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龙图腾网恭喜北京航空航天大学申请的专利一种基于CPU和GPU协同的大规模量子电路模拟方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114595820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210232271.4，技术领域涉及：G06N10/20；该发明授权一种基于CPU和GPU协同的大规模量子电路模拟方法是由杨海龙;仲书璋设计研发完成，并于2022-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CPU和GPU协同的大规模量子电路模拟方法在说明书摘要公布了：本发明针对量子电路模拟，公开了一种基于CPU和GPU协同的大规模量子电路模拟方法，步骤包括：1对量子比特信息分页存储，建立页表管理数据；2对输入的量子电路进行重排；3对数据进行重映射；4在通信时建立流水线缓存体系。本发明充分利用了量子电路的特性，对于量子电路模拟的访存效率进行了优化。

本发明授权一种基于CPU和GPU协同的大规模量子电路模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CPU和GPU协同的大规模量子电路模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：启动量子电路模拟进程，读取待计算量子电路的输入，所述输入包括量子比特的数量n、量子比特初始状态Ψ、量子门集合G和量子门排布图E；步骤2：调用内存管理器，使用全振幅的方式对量子比特初始状态Ψ进行存储，存放在状态数组s中；步骤3：调用内存管理器，将状态数组s分页存储，使用页面作为后续数据迁移的基本单元；步骤4：将量子门集合G中的量子门作为结点，量子门排布图E中记录的量子门之间的有向依赖作为边，建立有向无环图DAG；步骤5：基于步骤4建立完成的有向无环图DAG，将该有向无环图DAG划分为多个互相独立的子电路Si，构成子电路集合S，Si中的子电路量子门集合记作Gi；步骤6：调用执行器，对于划分出的子电路集合S，每次取出一个子电路Si，进入步骤7；步骤7：遍历子电路Si中不存在数据依赖性的量子比特集合为Q，量子比特，当且仅当对于子电路量子门集合Gi中的任意门g，如果仅作用到量子比特q，即： 步骤8：若量子比特集合Q为空集，进入步骤11；否则从量子比特集合Q中逐一取出量子比特q，记q的索引为indexq，如果indexqn-2k，即q在索引中的位置对应页内偏移，进入步骤9，否则进入步骤10；步骤9：遍历量子比特索引的[n-2k,n-k-1]位，如果存在一个索引x，使得该索引x对应的量子比特，则重映射qx与q的索引，进入步骤8；步骤10：遍历量子比特索引的[n-k,n-1]位，如果存在一个索引x，使得索引x对应的量子比特,则重映射qx与q的索引，进入步骤8；步骤11：在包含多个计算节点的集群上，对量子电路进行模拟，对于包含s个量子比特 的子电路，其中每一个量子门表示为2s2s的方阵A，n时刻s个量子比特的状态表示为长度 为2s的向量Ψsn，n+1时刻s个量子比特的状态表示为长度为2s的向量Ψsn+1，则每一次 量子门的作用表示为： 计算过程中需要进行任务划分，将计算任务以高k位为任务编号，均衡发送到可用的GPU中，进入步骤12；步骤12：需要在计算节点之间发送数据时，发送方执行发送任务，接收方执行接收、加载和运行任务，对于每一个计算节点，开启一个线程单独处理发送任务；当发送任务结束之后，关闭该线程，接收、加载和运算任务使用原线程执行，结束后检查所有子电路是否计算完毕，完毕则进入步骤13，否则返回步骤7；步骤13：计算完步骤6子电路集合S中所有子电路，输出最终的量子比特状态Ψn： 其中为经过所有量子门作用后，量子比特状态为00…000的概率，为经过所有量子门作用后，量子比特状态为的概率；所述步骤9中，重映射的方法为：（1）如果不存在数据依赖性的量子比特qx=取出的量子比特q,保持不变；（2）如果qx≠q，则交换s[q0q1…qx…q…qn-2qn-1]与s[q0q1…（1-qx）…（1-q）…qn-2qn-1]的取值，即交换q与qx在内存管理器中的页码位置；如果不存在x或者交换完成，则将取出的量子比特q放回量子比特集合Q，返回步骤8。

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