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41.
骆雪梅 《光谱学与光谱分析》2003,23(1):178-181
量子计算机是一种以量子耦合方式进行信息处理的装置[1 ] 。原则上 ,它能利用量子相干干涉方法以比传统计算机更快的速度进行诸如大数的因式分解、未排序数据库中的数据搜索等工作[2 ] 。建造大型量子计算机的主要困难是噪音、去耦和制造工艺。一方面 ,虽然离子陷阱和光学腔实验方法大有希望 ,但这些方法都还没有成功实现过量子计算。另一方面 ,因为隔离于自然环境 ,核自旋可以成为很好的“量子比特” ,可能以非传统方式使用核磁共振 (NMR)技术实现量子计算。本文介绍一种用NMR方法实现量子计算的方法 ,该方法能够用比传统方法少的步骤解决一个纯数学问题。基于该方法的简单量子计算机使用比传统计算机使用更少的函数“调用”判断一未知函数的类别。 相似文献
42.
43.
模糊关系矩阵传递闭包的Warshall算法 总被引:8,自引:2,他引:6
通过对照关系的传递闭包和模糊关系的传递闭包,把求关系矩阵的传递闭包的算法完整地推广到模糊关系矩阵上。 相似文献
44.
分子生物学中基因无方向的反向基因组重排问题在数学上已被证明是一个NP困难问题.基于断点图的概念,给出一个时间复杂性为O(max{b^(π),nb(π)}),空间复杂性为0(n)的求其近似最优解的算法.其中n为基因组中基因个数,π=(π1,π2,…,πn)表示n个基因的一种排列,b(π)表示排列π中的断点数.数据实验的结果表明,该近似算法可以求得较好的结果. 相似文献
45.
利用DA算法实现大规模FIR滤波器 总被引:3,自引:0,他引:3
分布式算法是一种广泛地应用在可编程逻辑序列(FPCA)和ASIC设计中计算乘积和的算法。DA算法的处理速度仅与输入的位宽有关,对于大规模乘积和的运算,其计算速度有着明显的优势。当输入位宽过大时,可以将DA算法改进成并串结构以获得更快的处理速度。该文对在FPCA中利用DA算法实现大规模FIR滤波器,提出了具体的实现方案。 相似文献
46.
序列模式挖掘是数据挖掘的重要分支,GSP算法与PSP算法是序列模式挖掘中的两种典型算法。本文介绍了这两种算法并对其进行了分析与比较。 相似文献
47.
通过对总线仲裁链式查询方式的分析,提出了一种最近最常提出总线请求的平等响应算法,克服了链式查询方式中设备优先级固定的缺点,提高了设备获取总线控制权的灵活性。 相似文献
48.
作为语音信号处理领域一项基本、关键的技术,基音检测在语音信号处理中扮演着重要的角色,一直是语音信号处理的一个研究热点.首先对传统的基于短时自相关函数法的基音检测进行了研究;在此基础上提出了一种能同时检测一段语音信号基音周期的方法,有效地克服了传统基音检测算法只能检测一帧语音信号基音的缺点.进行了实验仿真,结果表明通过去野点,中值平滑等后处理的基于段的基音检测算法比传统的基于帧的基音检测算法具有更好的抗噪性. 相似文献
49.
构建了一个新的光滑价值函数来求解Po-函数非线性互补问题.区别于以往所构建的价值函数,构建的新的光滑价值函数不含任何光滑参数.对于Po-函数,可以得到,此价值函数的任一稳定点都是非线性互补问题的解.基于这个简单的光滑价值函数,提出了求解Po-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法.在适当的条件下,该算法的全局收敛性及局部超线性(二次收敛性)也得到了证明. 相似文献
50.
Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks
LI YanHui GUO Zheng MA WenCai YANG Da WANG Dong ZHANG Min ZHU ding ZHONG GuoCai LI YongJin YAO Chen WANG Jing 《科学通报(英文版)》2007,52(24):3363-3370
Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins. 相似文献