实验室量子计算方向工作被Euro-Par2025（CCF B类）接收，论文题目为“Quantum Delta Encoding: Optimizing DataStorage on Quantum Computers with Resource Eficiency”。本次Euro-Par25共收到264篇投稿，最终录用78篇论文，录用率为29.5%。该论文提出了一种名为**Quantum Delta Encoding (QDE)**的创新性框架，通过结合经典Delta编码和量子基态编码，显著优化了量子数据存储的资源效率，为量子计算中的数据处理提供了全新解决方案。该论文第一作者为实验室2022级博士张嘉乐，通讯作者为实验室负责人胡俊成老师，主要合作者包括实验室2024级硕士樊宇哲和吉林大学车喜龙教授。
研究背景
随着信息技术的迅猛发展，数据量的爆炸式增长对存储和处理能力提出了巨大挑战。传统经典压缩算法在处理大规模数据集时，往往需要O(N)比特的存储空间，难以满足实时处理需求。量子计算凭借其独特的并行性和纠缠特性，为高效数据存储和处理开辟了新路径。然而，现有量子数据编码方法依赖复杂的多量子比特控制非门（CNOT），导致量子资源消耗高、电路分解复杂，且在噪声中间尺度量子（NISQ）设备上鲁棒性不足。如何在保证无损数据恢复的同时，降低量子比特和量子门的使用，成为亟待解决的难题。
实验设计
如图1所示，QDE受经典Delta编码启发，提出了一种资源高效的无损量子数据编码模型。QDE通过设定一个基准值γ，将数据集的大部分信息存储在非纠缠寄存器中，仅对偏差值δ通过纠缠进行编码，从而显著减少纠缠量子比特和量子门的需求。QDE的核心设计包括：
- 基准存储：使用简单的量子X门存储基准值γ，无需纠缠资源。
- 偏差编码：通过H门和多量子比特控制非门（CNOT）对偏差值δ和位置索引i进行纠缠编码，生成QDE状态|QDE⟩。
3.QRAM兼容性：QDE状态可直接与量子随机存取存储器（QRAM）集成，支持后续量子数据处理任务，如图像处理和数据加密。
理论分析表明，对于大小为2ⁿ×2ⁿ的数据集，QDE仅需log N + log k + 1个纠缠量子比特（k为最大偏差δ的比特数），远低于现有模型。此外，QDE将运行时复杂度从O(n·2²ⁿ)优化至最优情况下的O(n)，展现出显著的资源效率优势。
实验结果
文章的实验部分在IBM Quantum平台的模拟器（qasm）以及两台超导量子计算机（ibm_sherbrooke和ibm_kyiv）上进行了验证。实验结果表明：
- 存储效率：在存储4元素数据集（如{2024, 2025, 2026, 2027}）时，QDE仅需4个量子比特，量子电路构造仅涉及3个H门和4个CNOT门，远低于传统方法。
- 噪声鲁棒性：QDE对相位移噪声表现出较强的鲁棒性，相较于BRQI和PE-NGQR等模型，QDE状态在噪声影响下的保真度下降速率更慢。
- 图像处理能力：在2×2彩色图像上，QDE支持R、B通道交换和水平翻转等操作，时间复杂度从O(n²)优化至接近常数级别，实验结果在模拟器（50,000次采样）和真实量子硬件（20,000次采样）上均与理论状态一致。
- 真实数据集测试：在纽约证券交易所开盘价、摩洛哥电力消耗和美国沃尔玛价格指数等数据集上，QDE的量子比特消耗低至10-12个，优于经典Delta编码及其他量子模型。
QDE通过创新性地结合经典Delta编码与量子基态编码，不仅实现了量子数据存储的资源优化，还为量子图像处理和数据加密等后续任务提供了高效支持。实验结果验证了QDE在NISQ设备上的适用性和噪声鲁棒性。未来，实验室将进一步探索QDE在量子机器学习和量子通信中的应用潜力。
论文代码和数据已开源，欢迎访问： https://github.com/kennyZhangsky/Quantum-Delta-Encoding
Euro-Par25 全称为The 31st European Conference on Parallel and Distributed Computing，涵盖并行和分布式处理的各个方面，涵盖从理论到实践、从小型到大型并行和分布式系统及基础设施、从基础计算问题到应用、从架构、编译器、语言和接口设计与实现，到工具、支持基础设施以及应用程序性能等各个方面。Euro-Par 的参与者来自学术机构、政府实验室和工业组织的研究人员。Euro-Par 旨在成为这些专业人士在其特定领域展示新成果的首选平台。Euro-Par 为集中技术讨论以及与众多、广泛且多元化的受众互动提供了一个绝佳的平台。