件之一。
64.步骤s203：基于量子器件在不同本征模式下的电感能量占比，从所述多个本征模式信息中识别出量子器件的本征模式信息。
65.步骤s204：基于量子器件的本征模式信息，得到量子器件的本征频率。
66.这里，在一具体示例中，各本征模式信息对应一本征模式，此时，量子器件的本征模式信息可以具体包括量子器件在本征模式下的本征频率。如此，基于量子器件的本征模式信息，即可得到该量子器件的本征频率。
67.步骤s205：基于各量子器件的本征频率，得到所述量子芯片版图所对应的目标映射关系。
68.这里，所述目标映射关系表征量子芯片版图中的量子器件与本征频率之间的对应关系。
69.这样，本公开方案提供了一种得到量子芯片版图对应的目标映射关系的可行方案，且该过程自动化实现，如此，相较于现有人为进行量子器件与本征频率的匹配相比，本公开方案极大缩短了匹配时间，同时，提升了效率，进而提升了后续其它仿真任务的执行便捷性和仿真效率。
70.在本公开方案的一具体示例中，可采用如下方式实现从所述多个本征模式信息中识别出量子器件的本征模式信息；具体地，以上所述基于量子器件在不同本征模式下的电感能量占比，从所述多个本征模式信息中识别出量子器件的本征模式信息(也即以上所述的步骤s103或者步骤s203)，具体包括：
71.步骤s103-1：从量子器件在不同本征模式下的电感能量占比中，确定出量子器件的目标电感能量占比。
72.步骤s103-2：基于所述多个本征模式信息，确定出所述量子器件的目标电感能量占比所对应的本征模式信息；
73.步骤s103-3：基于量子器件的目标电感能量占比所对应的本征模式信息，得到所
述量子器件的本征模式信息。
74.也就是说，从计算得到的量子器件在不同本征模式下的电感能量占比中，选择出符合要求的电感能量占比，作为所述量子器件的目标电感能量占比；进而将所述量子器件的目标电感能量占比对应的本征模式信息，作为所述量子器件的本征模式信息，如此，实现量子器件与本征模式信息的自动化匹配过程。
75.这样，本公开方案提供了一种得到量子器件的本征模式信息的具体方案，该方案简便易于实施，具有较强的实用性。
76.在本公开方案的一具体示例中，可采用如下方式得到量子器件的目标电感能量占比；具体地，以上所述从量子器件在不同本征模式下的电感能量占比中，确定出量子器件的目标电感能量占比(也即以上所述的步骤s103-1)，具体包括：
77.从量子器件在不同本征模式下所对应的电感能量占比中，选取出最大占比，其中，所述目标电感能量占比为所述最大占比。
78.也就是说，在计算得到的量子器件在不同本征模式下的电感能量占比中，选择数值最大的电感能量占比，作为所述量子器件的目标电感能量占比，以便于确定出所述量子器件的本征模式信息。
79.这样，本公开方案提供了一种得到量子器件的目标电感能量占比的具体方案，而且，该方案简便易于实施，具有较强的实用性，且可解释性强。
80.在本公开方案的一具体示例中，可采用如下方式得到量子器件在不同本征模式下的电感能量占比；具体地，以上所述基于所述多个本征模式信息，得到量子器件在不同本征模式下的电感能量占比(也即以上所述的步骤s102或者步骤s202)，具体包括：
81.采用如下方式得到所述多个量子器件中量子器件n在本征模式m下的电感能量占比p
mn
：
82.基于多个本征模式信息，得到本征模式m存储在量子器件n中的电感能量以及得到本征模式m中存储的总电感能量其中，与本征模式m所对应的本征模式信息为所述多个本征模式信息之一；
83.基于本征模式m存储在量子器件n中的电感能量以及本征模式m中存储的总电感能量得到量子器件n在本征模式m下的电感能量占比p
mn
。
84.也就是说，该示例中，首先基于多个本征模式信息，得到本征模式m存储在量子器件n中的电感能量以及得到本征模式m中存储的总电感能量再基于本征模式m存储在量子器件n中的电感能量以及本征模式m中存储的总电感能量比如基于两者的比值，得到量子器件n在本征模式m下的电感能量占比p
mn
，如此，采用类似的方式，即可得到量子器件在不同本征模式下的电感能量占比。
85.举例来说，可通过下述具体表达式得到量子器件n在本征模式m下的电感能量占比为p
mn
：
[0086][0087]
进一步地，基于上述公式，即可得到量子器件在多个本征模式下的电感能量占比，
比如，若对量子芯片版图进行仿真后得到m(大于等于2的正整数)个本征模式信息，且各本征模式信息对应一本征模式，则可得到量子器件在m个本征模式下的电感能量占比，可分别记为p
1n
,p
2n
,
…
,p
mn
,
…
,p
mn
。如此，基于m个电感能量占比即可得到量子器件n的本征模式信息，进而得到量子器件n的本征频率。
[0088]
这样，本公开方案提供了一种得到量子器件在不同本征模式下的电感能量占比的具体方案，如此，为后续自动化、快速地得到量子器件的本征模式信息提供了可量化的数据支持，而且，该方案简便易于实施，可解释性强，具有较强的实用性。
[0089]
在本公开方案的一具体示例中，可采用如下方式得到以上所述的电感能量即以上所述的基于多个本征模式信息，得到本征模式m存储在量子器件n中的电感能量具体包括：
[0090]
基于多个本征模式信息，计算得到量子器件n的电感值ln，以及计算得到本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压(也即峰值电压)v
mn
；
[0091]
基于量子器件n的电感值ln、本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
，以及本征模式m所对应的本征频率ω'm，得到本征模式m存储在量子器件n中的电感能量
[0092]
需要说明的是，对量子芯片版图的有限元电磁仿真(比如，高频电磁场仿真)所得的本征模式信息中包括本征模式对应的本征频率。进一步地，所述多个本征模式信息中的与本征模式m所对应的本征模式信息，包含有本征模式m所对应的本征频率ω'm。
[0093]
举例来说，在一具体示例中，本征模式m存储在量子器件n中的电感能量可通过如下公式得到：
[0094][0095]
其中，表示量子器件n在本征模式m下的磁通量。
[0096]
这样，本公开方案提供了一种得到本征模式m存储在量子器件n中的电感能量的具体方案，如此，为后续自动化、快速地得到量子器件的本征模式信息提供了可量化的数据支持，而且，该方案简便易于实施，可解释性强，具有较强的实用性。
[0097]
在本公开方案的一具体示例中，可采用如下方式得到量子器件n的电感值ln；具体地，以上所述基于多个本征模式信息，计算得到量子器件n的电感值ln，具体包括：
[0098]
得到量子器件n在不同本征模式下的电感能量占比之间的关联关系；
[0099]
基于量子器件n在不同本征模式下的电感能量占比之间的关联关系，得到量子器件n的电感值ln。
[0100]
举例来说，基于归一化关系可知，量子器件n在不同本征模式下的电感能量占比之间的关联关系可具体为：
[0101][0102]
这里，对于m个本征模式而言，m取值为1至m。
[0103]
进一步地，基于上述关联关系即可得到所述量子器件n的电感值ln，具体表达式为：
[0104][0105]
这样，本公开方案提供了一种得到量子器件n的电感值ln的具体方案，如此，为后续自动化、快速地得到量子器件的本征模式信息提供了可量化的数据支持，而且，该方案简便易于实施，可解释性强，具有较强的实用性。
[0106]
进一步地，在本公开方案的一具体示例中，可采用如下方式得到本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
；具体地，基于多个本征模式信息，计算得到本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
，具体包括：
[0107]
基于本征模式m在空间中的电场强度分布信息，计算得到本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
；这里，与本征模式m所对应的本征模式信息包含有本征模式m在空间中的电场强度分布信息。
[0108]
需要说明的是，对量子芯片版图的有限元电磁仿真(比如，高频电磁场仿真)所得的本征模式信息中还可有包括本征模式在空间中的电场强度分布信息。进一步地，所述多个本征模式信息中的与本征模式m所对应的本征模式信息，包含有本征模式m在空间中的电场强度分布信息，比如，电场强度峰值分布。
[0109]
举例来说，基于本征模式m在空间中的电场强度峰值分布并采用如下公式即可得到本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压(也即峰值电压)v
mn
：
[0110][0111]
这里，表示量子器件n在量子芯片版图中的电压积分线矢量，该为已知项，的长度可由预处理添加的电压积分线确定，该电压积分线矢量的方向可基于量子芯片版图所处坐标系的默认正方向确定。表示电场强度峰值分布的位置向量。
[0112]
这样，本公开方案提供了一种得到本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
的具体方案，如此，为后续自动化、快速地得到量子器件的本征模式信息提供了可量化的数据支持，而且，该方案简便易于实施，可解释性强，具有较强的实用性。
[0113]
在本公开方案的一具体示例中，可采用如下方式得到本征模式m中存储的总电感能量具体地，以上所述得到本征模式m中存储的总电感能量具体包括：
[0114]
基于本征模式m在空间中的电场强度分布信息，得到本征模式m储存在空间中的平均电场能量其中，与本征模式m所对应的本征模式信息包含有本征模式m在空间中的电场强度分布信息；
[0115]
将本征模式m储存在空间中的平均电场能量作为所述本征模式m中存储的总电感能量
[0116]
举例来说，本征模式m储存在空间中的平均电场能量可通过如下公式得到：
[0117][0118]
这里，表示空间中不同位置处的介电张量，v
full
表示空间的体积，以上均为已知量。
[0119]
进一步地，将本征模式m储存在空间中的平均电场能量作为所述本征模式m中存储的总电感能量也即
[0120]
这样，本公开方案提供了一种得到本征模式m中存储的总电感能量的具体方案，如此，为后续自动化、快速地得到量子器件的本征模式信息提供了可量化的数据支持，而且，该方案简便易于实施，可解释性强，具有较强的实用性。
[0121]
在一具体示例中，如图3所示，为得到量子器件n在本征模式m下的电感能量占比p
mn
的流程示意图，具体包括：
[0122]
步骤s301：基于本征模式m在空间中的电场强度分布信息，得到本征模式m储存在空间中的平均电场能量
[0123]
步骤s302：将本征模式m储存在空间中的平均电场能量作为所述本征模式m中存储的总电感能量
[0124]
步骤s303：基于本征模式m在空间中的电场强度分布信息，计算得到本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
。
[0125]
步骤s304：得到量子器件n在不同本征模式下的电感能量占比之间的关联关系。
[0126]
步骤s305：基于量子器件n在不同本征模式下的电感能量占比之间的关联关系，得到量子器件n的电感值ln。
[0127]
步骤s306：基于量子器件n的电感值ln、本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
，以及本征模式m所对应的本征频率ω'm，得到本征模式m存储在量子器件n中的电感能量
[0128]
步骤s307：基于本征模式m存储在量子器件n中的电感能量以及本征模式m中存储的总电感能量得到量子器件n在本征模式m下的电感能量占比p
mn
。
[0129]
在本公开方案的一具体示例中，在识别得到量子器件的本征模式信息之后，还可以将得到的量子器件的本征模式信息应用于下述场景，具体包括：
[0130]
场景一：在识别得到量子器件的本征模式信息之后，基于量子器件的本征模式信息，得到量子芯片版图中量子器件之间的耦合强度。
[0131]
或者，
[0132]
场景二：在识别得到量子器件的本征模式信息之后，基于量子器件的本征模式信息，以及本征模式信息与品质因子之间的预设映射关系，得到量子芯片版图中量子器件对应的品质因子。举例来说，在一示例中，本征频率与品质因子是一一对应的，因此，在仿真量子器件的品质因子的过程中，可以利用量子器件的模式识别步骤得到量子器件的本征频率，进而基于本征频率与品质因子的对应关系，得到量子器件的品质因子。
[0133]
这样，本公开公开方案提供了具体应用场景，进一步地丰富了本公开方案的使用场景，为后续自动化、快速地完成仿真任务奠定了基础。
[0134]
在本公开方案的一具体示例中，本公开提供了一种基于量子器件的模式识别步骤的仿真方法，具体地，所述仿真方法包括：
[0135]
对量子芯片版图进行预仿真处理，得到预仿真结果；
[0136]
基于预仿真结果以及量子任务的任务信息，对量子芯片版图进行第二仿真处理，得到仿真结果；
[0137]
基于所述仿真结果生成针对所述仿真任务的目标报告(也即性能分析结果)；
[0138]
其中，所述预仿真处理的步骤包括所述量子器件的模式识别步骤，且所述预仿真结果是基于识别出的量子器件的本征模式信息所得；
[0139]
和/或，所述第二仿真处理的步骤包含有所述量子器件的模式识别步骤，且所述仿真结果是基于识别出的量子器件的本征模式信息所得。
[0140]
也就是说，本公开方案提供了一种基于量子器件的模式识别步骤的仿真方法，比如，在预仿真处理的流程中采用量子器件的模式识别步骤来识别出量子器件的本征模式信息，进而来得到预仿真结果，或者，在针对仿真任务的仿真流程中(也即以上所述的第二仿真处理)中采用量子器件的模式识别步骤来识别出量子器件的本征模式信息，进而来得到仿真结果，如此，丰富了本公开方案的使用场景，进而自动化、快速地实现了仿真任务。
[0141]
而且，本公开方案还能够自动化输出一个刻画该量子芯片版图的性能分析结果，如此，可以极大提高仿真的效率和准确性，同时，促进了量子芯片版图的研发和迭代效率。
[0142]
进一步地，在一具体示例中，在预仿真处理的流程中，采用量子器件的模式识别步骤来识别出量子器件的本征模式信息，进而基于识别出量子器件的本征模式信息来得到预仿真结果。即以上所述的对量子芯片版图进行预仿真处理，得到预仿真结果，具体包括：
[0143]
在第一仿真精度下，进行量子器件的模式识别步骤，以得到第一仿真精度下量子器件的本征模式信息；
[0144]
基于仿真任务的任务信息以及第一仿真精度下量子器件的本征模式信息，得到预仿真结果；其中，所述预仿真结果包括所述仿真任务所需的仿真参数。
[0145]
在一具体示例中，所述仿真任务所需的仿真参数包括目标仿真起始频率和目标频率数量，这里，所述目标最小本征频率为所述仿真任务所需仿真的至少两个目标量子器件中各目标量子器件的本征频率中的最小值；所述目标频率数量用于确定出从所述目标仿真起始频率开始的多个目标仿真频率，所述多个目标仿真频率包含所述仿真任务所需仿真的目标量子器件的本征频率。
[0146]
这样，在预仿真处理的流程中，采用量子器件的模式识别步骤来识别出量子器件的本征模式信息，进而基于识别出量子器件的本征模式信息自动化得到预仿真结果，为后续仿真提供了支持，极大地提高了仿真的效率和准确性，同时，有效促进了量子芯片版图的研发和迭代效率。
[0147]
进一步地，在另一示例中，在针对仿真任务的仿真流程(也即以上所述的第二仿真处理)中采用量子器件的模式识别步骤来识别出量子器件的本征模式信息，进而来得到仿真结果。即以上所述的基于预仿真结果以及量子任务的任务信息，对量子芯片版图进行第二仿真处理，得到仿真结果，具体包括：
[0148]
在目标仿真精度下、基于预仿真结果以及量子任务的任务信息，进行量子器件的模式识别步骤，以得到目标仿真精度下量子器件的本征模式信息；
[0149]
基于目标仿真精度下量子器件的本征模式信息，得到目标仿真精度下的仿真结果。
[0150]
需要指出的是，所述目标仿真精度大于所述第一仿真精度，比如，所述第一仿真精度处于1％-5％范围内，而目标仿真精度处于0.1％-0.3％范围内。换言之，目标仿真精度下所得到的量子器件的本征频率的精度，高于以上预仿真所得到的量子器件的本征频率。
[0151]
这样，在针对仿真任务的仿真流程中，采用量子器件的模式识别步骤来识别出量子器件的本征模式信息，并基于识别出量子器件的本征模式信息自动化得到仿真结果，如此，极大地提高了仿真的效率和准确性，同时，也提升了仿真流程的智能化，进而有效促进了量子芯片版图的研发和迭代效率。
[0152]
以下结合具体示例对本公开方案做进一步详细说明；
[0153]
首先，本公开方案基于器件电感能量占比(inductance energy participation ratio，iepr)，提出一种自动化识别量子芯片版图中量子器件与本征频率的对应关系的具体方案。这样，输入待仿真的量子芯片版图，即可自动化地匹配得到量子器件与本征频率之间的对应关系；而且，经实验验证，运用本公开方案能够极大地提升量子芯片版图的仿真效率，对量子芯片(比如超导量子芯片)的自动化设计具有重要指导意义。其次，本公开方案还提出一种自动化生成性能分析结果的方法，运用本公开方案，只需输入待仿真的量子芯片版图(比如包括或不包括耦合器)和仿真任务的任务信息，即可自动化输出一个刻画该量子芯片版图的性能分析结果，如此，可以极大提高仿真的效率和准确性，同时，促进了量子芯片版图的研发和迭代效率。
[0154]
以下以超导量子芯片为例，并从几个个部分对本公开方案进行阐述。
[0155]
第一部分，量子芯片版图
[0156]
作为超导电路技术方案的核心载体，超导量子芯片的研发至关重要。与经典芯片类似，在正式生产和加工之前，也需要设计一个针对超导量子芯片的完整的量子芯片版图。该量子芯片版图包含超导量子芯片中的所有核心的量子器件、控制线、读取线等。实际应用中，在超导量子芯片的量子器件中，最重要的量子器件之一就是量子比特。量子比特通常由共面电容和约瑟夫森结共同构成。在实践中，会先选择一块衬底(通常为硅或者蓝宝石作为衬底)，在衬底上镀一层铝膜，通过在铝膜上刻蚀出不同的形状来形成量子比特的电容，最后，将非线性器件，如约瑟夫森结设置在两个衬底和铝膜之间。
[0157]
举例来说，在一示例中，如图4所示，为包含有量子比特-耦合器-量子比特的量子芯片版图的结构示意图，具体地，该量子芯片版图包括：
[0158]
量子比特(qubit)401，比如，为十字形结构；
[0159]
耦合器(coupler)402，比如，为矩形结构；
[0160]
读取腔403，比如为三角形和蛇形线结构；
[0161]
其中，量子比特401之间通过耦合器402进行连接，每个量子比特401还会与相应的读取腔403进行连接。读取腔403连接读取端口，在通过读取端口与读取线404连接，以便于通过读取腔403读取量子比特401的量子相关数据。
[0162]
进一步地，在一具体示例中，如图4所示，量子比特401和耦合器402均设置有约瑟
夫森结405。比如，在十字形结构的下方设置约瑟夫森结405，在矩形结构的下方设置约瑟夫森结405。这里，在实际电磁仿真中，该约瑟夫森结可以用等效电感来表示。
[0163]
与经典芯片类似，在量子芯片版图进行正式流片之前，需要进行仿真验证，以确保该量子芯片版图满足设计要求，减少重复试验的人力、物力成本。对于量子芯片版图的仿真，常使用有限元电磁场仿真软件进行，但是，在仿真过程中，量子芯片版图作为一个整体，并不会区分出量子芯片版图上的各量子器件。因此，只能得到整体的本征模式信息，无法确定量子芯片版图中各量子器件的本征模式信息，比如，无法确定量子比特、耦合器或读取腔各种对应的本征模式信息，进而也无法进一步计算量子器件间的耦合强度等对于超导量子芯片性能至关重要的参数。
[0164]
基于此，本公开方案提供了一种精准度高、速度快的模式识别方法，能够高效地确定出量子芯片版图中各量子器件与本征模式信息的对应关系，为后续的进一步超导量子芯片的表征奠定基础。
[0165]
第二部分，基于iepr的模式识别方法(也即以上所述的量子器件的模式识别步骤)
[0166]
该方案的输入为：超导量子芯片的量子芯片版图；输出结果为：量子芯片版图所对应的目标映射关系，该目标映射关系表征量子芯片版图中量子器件与本征频率的对应关系。
[0167]
如图5所示，具体步骤包括：
[0168]
步骤s501：输入量子芯片版图。
[0169]
步骤s502：进行有限元电磁仿真(比如高频电磁场仿真)，得到多个本征模式信息；其中，多个本征模式信息中的本征模式信息包括本征模式对应的本征频率和本征模式对应的电场强度分布信息；举例来说，得到的本征模式信息包括：
[0170]
(1)本征模式m对应的本征频率ω'm；
[0171]
(2)本征模式m在空间中的电场强度分布信息，比如电场强度峰值分布
[0172]
步骤s503：计算得到多个量子器件中量子器件在不同本征模式下的iepr。
[0173]
具体地，以多个量子器件中的量子器件n在不同本征模式m下的iepr为例进行详细说明；这里，iepr能够刻画一个电容耦合的量子系统中，不同的本征模式下量子器件上分布的电感能量占该本征模式的总电感能量的比例，比如，可记量子器件n在本征模式m下的iepr为p
mn
，此时，该p
mn
可定义为：
[0174][0175]
进一步地，可基于如下步骤计算得到p
mn
，具体包括：
[0176]
步骤s5031：计算得到本征模式m下量子器件n沿量子器件n的电压积分线的两端的电压(也即峰值电压)v
mn
，具体表达式如下：
[0177][0178]
其中，表示量子器件n在量子芯片版图中的电压积分线矢量，该为已知项，
的长度可由预处理添加的电压积分线确定，该电压积分线矢量的方向可基于量子芯片版图所处坐标系的默认正方向确定。
[0179]
步骤s5032：计算得到本征模式m在空间中量子器件n上的平均电感能量，以作为本征模式m在空间中量子器件n上的电感能量具体表达式如下：
[0180][0181]
其中，ln为量子器件n的电感值，为未知项。
[0182]
步骤s5033：计算得到本征模式m储存在空间中的平均电场能量(可记为)，以作为本征模式m存储的总电感能量，具体表达式如下：
[0183][0184]
其中，表示本征模式m在空间中的电场能量，表示空间中不同位置处的介电张量，v
full
表示空间的体积，以上均为已知量。
[0185]
步骤s5034：基于归一化关系存在如下公式：
[0186][0187]
步骤s5035：得到量子器件n的电感值ln，即：
[0188][0189]
步骤s5036：得到p
mn
，进而得到量子器件n在不同本征模式下的iepr。这里，p
mn
可具体表示为：
[0190][0191]
如此，可得到量子器件n在不同的本征模式下的iepr。
[0192]
步骤s504：基于量子器件在不同本征模式下的iepr，得到量子器件的目标iepr，比如，得到量子器件的最大iepr。
[0193]
举例来说，记量子器件n的最大iepr为p
sn
，则：
[0194][0195]
可以理解的是，根据iepr理论，在一个包含多个量子器件的超导量子芯片中，对于量子器件n而言，存在如下关系：
[0196]
p
nn
》p
mn
[0197]
即量子器件n在自身的本征模式n下的电感能量占比，大于量子器件n在本征模式m下的电感能量占比。因此，可以计算出量子器件n在不同本征模式m下的电感能量占比，进而基于电感能量占比的最大值所对应的本征模式得到量子器件n的本征频率，比如直接将最
大值所对应的本征模式的本征频率，作为量子器件n的本征频率，以完成量子器件与本征模式的识别匹配。
[0198]
步骤s505：基于量子器件的最大iepr，得到量子器件的本征模式信息，进而得到量子比特的本征频率；基于各量子器件的本征频率，得到目标映射关系。
[0199]
步骤s506：输出目标映射关系。
[0200]
基于此，本公开方案提供了一种定量地将量子器件与本征模式信息，进而将量子器件与本征频率进行自动化匹配流程，且该流程简便高效。
[0201]
第三部分，应用场景
[0202]
基于以上所述的模式识别方法，本公开方案可以应用到如下场景中：
[0203]
场景1，预仿真中确定量子器件的模式归属。这里，预仿真指的是在仿真任务之前，先对量子芯片版图进行粗略的仿真，进而得到预仿真结果，该预仿真结果可作为仿真任务的输入。这一过程中需要建立量子器件与本征模式信息，或者量子器件与本征频率之间的映射关系，进而再结合仿真任务，得到仿真任务所需的仿真参数，该仿真任务所需的仿真参数即为仿真任务的输入；该场景1中，利用本公开方案可高效识别得量子器件的本征模式信息，如此，提升了预仿真的处理效率，进而为提升仿真效率奠定了基础。
[0204]
场景2，仿真量子器件的本征频率。在量子芯片版图的仿真任务中，需要仿真一些量子器件的本征频率。由于相同结构的量子器件的本征频率十分接近，在现有精度下很难做到一次仿真只得到一个量子器件的本征频率，因此，会仿真结果中包含多个量子器件的本征频率，但是现有的仿真软件无法直接得到量子器件与本征频率的对应关系，此时，可以利用本公开方案自动化地识别出量子器件的本征频率，该过程快速且准确率高。
[0205]
场景3，仿真量子器件的品质因子。由于本征频率与品质因子是一一对应的，因此，在仿真量子器件的品质因子的过程中，可以利用本公开方案得到量子器件的本征频率，进而基于本征频率与品质因子的对应关系，得到量子器件的品质因子。
[0206]
场景4，仿真量子器件间的耦合强度。耦合强度指的是两个量子器件之间相互作用的一种强弱程度。在量子芯片版图的仿真中，需要计算两个器件之间的耦合强度，该过程中需要先确定出量子器件的本征频率。此时，可利用本公开方案高效且准确地得到量子器件与本征频率的对应关系，进而为高效得到量子器件间的耦合强度奠定了基础。
[0207]
第四部分，应用展示
[0208]
该部分以仿真量子芯片版图中量子器件的品质因子为例，来说明本公开方案模式识别步骤的可行性和正确性。如图6所示，为待仿真的量子芯片版图的结构示意图，其中，十字型结构，表示量子比特，该量子芯片版图中共有4个量子比特，分别为量子比特q1、量子比特q2、量子比特q3以及量子比特q4；矩形结构，表示耦合器，该量子芯片版图中共3个耦合器，分别为耦合器c12、耦合器c23以及耦合器c34；这里，耦合器c12用于连接量子比特q1和量子比特q2，耦合器c23用于连接量子比特q2和量子比特q3，耦合器c34用于连接量子比特q3和量子比特q4的耦合器。长直导线，表示读取腔，设置于每个量子比特上，分别为对应量子比特q1的读取腔1、对应量子比特q2的读取腔2、对应量子比特q3的读取腔3以及对应量子比特q4的读取腔4。
[0209]
进一步地，本应用的仿真任务是确定4个读取腔的品质因子。对本应用所述的量子芯片版图进行电磁仿真后得到如下结果(即表1)：
[0210]
表1
[0211]
编号本征频率(ghz)品质因子mode 15.1148204.26mode 25.166596.43mode 35.2545871.42mode 45.354926.85
[0212]
上述得到本征频率及品质因子的对应关系，但是，并不能确定上述品质因子属于哪个具体的读取腔。基于此，可以采用本公开方案进一步区分出本征频率与读取腔的对应关系，即运用本公开方案对上述量子芯片版图进行仿真后得到如下结果(即表2)：
[0213]
表2
[0214]
编号读取腔1的iepr读取腔2的iepr读取腔3的iepr读取腔4的ieprmode 19.99939643e-016.21061238e-051.10484040e-065.83105774e-08mode 25.93881792e-059.99862319e-017.44001811e-051.96632331e-06mode 39.30815019e-077.41663195e-059.99412240e-015.14037050e-04mode 43.81925321e-081.40870687e-065.12255318e-049.99483938e-01
[0215]
根据表2中的iepr得到读取腔所对应的本征频率，进而得到读取腔的品质因子，即：
[0216]
读取腔1对应mode 1，其本征模式为5.114，相应地，其品质因子为8204.26；
[0217]
读取腔2对应mode 2，其本征模式为5.16，相应地，其品质因为6596.43；
[0218]
读取腔3对应mode 3，其本征模式为5.254，相应地，其品质因子为5871.42；
[0219]
读取腔4对应mode 4，其本征模式为5.35，相应地，其品质因子为4926.85。
[0220]
如此，该应用验证了本公开方案的有效性。
[0221]
综上所述，本发明方案具体的优势罗列如下：
[0222]
第一，显著提速。与手动进行模式识别的方法相比，本公开方案可以定量化且自动地进行模式识别，并快速识别出量子器件的本征模式信息，一方面，方便后续的仿真验证，另一方面，大大降低了仿真过程中人为操作的时间，为提升量子芯片版图的迭代效率奠定了基础。
[0223]
第二，准确性高。本公开方案能够在数值上定量的计算，以实现模式匹配，具有严谨的结果判定机制，准确性更高。
[0224]
第三，操作简便。当量子芯片版图规模增大时，量子芯片版图中的量子器件和本征模式信息也相继增加，因此，相较于现有手动进行模式识别，本公开方案操作方便且快捷。
[0225]
第四，应用场景广。本公开方案可以应用到预仿真、品质因子归属以及仿真量子器件间的耦合强度等中，具有非常广阔的应用场景，可在多种场景中全面提升仿真效率。
[0226]
第五部分，自动化生成性能分析结果的方法
[0227]
该部分的输入为：待仿真的量子芯片版图，以及仿真任务的任务信息；输出结果为：量子芯片版图的性能分析结果。
[0228]
如图7所示，本公开方案的核心步骤具体包括：
[0229]
步骤s701：输入待仿真的包含n个量子器件的量子芯片版图，以及多个仿真任务中各仿真任务的任务信息。
[0230]
在一具体示例中，可以输入量子芯片版图、量子芯片版图中量子器件的标识信息，以及输入多个仿真任务中的任务信息。
[0231]
这里，仿真任务可具体为：
[0232]
仿真任务一：仿真得到量子芯片版图中各量子比特的本征模式，也即也即仿真得到量子比特的本征频率；所述本征模式属于量子比特自身的电磁属性。
[0233]
相应地，仿真任务一的任务信息可具体为：仿真得到量子芯片版图中各量子比特的本征频率，以及该仿真任务一所需仿真的目标量子器件的标识信息，比如各量子比特的编号信息。
[0234]
仿真任务二：仿真得到“量子比特-耦合器-量子比特”所形成的量子系统的色散比例，该色散比例用于衡量量子比特-耦合器所形成的量子系统中量子比特之间的色散耦合是否实现。该色散比例记为β，满足以下关系式：
[0235][0236]
这里，g
qc
表示“量子比特-耦合器-量子比特”中量子比特与耦合器之间的耦合强度；ωc表示耦合器的本征频率；ωq表示量子比特的本征频率；在具体的仿真过程中，可通过仿真得到打开点(比如量子比特与耦合器之间的耦合强度大于预设阈值时的临界点)处的量子比特与耦合器间的耦合强度、以及量子比特的本征频率和耦合器的本征频率来计算色散比例。
[0237]
举例来说，对于“量子比特q1-耦合器-量子比特q2”而言，“量子比特-耦合器-量子比特”的色散比例可具体为：
[0238][0239]
这里，g
q1c
表示量子比特q1与耦合器之间的耦合强度；进一步地，在具体的仿真过程中，可通过仿真得到打开点(比如量子比特q1与耦合器之间的耦合强度大于预设阈值的临界点)的量子比特q1与耦合器间的耦合强度、以及量子比特q1的本征频率和耦合器的本征频率来计算色散比例。
[0240]
需要指出的是，该仿真任务4中“量子比特-耦合器-量子比特”的两个量子比特是相邻的，而且，相邻的两个量子比特之间通过耦合器连接。
[0241]
相应地，仿真任务二的任务信息可以具体包括：仿真得到“量子比特-耦合器-量子比特”所形成的量子系统的色散比例，以及该仿真任务二所需仿真的目标量子器件的标识信息，比如“量子比特-耦合器-量子比特”中各量子器件的编号信息。
[0242]
仿真任务三：仿真得到“量子比特-读取腔(q-r)”的耦合强度，以确保读取腔能够准确读出量子比特的量子数据信息；两个量子器件之间通常具有一定的耦合强度，对于量子比特-读取腔而言，在其他量子器件对量子比特-读取腔中量子比特和耦合器的共同作用下，量子比特-读取腔之间的耦合强度(比如等效耦合强度)，决定了读取腔的读取速率和量子比特的保真度，因此，量子比特-读取腔之间的耦合强度需要在合适的范围内，这也是仿真得到量子比特-读取腔之间的耦合强度的意义。
[0243]
需要指出的是，该仿真任务三中“量子比特-读取腔(q-r)”指量子比特与自身对应
的读取腔。基于此，该仿真任务三指仿真得到量子比特与自身对应的读取腔之间的耦合强度。
[0244]
这里，需要说明的是，该仿真任务三所需仿真的目标量子器件为待求解耦合强度的量子比特(可称为目标量子比特)，以及量子芯片版图中所有的读取腔；实际场景中，读取腔的频率是无法调节的，所以若想仿真得到量子比特-读取腔的耦合强度，则仿真时需要包括有量子芯片版图中的所有读取腔。
[0245]
相应地，仿真任务三的仿真信息可以具体包括：仿真得到“量子比特-读取腔(q-r)”的耦合强度，以及该仿真任务三所需仿真的目标量子器件的标识信息，比如所需仿真的量子器件的编号信息，以及所有读取腔中各读取腔的编号信息。
[0246]
仿真任务四：仿真得到“量子比特-耦合器-量子比特”中量子比特之间的关断点，或者“量子比特-耦合器-量子比特”中量子比特之间的耦合强度；这里，对于“量子比特-耦合器-量子比特”而言，当两个量子比特之间的耦合强度(比如等效耦合强度)为0时，耦合器此时的电感值或者频率值等即可作为“量子比特-耦合器-量子比特”中量子比特之间的关断点。
[0247]
需要指出的是，该仿真任务四中“量子比特-耦合器-量子比特”的两个量子比特是相邻的，而且，相邻的两个量子比特之间通过耦合器连接。
[0248]
相应地，仿真任务四的仿真信息可以具体包括：仿真得到“量子比特-耦合器-量子比特”中量子比特之间的关断点，以及该仿真任务四所需仿真的目标量子器件的标识信息，比如所需仿真的相邻的两个目标量子比特中各目标量子比特的编号信息，以及连接两个目标量子比特的目标耦合器的编号信息。
[0249]
步骤s702：对于当前的仿真任务而言，在第一仿真精度下，基于当前的仿真任务的任务信息对待仿真的量子芯片版图进行预仿真，得到该当前的仿真任务所需的仿真参数。
[0250]
需要指出的是，在进行自动化性能分析结果的具体步骤之前，需要首先进行预仿真，也即对量子芯片版图进行一次粗略仿真，以通过分析量子器件的本征模式信息和待进行的仿真任务的任务信息，自动化得到后续仿真任务所需的仿真参数。
[0251]
在一具体示例中，仿真任务所需的仿真参数包括目标仿真起始频率和目标频率数量，这里，所述目标最小本征频率为所述仿真任务所需仿真的至少两个目标量子器件中各目标量子器件的本征频率中的最小值；所述目标频率数量用于确定出从所述目标仿真起始频率开始的多个目标仿真频率，所述多个目标仿真频率包含所述仿真任务所需仿真的目标量子器件的本征频率。
[0252]
这里，第一仿真精度为一经验值，比如，处于1％-5％范围内即可；可以理解的是，实际应用中，第一仿真精度不宜过高，第一仿真精度过高，仿真时间会过长，而且，在预仿真流程中，也无需太高的仿真精度；同时，第一仿真精度也不宜过低，第一仿真精度过低，可能无法得正确的预仿真结果，或者预仿真结果离真实结果太远。
[0253]
进一步地，所述预仿真方法可以具体为基于iepr(也即基于量子器件的模式识别步骤)的预仿真方法，或者也可以为其它预仿真方法，只要能够得到符合第一仿真精度的要求的预仿真结果即可，本公开方案对此不作限定。
[0254]
举例来说，以基于模式识别步骤(也即iepr)的预仿真方法为例对预仿真流程进行说明；在一示例中，首先进行初始化，比如，将初始仿真起始频率设置为预设最小值，也即预
设最低频率，以及预仿真的初始频率数量设置为预设数量，如预设最大值(比如20个)，并在初始化完成后，在预先设置的第一仿真精度下，利用以上所述的模式识别步骤进行有限元电磁仿真，以得到多个本征模式信息，进而得到目标映射关系。
[0255]
进一步地，基于目标映射关系，以及当前的仿真任务的任务信息，得到仿真任务的仿真参数。比如，基于量子器件与本征频率的对应关系，确定仿真任务所需仿真的目标量子器件的本征频率的频率分布情况，进而可基于频率分布情况确定出仿真任务所需的目标仿真起始频率，以及仿真任务所需仿真的目标频率数量。
[0256]
可以理解的是，由于不同的仿真任务所针对的目标量子器件不同，所以，不同仿真任务所对应的本征频率的频率分布情况也不同，进而到不同仿真任务的仿真参数也不同，本公开方案对此不作限制。
[0257]
步骤s703：对于当前的仿真任务而言，在目标仿真精度下，基于当前的仿真任务的任务信息以及步骤s702所得到的仿真参数，对量子芯片版图进行仿真，得到仿真结果。
[0258]
步骤s703-1：基于当前的仿真任务的任务信息，获取当前仿真任务中需要仿真的目标量子器件的标识信息，对待仿真的目标量子器件的电感值进行调节(相当于改变目标量子器件的频率)，以及对该量子芯片版图中除目标量子器件以外的量子器件(以下简称为非目标量子器件)的电感值进行调节。
[0259]
具体地，基于当前的仿真任务的任务信息，可以得到当前所需仿真的目标量子器件；将所有目标量子器件的电感值调节至预设电感值(比如该预设电感值为目标量子器件的设计值)，将该量子芯片版图中非目标量子器件的电感值调高或者调低，这样，在后续仿真中，目标量子器件的本征模式信息基本不含该量子芯片版图中的非目标量子器件的本征模式信息，进一步提升仿真效率。
[0260]
步骤s703-2：将当前的仿真任务的仿真参数、以及当前的仿真任务的仿真信息，以及量子芯片版图，输入至电磁仿真软件，得到仿真结果。
[0261]
步骤s703-2-1：在预先设置的目标仿真精度下，利用以上所述的模式识别步骤，以得到在目标仿真精度下目标量子器件的本征频率。
[0262]
需要指出的是，目标仿真精度为大于第一仿真精度的一经验值，比如，处于0.1％-0.3％范围内。换言之，该步骤s703-2-1所得到的目标量子器件的本征频率的精度，高于以上预仿真所得到的量子器件的本征频率。
[0263]
需要指出的是，在一示例中，该步骤s703-2-1还可以利用以上所述的模式识别步骤，得到在目标仿真精度下、量子芯片版图中各量子器件的本征频率。
[0264]
步骤s703-2-2：基于目标仿真精度下目标量子器件的本征频率，得到当前的仿真任务在目标仿真精度下的仿真结果。
[0265]
步骤s703-3：基于当前的仿真任务的后处理方式，对所得的仿真结果进一步处理，得到当前的仿真任务下的量子芯片版图的性能分析结果。
[0266]
需要指出的是，性能分析结果含有仿真任务的任务信息、仿真任务所需仿真的目标量子器件的性能参数(比如本征频率)等，或者，还包括量子芯片版图中各量子器件的本征频率等。进一步地，后处理方式还可以包括对所得的仿真结果进一步处理的预设函数，此时，性能分析结果中还可以包含有所采用的预设函数。本公开方案对性能分析结果所包含的具体内容以及具体内容的展示形式不作限制。
[0267]
步骤s704：判断是否存在未进行的仿真任务，若是，返回步骤s703，以继续进行下一个仿真任务；否则，执行步骤s705。
[0268]
需要说明的是，多个仿真任务可以独立且并行完成，比如，可以利用多个电磁仿真软件对多个仿真任务并行处理，以进一步提高效率。
[0269]
步骤s705：输出多个仿真任务中各仿真任务的性能分析结果。
[0270]
这里，所述性能分析结果可以包。
[0271]
以下针对不同的仿真任务，对步骤s703-1中具体量子器件的电感值的具体调节方式进行说明，具体包括：
[0272]
仿真任务一，也即仿真得到各量子比特的本征频率
[0273]
该仿真任务一所需仿真的目标量子器件为量子芯片版图中的所有量子比特。若量子芯片版图中所有的量子比特的电感值相同的情况下，所有量子比特的本征频率则会很接近。基于此，为了节省仿真时间，可将所有量子比特的电感值调整为预设电感值。比如，遍历量子芯片版图中的量子比特，并逐个将量子比特的电感值通过仿真软件的控制接口设置为预设电感值；进而再进行仿真处理，以得到目标仿真精度下的仿真结果。
[0274]
仿真任务二，也即仿真得到“量子比特-耦合器-量子比特”所形成的量子系统中的色散比例
[0275]
该仿真任务二所需仿真的目标量子器件为相邻的两个量子比特(可称为目标量子比特)以及用于连接该相邻的两个量子比特的耦合器(可称为目标耦合器)。
[0276]
这里，为了获得更准确的仿真结果并节省仿真时间，还需要调节其他非目标量子比特和非目标耦合器的电感值，以使它们的本征频率与目标量子器件(也即目标量子比特和目标耦合器)的本征频率相距较远。比如，遍历所有量子器件的编号信息；当遍历到目标量子比特时，将目标量子比特的电感值调节为预设电感值，或者，当遍历到目标耦合器时，将目标耦合器的电感值调节为打开点下的电感值；反之，当遍历到非目标量子比特时，将当前的非目标量子比特的电感值调节为大于预设电感值的任一值，比如设定为100nh，或者，当遍历到非目标耦合器时，将当前的非目标耦合器的电感值调节为关断点下的电感值；进而再进行仿真处理，以得到目标仿真精度下的仿真结果。
[0277]
仿真任务三，也即仿真得到“量子比特-读取腔”的耦合强度
[0278]
该仿真任务三所需仿真的目标量子器件为待求解耦合强度的量子比特(可称为目标量子比特)，以及量子芯片版图中所有的读取腔。
[0279]
这里，为确保仿真速度，需要采用与仿真任务二类似的方式，调节目标量子器件的电感值和非目标量子器件的电感值，进而再进行仿真处理，以得到目标仿真精度下的仿真结果。
[0280]
仿真任务四，仿真得到“量子比特-耦合器-量子比特”中量子比特之间的关断点，也即仿真得到相邻两个量子比特之间的关断点；
[0281]
该仿真任务四中所需仿真的目标量子器件为所需确定关断点的量子比特(也即目标量子比特)，和用于连接目标量子比特的耦合器(也即目标耦合器)。这里，可采用与仿真任务二类似的方式，调节目标量子比特的电感值和目标耦合器的电感值，以及采样仿真任务二的方式，条件非目标量子比特的电感值和非目标耦合器的电感值，进而再进行仿真处理，以得到目标仿真精度下的仿真结果。
[0282]
这里，实际应用中，可采用迭代的方式，得到多组目标耦合器的电感值和相邻两个量子比特之间的耦合强度，进而得到目标耦合器的电感值和相邻两个量子比特之间的耦合强度之间的关系，以得到量子比特间耦合性能曲线，进而基于量子比特间耦合性能曲线得到相邻两个量子比特之间的关断点。
[0283]
第六部分，应用展示
[0284]
以图8所示的量子比特-耦合器-量子比特的量子芯片版图为例，来说明本公开方案的有效性。
[0285]
(一)量子芯片版图
[0286]
如图8所示，量子芯片版图，包括：
[0287]
两个量子比特，即量子比特q1(最左边的十字型结构)和量子比特q2(最右边的十字型结构)；
[0288]
一个耦合器c(中间的十字形结构)，用于连接量子比特q1和量子比特q2；
[0289]
2个读取腔，分别为对应于量子比特q1的读取腔1，对应于量子比特q2的读取腔2；
[0290]
三个约瑟夫森结电感，比如通过十字型结构下方的小方形结构来表示约瑟夫森结；以及，
[0291]
一条读取线。
[0292]
需要说明的是，以上所述的量子芯片版图仅为一示例性说明，实际应用，量子芯片版图还可以具体为其他结构，本公开方案对此不作限制；比如，对于上述四个仿真任务而言，本公开方案适合所有的含耦合器的量子芯片版图的自动化仿真。
[0293]
(二)验证过程
[0294]
第一步，输入待仿真的量子芯片版图，以及各仿真任务的任务信息。
[0295]
该示例中待进行的仿真任务，可具体为：
[0296]
仿真任务一：仿真得到量子芯片版图中量子比特q1的本征频率；
[0297]
仿真任务二：仿真得到“q1-c-q2”所形成的量子系统的色散比例；
[0298]
仿真任务三：仿真得到量子比特q1-读取腔1的耦合强度；
[0299]
仿真任务四：仿真得到“q1-c-q2”中量子比特q1与量子比特q2之间的关断点。
[0300]
第二步，基于当前的仿真任务的任务信息，在第一仿真精度下对量子芯片版图进行预仿真，得到当前的仿真任务的仿真参数，比如，各仿真任务的仿真参数如表3所示：
[0301]
表3
[0302]
仿真任务名称目标仿真起始频率目标频率数量仿真任务一6.5ghz1仿真任务二6.5ghz6仿真任务三4ghz3仿真任务四6.5ghz2
[0303]
第三步，基于以上所述的方法调节量子器件的电感值，并运行仿真，得到量子芯片版图的性能分析结果。
[0304]
具体地，对于仿真任务一而言，该仿真任务一中所需仿真的目标量子器件为量子比特q1，此时，将量子芯片版图中的量子比特q1的电感值设置为8.1nh，将其它量子比特的电感值设置为6nh，进而基于表3中的仿真参数，利用本公开方案进行仿真，得到量子比特q1
的本征频率，并生成如图9(a)所示的性能分析结果。
[0305]
对于仿真任务二而言，该仿真任务二中所需仿真的目标量子器件为量子比特q1、量子比特q2以及耦合器c。此时，将量子比特q1以及量子比特q2的电感值调节为8.1nh；将耦合器c的电感值调节为打开点下的电感值，如6.5nh；以及，将其他量子比特的电感值调节为100nh，将其他耦合器的电感值调节为关断点下的电感值，比如2.3nh；进而基于表3中的仿真参数，并利用本公开方案进行仿真，得到任意两个目标量子器件间的耦合强度、以及各目标量子器件的本征频率，进而得到q1-c-q2所形成的量子系统的色散比例，并生成如图9(b)所示的性能分析结果。
[0306]
对于仿真任务三而言，该仿真任务三所需仿真的目标量子器件为量子比特q1，以及该量子芯片版图中所有的读取腔。该示例可采用与仿真任务一类似的方式进行电感值调节；进而基于表3中的仿真参数，并利用本公开方案进行仿真，得到读取腔1的本征频率、以及量子比特q1和读取腔1间的耦合强度，并生成如图9(c)所示的性能分析结果。
[0307]
对于仿真任务四而言，该仿真任务四所需仿真的目标量子器件为量子比特q1、量子比特q2以及耦合器c。该示例可采用与仿真任务二类似的方式进行电感值调节；进而基于表3中的仿真参数，并利用本公开方案进行仿真，并生成如图9(d)所示的性能分析结果。
[0308]
综上所述，可得到以上四个仿真任务的性能分析结果的总性能分析结果，如图9(e)所示，比如，总结果包括，第一部分基本信息，比如展示仿真的开始时间，量子芯片版图中量子比特的数目以及耦合器的数目等；第二部分，展示仿真任务一的仿真结果；第三部分，展示仿真任务二的任务结果，第四部分，展示仿真任务三的仿真结果；第五部分，展示仿真任务四的仿真结果。如此，自动化生成包含多个仿真任务的仿真结果的总性能分析结果。
[0309]
综上所示，本公开方案具有如下优势：
[0310]
第一，显著提速。本公开方案能够快速得到量子芯片版图的性能分析结果，为提升量子芯片版图的迭代效率奠定了基础。
[0311]
第二，自动化程度高。从输入版图和基础信息，到输出性能分析结果，无需任何人为操作，因此，大大提升了仿真验证的自动化程度。
[0312]
第三，操作简便。不需要研究人员去手动设置相关参数，当仿真任务的任务量增多时，这将大大减少操作的繁杂性。而且并非研究人员才能使用本发明进行仿真验证，缺少仿真知识储备的人员也可以快速进行仿真任务，因此，本公开方案的使用门槛低，便于工程化推广。
[0313]
第四，提升电磁仿真工作站利用率。手动仿真方法需要大量人为操作，导致电磁仿真工作在两个任务之间存在空档期，且可能因缺乏任务输入而浪费时间。相比之下，本公开方案自动仿真程序可以实现不间断工作，可实现两个仿真任务之间的几乎没有间隙，从而大大提高了电磁仿真工作站的时间利用率。
[0314]
本公开方案还提供了一种量子芯片版图的仿真装置，如图10所示，包括：
[0315]
仿真单元1001，用于执行量子器件的模式识别步骤；其中，所述模式识别步骤包括：对量子芯片版图进行第一仿真处理，得到多个本征模式信息；基于所述多个本征模式信息，得到量子器件在不同本征模式下的电感能量占比；其中，所述多个本征模式信息中的本征模式信息对应一本征模式；所述量子器件为所述量子芯片版图所包含的多个量子器件之一；基于量子器件在不同本征模式下的电感能量占比，从所述多个本征模式信息中识别出
量子器件的本征模式信息；
[0316]
输出单元1002，用于输出量子器件的本征模式信息。
[0317]
在本公开方案的一具体示例中，所述仿真单元，还用于：
[0318]
基于量子器件的本征模式信息，得到量子器件的第一本征频率。
[0319]
在本公开方案的一具体示例中，所述仿真单元，还用于：
[0320]
基于各量子器件的本征频率，得到所述量子芯片版图所对应的目标映射关系，其中，所述目标映射关系表征量子芯片版图中的量子器件与本征频率之间的对应关系。
[0321]
在本公开方案的一具体示例中，所述仿真单元，具体用于：
[0322]
从量子器件在不同本征模式下的电感能量占比中，确定出量子器件的目标电感能量占比；
[0323]
基于所述多个本征模式信息，确定出所述量子器件的目标电感能量占比所对应的本征模式信息；
[0324]
基于量子器件的目标电感能量占比所对应的本征模式信息，得到所述量子器件的本征模式信息。
[0325]
在本公开方案的一具体示例中，所述仿真单元，具体用于：
[0326]
从量子器件在不同本征模式下所对应的电感能量占比中，选取出最大占比，其中，所述目标电感能量占比为所述最大占比。
[0327]
在本公开方案的一具体示例中，所述仿真单元，具体用于采用如下方式得到所述多个量子器件中量子器件n在本征模式m下的电感能量占比p
mn
：
[0328]
基于多个本征模式信息，得到本征模式m存储在量子器件n中的电感能量以及得到本征模式m中存储的总电感能量其中，与本征模式m所对应的本征模式信息为所述多个本征模式信息之一；
[0329]
基于本征模式m存储在量子器件n中的电感能量以及本征模式m中存储的总电感能量得到量子器件n在本征模式m下的电感能量占比p
mn
。
[0330]
在本公开方案的一具体示例中，所述仿真单元，具体用于：
[0331]
基于多个本征模式信息，计算得到量子器件n的电感值ln，以及计算得到本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
；
[0332]
基于量子器件n的电感值ln、本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
，以及本征模式m所对应的本征频率ω'm，得到本征模式m存储在量子器件n中的电感能量
[0333]
其中，与本征模式m所对应的本征模式信息包含有本征模式m所对应的本征频率ω'm。
[0334]
在本公开方案的一具体示例中，所述仿真单元，具体用于：
[0335]
得到量子器件n在不同本征模式下的电感能量占比之间的关联关系；
[0336]
基于量子器件n在不同本征模式下的电感能量占比之间的关联关系，得到量子器件n的电感值ln。
[0337]
在本公开方案的一具体示例中，所述仿真单元，具体用于：
[0338]
基于本征模式m在空间中的电场强度分布信息，计算得到本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
；
[0339]
其中，与本征模式m所对应的本征模式信息包含有本征模式m在空间中的电场强度分布信息。
[0340]
在本公开方案的一具体示例中，所述仿真单元，具体用于：
[0341]
基于本征模式m在空间中的电场强度分布信息，得到本征模式m储存在空间中的平均电场能量其中，与本征模式m所对应的本征模式信息包含有本征模式m在空间中的电场强度分布信息；
[0342]
将本征模式m储存在空间中的平均电场能量作为所述本征模式m中存储的总电感能量
[0343]
在本公开方案的一具体示例中，所述仿真单元，还用于：
[0344]
基于量子器件的本征模式信息，得到量子芯片版图中量子器件之间的耦合强度；或者，
[0345]
基于量子器件的本征模式信息，以及本征模式信息与品质因子之间的预设映射关系，得到量子芯片版图中量子器件对应的品质因子。
[0346]
在本公开方案的一具体示例中，所述仿真单元，还用于：
[0347]
对量子芯片版图进行预仿真处理，得到预仿真结果；基于预仿真结果以及量子任务的任务信息，对量子芯片版图进行第二仿真处理，得到仿真结果；基于所述仿真结果生成针对所述仿真任务的目标报告；
[0348]
其中，所述预仿真处理的步骤包括所述量子器件的模式识别步骤，且所述预仿真结果是基于识别出的量子器件的本征模式信息所得；和/或，所述第二仿真处理的步骤包含有所述量子器件的模式识别步骤，且所述仿真结果是基于识别出的量子器件的本征模式信息所得。
[0349]
在本公开方案的一具体示例中，所述仿真单元，具体用于：
[0350]
在第一仿真精度下，进行量子器件的模式识别步骤，以得到第一仿真精度下量子器件的本征模式信息；
[0351]
基于第一仿真精度下量子器件的本征模式信息，得到预仿真结果。
[0352]
在本公开方案的一具体示例中，所述仿真单元，具体用于：
[0353]
在目标仿真精度下、基于预仿真结果以及量子任务的任务信息，进行量子器件的模式识别步骤，以得到目标仿真精度下量子器件的本征模式信息；
[0354]
基于目标仿真精度下量子器件的本征模式信息，得到目标仿真精度下的仿真结果。
[0355]
在本公开方案的一具体示例中，所述量子芯片版图为超导量子芯片的芯片版图。
[0356]
本公开实施例的装置的各单元的具体功能和示例的描述，可以参见上述方法实施例中对应步骤的相关描述，在此不再赘述。
[0357]
本公开方案还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，当至少一个量子处理单元执行时，所述计算机指令使得所述至少一个量子处理单元执行以上应用量子计算设备的所述方法。
[0358]
本公开方案还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现以上应用于经典计算设备所述的方法；
[0359]
或者，所述计算机程序在被至少一个量子处理单元执行时实现应用于量子计算设备所述的方法。
[0360]
本公开方案还提供了一种量子计算设备，所述量子计算设备包括：
[0361]
至少一个量子处理单元；
[0362]
存储器，耦合到所述至少一个qpu并用于存储可执行指令，
[0363]
所述指令被所述至少一个量子处理单元执行，以使所述至少一个量子处理单元能够执行应用于量子计算设备所述的方法。
[0364]
可以理解的是，本公开方案所述的中使用的量子处理单元(quantum processing unit，qpu)，也可称为量子处理器或量子芯片，可以涉及包括多个以特定方式互连的量子比特的物理芯片。
[0365]
而且，可以理解的是，本公开方案所述的量子比特可以指量子计算设备的基本信息单元。量子比特包含在qpu中，并推广了经典数字比特的概念。
[0366]
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种计算设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
[0367]
图11示出了可以用来实施本公开的实施例的示例计算设备1100的示意性框图。计算设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。计算设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字助理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
[0368]
如图11所示，设备1100包括计算单元1101，其可以根据存储在只读存储器(rom)1102中的计算机程序或者从存储单元1108加载到随机访问存储器(ram)1103中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 1103中，还可存储设备1100操作所需的各种程序和数据。计算单元1101、rom 1102以及ram 1103通过总线1104彼此相连。输入/输出(i/o)接口1105也连接至总线1104。
[0369]
设备1100中的多个部件连接至i/o接口1105，包括：输入单元1106，例如键盘、鼠标等；输出单元1107，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元1108，例如磁盘、光盘等；以及通信单元1109，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元1109允许设备1100通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0370]
计算单元1101可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1101的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1101执行上文所描述的各个方法和处理，例如量子芯片版图的仿真方法。例如，在一些实施例中，量子芯片版图的仿真方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元1108。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 1102和/或通信单元1109而被载入和/或安装到设备1100上。当计算机程序加载到ram 1103并由计算单元1101执行时，可以执行上
文描述的量子芯片版图的仿真方法量子芯片版图的仿真方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元1101可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行量子芯片版图的仿真方法。
[0371]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0372]
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0373]
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0374]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入、或者触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0375]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
[0376]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计
算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
[0377]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0378]
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

技术特征：
1.一种量子芯片版图的仿真方法，包括：量子器件的模式识别步骤：其中，所述模式识别步骤包括：对量子芯片版图进行第一仿真处理，得到多个本征模式信息；基于所述多个本征模式信息，得到量子器件在不同本征模式下的电感能量占比；其中，所述多个本征模式信息中的本征模式信息对应一本征模式；所述量子器件为所述量子芯片版图所包含的多个量子器件之一；基于量子器件在不同本征模式下的电感能量占比，从所述多个本征模式信息中识别出量子器件的本征模式信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述量子器件的模式识别步骤还包括：基于量子器件的本征模式信息，得到量子器件的本征频率。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述量子器件的模式识别步骤还包括：基于各量子器件的本征频率，得到所述量子芯片版图所对应的目标映射关系，其中，所述目标映射关系表征量子芯片版图中的量子器件与本征频率之间的对应关系。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述基于量子器件在不同本征模式下的电感能量占比，从所述多个本征模式信息中识别出量子器件的本征模式信息，包括：从量子器件在不同本征模式下的电感能量占比中，确定出量子器件的目标电感能量占比；基于所述多个本征模式信息，确定出所述量子器件的目标电感能量占比所对应的本征模式信息；基于量子器件的目标电感能量占比所对应的本征模式信息，得到所述量子器件的本征模式信息。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述从量子器件在不同本征模式下的电感能量占比中，确定出量子器件的目标电感能量占比，包括：从量子器件在不同本征模式下所对应的电感能量占比中，选取出最大占比，其中，所述目标电感能量占比为所述最大占比。6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其中，所述基于所述多个本征模式信息，得到量子器件在不同本征模式下的电感能量占比，包括：采用如下方式得到所述多个量子器件中量子器件n在本征模式m下的电感能量占比p
mn
：基于多个本征模式信息，得到本征模式m存储在量子器件n中的电感能量以及得到本征模式m中存储的总电感能量其中，与本征模式m所对应的本征模式信息为所述多个本征模式信息之一；基于本征模式m存储在量子器件n中的电感能量以及本征模式m中存储的总电感能量得到量子器件n在本征模式m下的电感能量占比p
mn
。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于多个本征模式信息，得到本征模式m存储在量子器件n中的电感能量包括：基于多个本征模式信息，计算得到量子器件n的电感值l
n
，以及计算得到本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
；
基于量子器件n的电感值l
n
、本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
，以及本征模式m所对应的本征频率ω'
m
，得到本征模式m存储在量子器件n中的电感能量其中，与本征模式m所对应的本征模式信息包含有本征模式m所对应的本征频率ω'
m
。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于多个本征模式信息，计算得到量子器件n的电感值l
n
，包括：得到量子器件n在不同本征模式下的电感能量占比之间的关联关系；基于量子器件n在不同本征模式下的电感能量占比之间的关联关系，得到量子器件n的电感值l
n
。9.根据权利要求7所述的方法，其中，基于多个本征模式信息，计算得到本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
，包括：基于本征模式m在空间中的电场强度分布信息，计算得到本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
；其中，与本征模式m所对应的本征模式信息包含有本征模式m在空间中的电场强度分布信息。10.根据权利要求6-9任一项所述的方法，其中，所述得到本征模式m中存储的总电感能量包括：基于本征模式m在空间中的电场强度分布信息，得到本征模式m储存在空间中的平均电场能量其中，与本征模式m所对应的本征模式信息包含有本征模式m在空间中的电场强度分布信息；将本征模式m储存在空间中的平均电场能量作为所述本征模式m中存储的总电感能量11.根据权利要求1-10任一项所述的方法，其中，所述仿真方法还包括：基于量子器件的本征模式信息，得到量子芯片版图中量子器件之间的耦合强度；或者，基于量子器件的本征模式信息，以及本征模式信息与品质因子之间的预设映射关系，得到量子芯片版图中量子器件对应的品质因子。12.根据权利要求3-11任一项所述的方法，其中，所述仿真方法还包括：对量子芯片版图进行预仿真处理，得到预仿真结果；基于预仿真结果以及量子任务的任务信息，对量子芯片版图进行第二仿真处理，得到仿真结果；基于所述仿真结果生成针对所述仿真任务的目标报告；其中，所述预仿真处理的步骤包括所述量子器件的模式识别步骤，且所述预仿真结果是基于识别出的量子器件的本征模式信息所得；和/或，所述第二仿真处理的步骤包含有所述量子器件的模式识别步骤，且所述仿真结果是基于识别出的量子器件的本征模式信息所得。13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述对量子芯片版图进行预仿真处理，得到预仿真结果，包括：在第一仿真精度下，进行量子器件的模式识别步骤，以得到第一仿真精度下量子器件
的本征模式信息；基于仿真任务的任务信息以及第一仿真精度下量子器件的本征模式信息，得到预仿真结果；其中，所述预仿真结果包括所述仿真任务所需的仿真参数。14.根据权利要求12所述的方法，其中，所述基于预仿真结果以及量子任务的任务信息，对量子芯片版图进行第二仿真处理，得到仿真结果，包括：在目标仿真精度下、基于预仿真结果以及量子任务的任务信息，进行量子器件的模式识别步骤，以得到目标仿真精度下量子器件的本征模式信息；基于目标仿真精度下量子器件的本征模式信息，得到目标仿真精度下的仿真结果。15.根据权利要求1-14任一项所述的方法，其中，所述量子芯片版图为超导量子芯片的芯片版图。16.一种量子芯片版图的仿真装置，包括：仿真单元，用于执行量子器件的模式识别步骤；其中，所述模式识别步骤包括：对量子芯片版图进行第一仿真处理，得到多个本征模式信息；基于所述多个本征模式信息，得到量子器件在不同本征模式下的电感能量占比；其中，所述多个本征模式信息中的本征模式信息对应一本征模式；所述量子器件为所述量子芯片版图所包含的多个量子器件之一；基于量子器件在不同本征模式下的电感能量占比，从所述多个本征模式信息中识别出量子器件的本征模式信息；输出单元，用于输出量子器件的本征模式信息。17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述仿真单元，还用于：基于量子器件的本征模式信息，得到量子器件的第一本征频率。18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述仿真单元，还用于：基于各量子器件的本征频率，得到所述量子芯片版图所对应的目标映射关系，其中，所述目标映射关系表征量子芯片版图中的量子器件与本征频率之间的对应关系。19.根据权利要求16-18任一项所述的装置，其中，所述仿真单元，具体用于：从量子器件在不同本征模式下的电感能量占比中，确定出量子器件的目标电感能量占比；基于所述多个本征模式信息，确定出所述量子器件的目标电感能量占比所对应的本征模式信息；基于量子器件的目标电感能量占比所对应的本征模式信息，得到所述量子器件的本征模式信息。20.根据权利要求19所述的装置，其中，所述仿真单元，具体用于：从量子器件在不同本征模式下所对应的电感能量占比中，选取出最大占比，其中，所述目标电感能量占比为所述最大占比。21.根据权利要求16-20任一项所述的装置，其中，所述仿真单元，具体用于采用如下方式得到所述多个量子器件中量子器件n在本征模式m下的电感能量占比p
mn
：基于多个本征模式信息，得到本征模式m存储在量子器件n中的电感能量以及得到本征模式m中存储的总电感能量其中，与本征模式m所对应的本征模式信息为所述多个本征模式信息之一；
基于本征模式m存储在量子器件n中的电感能量以及本征模式m中存储的总电感能量得到量子器件n在本征模式m下的电感能量占比p
mn
。22.根据权利要求21所述的装置，其中，所述仿真单元，具体用于：基于多个本征模式信息，计算得到量子器件n的电感值l
n
，以及计算得到本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
；基于量子器件n的电感值l
n
、本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
，以及本征模式m所对应的本征频率ω'
m
，得到本征模式m存储在量子器件n中的电感能量其中，与本征模式m所对应的本征模式信息包含有本征模式m所对应的本征频率ω'
m
。23.根据权利要求22所述的装置，其中，所述仿真单元，具体用于：得到量子器件n在不同本征模式下的电感能量占比之间的关联关系；基于量子器件n在不同本征模式下的电感能量占比之间的关联关系，得到量子器件n的电感值l
n
。24.根据权利要求22所述的装置，其中，所述仿真单元，具体用于：基于本征模式m在空间中的电场强度分布信息，计算得到本征模式m在空间中量子器件n沿电压积分线的电压v
mn
；其中，与本征模式m所对应的本征模式信息包含有本征模式m在空间中的电场强度分布信息。25.根据权利要求21-24任一项所述的装置，其中，所述仿真单元，具体用于：基于本征模式m在空间中的电场强度分布信息，得到本征模式m储存在空间中的平均电场能量其中，与本征模式m所对应的本征模式信息包含有本征模式m在空间中的电场强度分布信息；将本征模式m储存在空间中的平均电场能量作为所述本征模式m中存储的总电感能量26.根据权利要求16-25任一项所述的装置，其中，所述仿真单元，还用于：基于量子器件的本征模式信息，得到量子芯片版图中量子器件之间的耦合强度；或者，基于量子器件的本征模式信息，以及本征模式信息与品质因子之间的预设映射关系，得到量子芯片版图中量子器件对应的品质因子。27.根据权利要求18-26任一项所述的装置，其中，所述仿真单元，还用于：对量子芯片版图进行预仿真处理，得到预仿真结果；基于预仿真结果以及量子任务的任务信息，对量子芯片版图进行第二仿真处理，得到仿真结果；基于所述仿真结果生成针对所述仿真任务的目标报告；其中，所述预仿真处理的步骤包括所述量子器件的模式识别步骤，且所述预仿真结果是基于识别出的量子器件的本征模式信息所得；和/或，所述第二仿真处理的步骤包含有所述量子器件的模式识别步骤，且所述仿真结果是基于识别出的量子器件的本征模式信息所得。28.根据权利要求27所述的装置，其中，所述仿真单元，具体用于：在第一仿真精度下，进行量子器件的模式识别步骤，以得到第一仿真精度下量子器件
的本征模式信息；基于第一仿真精度下量子器件的本征模式信息，得到预仿真结果。29.根据权利要求27所述的装置，其中，所述仿真单元，具体用于：在目标仿真精度下、基于预仿真结果以及量子任务的任务信息，进行量子器件的模式识别步骤，以得到目标仿真精度下量子器件的本征模式信息；基于目标仿真精度下量子器件的本征模式信息，得到目标仿真精度下的仿真结果。30.根据权利要求16-29任一项所述的装置，其中，所述量子芯片版图为超导量子芯片的芯片版图。31.一种计算设备，包括：至少一个量子处理单元qpu；存储器，耦合到所述至少一个qpu并用于存储可执行指令，所述指令被所述至少一个qpu执行，以使所述至少一个qpu能够执行权利要求1-15中任一项所述的方法；或者，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-15中任一项所述的方法。32.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，当至少一个量子处理单元执行时，所述计算机指令使得所述至少一个量子处理单元执行根据权利要求1-15任一项所述的方法；或者，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-15中任一项所述的方法。33.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被至少一个量子处理单元执行时实现根据权利要求1-15中任一项所述的方法；或者所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-15中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种量子芯片版图的仿真方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机领域，尤其涉及量子计算、量子仿真领域。具体实现方案为：对量子芯片版图进行仿真，得到多个本征模式信息；基于所述多个本征模式信息，得到量子器件在不同本征模式下的电感能量占比；其中，所述多个本征模式信息中的本征模式信息对应一本征模式；所述量子器件为所述量子芯片版图所包含的多个量子器件之一；基于量子器件在不同本征模式下的电感能量占比，从所述多个本征模式信息中识别出量子器件的本征模式信息。模式信息中识别出量子器件的本征模式信息。模式信息中识别出量子器件的本征模式信息。


技术研发人员：杨卓琛 余轲辉 晋力京
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：2023.05.22
技术公布日：2023/9/20