量子线路仿真的分治算法

本文将通用量子线路分为两类,给出了每类中两种线路的酉算子表达式;根据矩阵张量积转置相似定理,实现了两类线路酉算子间的转换. 引入矩阵的直和运算并将其扩展到向量上,以简洁的形式直观地表示出量子线路对输入向量的作用. 在将量子线路抽象为受控酉运算嵌套的基础上,提出了仿真量子线路的分治算法. 相较于其他基于状态向量的仿真算法,该算法避免了通过张量积运算生成酉矩阵,从而节省了存储空间; 并且在仿真非平凡的量子线路时具有更好的时间复杂度.     

AES算法的量子线路实现

量子信息学,是量子力学与信息科学相结合的产物,是以量子力学的态叠加原理为基础,研究信息处理的一门新兴前沿科学。在信息安全方面,量子物理学以意想不到的方式给我们带来了全新的思路和技术。文中设计了分组密码AES的量子线路模拟方案,并使用C＋＋程序语言模拟了AES的量子线路实现。     

用于量子网络的量子记忆存储与检索时间纪录刷新

研究人员将量子信息存储到非常冰冷的原子"缠结"中,大幅提高了从中检索的时间.虽然提高的时间只有短短几毫秒,但在光学网络中,几毫秒足够将数据从一个量子中继器传输到另一个量子中继器,这使科学家朝量子网络的制造迈出了意义重大的一步.     

量子近似优化算法在数字分区问题中的应用

量子近似优化算法（QAOA）是一种近似求解组合优化问题的方法,它通过反复调整电路参数,以获取问题哈密顿量的最大期望值为目的来解决问题,在组合优化问题领域具有广阔的应用前景。将QAOA应用于数字分区问题（二分区问题）,通过将问题函数转换成对应的哈密顿量,构造了量子线路,采用线性近似约束优化（COBYLA）方法对电路参数进行了优化,并使用IBMQ模拟平台进行了模拟实验。研究发现量子近似优化算法在数字分区问题中有着良好的性能表现,可在多项式时间内给出问题的解,并且降低了问题的时间复杂度。     

基于矩阵变换的线性最近邻量子线路综合与优化

为了构造线性最近邻量子线路,降低线性量子可逆线路的量子代价,提出了一种基于矩阵变换的线性量子线路综合与优化方法.该方法给出了线路的矩阵表示和基于矩阵的近邻CNOT（Controlled NOT Gate）门判定,并提出矩阵分组的最佳方案,保证了线路综合中CNOT门数量最优.为了实现量子线路近邻化,提出了swap门的矩阵表示及线路近邻化规则,证明了两种swap门添加方式的等效性;提出了不同情况下swap门的消除规则,降低了近邻化后量子线路的量子代价.选择benchmark例题库中具有代表性的线路进行实验,与已有的量子线路近邻化算法相比,线路量子代价平均优化率为34.31%.     

基于量子线路逻辑运算的单光子量子态测量方案

在量子探测领域,关键任务之一就是要对未知量子态进行测量以获取量子态信息。通过将量子计算中的量子门所组成的量子线路应用于量子探测领域,提出实现单光子未知量子态的测量方案。利用量子计算的叠加性、纠缠性、可纠错性以及量子线路的可集成性,可以使得探测更具高效性并简化探测的实验系统。利用本文提出的探测新方案,通过仿真计算对该方案进行了模拟。在该方案的理论计算与仿真模拟结果的基础上,得到了以下的结论:通过在不同信噪比等参数的条件下选择适当的测量次数,基于量子线路的方案可以得到较为精确的测量结果。     

多索引二分查找方法的研究与实现

二分查找方法效率高、算法成熟且易于实现,从而被计算机软件广泛应用,但二分查找对同一份数据以不同的关键字进行查找时,需要按照不同的关键字对数据集合进行排序,导致同一份数据集合按照不同的顺序被存储多次,造成大量的内存空间浪费。基于上述背景,本文设计了多索引二分查找方法,其通过对数据进行有序索引,较好的解决了同一份数据按照不同顺序存储时浪费空间的问题。     

量子GA-PLS特征选择算法及其应用

为进一步提高遗传算法-偏最小二乘法的计算速度和计算效率,将量子算法融合到遗传算法-偏最小二乘法中,提出一种新的特征选择方法—量子遗传算法-偏最小二乘法（Quantum Genetic Algorithm-Partial Square Least,QGA-PLS）算法。该方法利用量子态和叠加态原理对染色体进行编码,采用量子旋转门进行遗传操作,以实现参数的更新和增强种群多样性,同时,用量子计算重新构建了偏最小二乘法回归模型来计算个体适应度,以充分发挥快速收敛和全局优化能力。将方法应用于函数极值优化和Iris数据集的特征选择,实验结果表明,QGA-PLS在特征选择、运算时间和分类准确率方面优于QGA和GA-PLS,从而验证了QGA-PLS算法的有效性。     

一种基于二分图最优匹配的镜头检索方法

镜头检索是基于内容的视频检索的重要内容.本文首次尝试将二分图的最优匹配用于镜头检索.与现有方法相比,本文提出的方法强调在一一对应的前提下,全面客观地度量两个镜头的相似度.把两个镜头的相似度度量建模为一个带权的二分图:镜头中的每一帧看成二分图的一个结点,两个镜头之间任意帧的相似值作为边的权值.在一一对应的前提下,利用最优匹配的Kuhn-Munkres算法求出该二分图的最大权,以此作为两个镜头的相似度.考虑到检索速度问题,提出了两个改进算法.实验对比结果证实了本文所提方法在镜头检索中的优异表现.     

基于MCT可逆线路的量子线路近邻化排布

为了实现量子线路线性最近邻（LNN）排布,给出了可逆MCT门的最近邻Toffoli门级联方法.为了解决线路近邻化中额外插入的SWAP门增加量子代价的问题,引入NNTS门减少插入的SWAP门数,并给出了MCT门基于NNTS门的最近邻线路排布.提出了量子线路近邻化排布算法,将多控制MCT门通过交换线路的顺序得到其最近邻线路排布,然后将每个NNTS门替换为其最优的LNN量子线路实现,得到该MCT线路的LNN量子线路,该方法可以减少量子线路的长度和量子代价.通过Benchmark例题测试,并与现有的线路近邻化结果进行比较,所需插入的SWAP门数平均减少42.83%,量子代价平均改善率达14.80%.     

AES中S盒变换的量子线路实现

量子特性以它天然的物理优势（如叠加性、并行性、隐性传态等）被人们日益关注,能否将量子特性有效地应用于密码学领域,是近年来密码学研究的新方向。文中基于这点,对AES算法中的SubBytes变换提出了可操作的量子线路实现方案。     

基于遍历搜索二叉树中最长路径的算法研究

在对二叉树存储结构进行分析的基础上,介绍二叉树遍历算法的一种应用,即基于求解二叉树深度算法设计实现的搜索二叉树中最长路径的算法。这里详细介绍了搜索二叉树中最长路径问题的分析解决思路,在对可能的预期结果进行分析的基础上,给出了算法的设计方案,同时给出了具体的C语言算法描述。     

量子遗传算法在多输出Reed-Muller逻辑电路最佳极性搜索中的应用

量子遗传算法是一种融合量子计算和遗传算法优点的智能算法,常用于求解组合优化问题.本文给出多输出RM(Reed Muller)逻辑电路最佳极性搜索方案,将量子遗传算法应用到多输出固定极性RM电路逻辑优化中.针对量子遗传算法易陷入局部极值的缺陷,结合群体灾变思想,提出一种基于量子遗传算法的多输出RM逻辑电路最佳极性搜索算法.最后对多个大规模PLA格式基准电路测试表明：该算法与基于遗传算法的最佳极性搜索相比,在优化能力、寻优性能和收敛速度等方面都有不同程度的提高.     

图像目标质心快速搜索算法

提出一种利用x轴、y轴对称平方距离模板并行搜索跟踪二值图像目标质心的新算法,并针对该方法提出了快速实现法.在导弹跟踪目标过程中,当目标发生平移、旋转、缩放时,利用目标的差分内积性质,可快速计算出目标质心位置.仿真结果表明,新算法相比改进前的算法,质心误差始终控制在1.0个像素内,搜索速度有很大提高,而新算法的快速实现更是极大的提高了质心跟踪速度.     

基于伞布搜索法的贴片机贴装顺序优化算法

以多贴装头直列式贴片机为研究对象,对喂料器已指派情况的元件贴装顺序优化问题提出了一种新的基于伞布搜索算法(SS)的优化算法.首先介绍了SS算法初始种解的生成方法以及如何保证初始种解的多样性的方法.其次讨论了待评估解的改良算法的设计思路和实现方法.其后提出了SS算法种群参考解集的生成和合并规则以及重复解的判定方法.最后将本文提出的SS算法与GA算法用38块评估板进行比较,结果表明算法SS比GA优化效果更好.     

论光子分裂视角下二进制数据的量子态表达

根据相关的基本概念,从量纲分析和思想 实验的角度介绍了光速的起源,并指出了超光速的不可能性。深 入探讨了光量子和量子态等概念的内涵。基于光子分裂的视 角,分析了基于量子态表达二进制数据的物理实质,提出了可 控的光子分裂的概念。可控的光子分裂是实现二进制数据量子 态表达的前提。讨论了量子通信的现有理论基础可能会面临的问 题。     

基于量子计算的用户识别算法

本文提出了基于量子算法的快速用户识别算法.当代社会进入互联网时代后,大量的信息充斥在网络上,许多有价值的信息被隐藏在Weblog中,大数据分析的一项任务就是通过对Weblog的分析得到用户行为模式等重要的信息,在这之前必须要做的是对用户进行识别.以往对用户识别算法的研究较为侧重在准确度方面,识别的速度尚不能令人满意.本文基于Grover搜索算法提出了扩展记录模式和非扩展记录模式的两种快速IP地址搜索算法,将搜索的查询复杂度进行了二次加速.     

三个量子比特的GroVer量子搜寻算法的核磁共振实现

Ｇｒｏｖｅｒ量子搜寻算法是一种重要的量子算法。本文利用核磁共振模拟机首次实现了三个量子比特（ｑｕｂｉｔ）的Ｇｒｏｖｅｒ搜寻算法,讨论了量子计算机确实比经典电子计算机有效。     

一种解决组合优化问题的改进型量子遗传算法

在量子遗传算法(QGA)的基础上,提出了一种解决组合优化问题的改进型量子遗传算法(NIQGA).为充分利用量子态的干涉性和纠缠性,该算法引入了动态调整量子门旋转角步长机制、量子交叉操作和量子变异操作,因而具有更高的搜索效率.利用两种典型组合优化问题——0/1背包问题和路由选择问题进行验证.结果表明,相比于GA和QGA,NIQGA具有收敛速度快和全局搜索能力强的特点,在解决基因间弱关联性的组合优化问题时有更优的性能.