SHOR量子算法的原理与模拟的研究

着重介绍大数质因子分解的Shor量子算法的原理、实现步骤和实现方法，并用现存的模拟器在常规计算机上加以模拟，最后探讨了Shor算法的有效性以及对量子算法模拟的看法。     

SHOR量子算法的原理与模拟的研究

着重介绍大数质因子分解的Shor量子算法的原理\实现步骤和实现方法,并用现存的模拟器在常规计算机上加以模拟,最后探讨了Shor算法的有效性以及对量子算法模拟的看法.     

NDQJava语言词法分析程序

随着计算机硬件的发展,电子元件的功能即将受到量子效应的影响.对量子计算和量子计算机的研究迫在眉睫.Shor(Journal of Computing,1994,26:1484～1509)提出的大数质因子分解算法,向人们展示量子计算诱人的潜力.为验证量子算法正确性、通用量子计算机的可行性以及帮助理解量子力学中诸多问题,南京大学量子计算与量子信息研究组于2006年春设计了一种量子程序设计语言--NDQJava,并于同年夏在经典计算机上模拟实现了NDQJava的处理系统.此处理系统遵循编译一解释的途径,由词法分析程序、语法分析与代码转换程序、量子汇编与解释程序三部分组成.作为处理系统的第一部分,词法分析程序须将能够正确分析源程序并给出结构明确的单词属性字序列,它的设计实现遵循了简明、易用两条准则.本文着重介绍词法分析程序,较为详细地讨论了其设计与实现过程,并讨论了其主要优缺点.     

基于波粒二相机实现大数因子分解

利用波粒二相机,根据原始的分解算法、量子Shor算法以及经典计算机中的费马算法和莱曼算法,提出了能够进行大数因子分解的几种算法.通过对原始分解算法的改进,使得用原始大数因子分解的问题由N次变为1次完成.通过对费马算法和莱曼算法改进,减少了大数质因子分解过程的计算复杂度.与量子计算机相比,波粒二相机使得在经典上需要指数步完成的算法,在多项式时间内就可以解决,减少了计算复杂度.     

量子算法及其在图像处理中的应用

量子计算与量子信息是涉及物理学、计算机科学、数学以及信息科学等多个学科的新兴综合性交叉研究领域,是量子力学理论和经典计算理论完美结合的产物.由于其强大的计算能力及广阔的应用前景,使得其在国际学术界以及政府科研机构中引起巨大的兴趣.在量子计算的研究中,计算性能的优越性主要体现在算法的有效性上.目前为止,被公认的最具代表性的量子算法有Shor的大数质因子分解算法以及Grover提出的数据库搜索量子算法.集合运算是科学技术很多领域的基础,如数据库操作、信号处理、图像压缩等等都可最终归结为对集合的操作.但是对于包含了高维无序向量的集合,要对其进行有效快速的集合运算,在经典电子计算机上是困难的.因此,需要新的原理和新的算法来有效操作集合.量子图像处理(QIP)就是利用量子计算机来处理图像信息从而希望获得比电子计算机更好的处理效果.量子图像处理研究才刚刚起步,在不久的将来可能会成为一个受关注的研究热点.对目前的量子算法研究进展、量子集合运算、量子图像处理以及量子Hopfield神经网络研究作一个综述性论述.     

量子计算和量子信息习题及其解答（第二版）

量子信息和量子计算是近年来发展最快，也是最吸引人的物理学和信息科学的交叉研究领域。利用量子力学纠缠态的非局域特性，实现排序、查找、编码和整数因子分解等传统计算机难于实现的算法，量子计算和量子信息表现了强大的计算能力和异常的信息加工传输能力。人们对该领域进行研究的最终目标是想制造出量子计算机，     

大数据与量子计算

大数据技术的迅猛发展对计算效率提出了更高的要求.由于量子系统的独特性质,量子计算具有经典计算不具有的量子超并行计算能力,能够对某些重要的经典算法进行加速.人们发现,除了大数分解算法,量子计算的更多用途是对量子体系的仿真计算和在数据分析领域的应用.近年来,大数据和量子计算开始融合.虽然实际使用的量子计算机尚未建成,量子计算在大数据的应用在理论上已经取得了一些重要的进展.实验上也有了一些发展.本文首先介绍量子计算的基本原理和Grover量子算法.随后以量子机器学习作为切入点,介绍了量子计算在数据挖掘领域的应用.     

潘建伟等在国际上首次实现量子分解算法

日前,中国科技大学教授潘建伟和他的同事杨涛、陆朝阳等,与英国牛津大学的研究人员合作,在国际上首次利用光量子计算机实现了Shor量子分解算法,研究成果发表在近日出版的美国权威物理学期刊《物理评论快报》上,标志着我国光学量子计算研究达到了国际领先水平。     

量子计算及其应用

讨论量子计算机模型及其物理实现方案，量子计算过程，量子计算模型和量子并行算法，分析量子计算的指数级存储容量和指数加速特征，并简述量子计算和量子信息技术在保留通信、密码系统、数据库搜索等重要领域的应用。     

量子计算原理及研究进展

 量子计算机是量子力学与计算问题相结合的产物,是近几年的研究热点,引起了广泛的社会关注。本文回顾量子计算机的发展,介绍了量子算法和量子计算模型,并以离子阱和超导线路为例阐述了量子计算机的物理实现,然后介绍了为了克服消相干而发展出的量子编码,以玻色取样为例讨论了量子霸权。展望未来,近期内可以展示量子霸权,进而实现解决特定问题的量子模拟器,但是普适的量子计算机的研制仍然需要很长的时间。     

具有稳定性Ising模型局部场系数h和耦合项系数J的量子退火分布式整数分解研究

分解大整数的困难程度是RSA公钥密码的安全基础,量子退火破译RSA密码与Shor算法有着本质性的不同,将整数分解问题转化为组合优化问题,利用D-Wave量子退火特有的量子隧穿效应跳出局部亚优解.本文提出一种新的分布式量子退火整数分解算法,将任意整数转变为D-Wave量子计算机可执行的稳定性Ising模型的框架.Ising模型局部场系数h、耦合项系数J的稳定性和取值范围是影响到整数分解成功率的重要因素,与普渡大学Jiang等人的算法相比,本文算法在降低使用的逻辑比特数的同时,参数h,J降低程度达到60%和40%以上,且Ising模型系数取值范围稳定;与洛克希德·马丁公司Warren的算法相比,在保证可以达到Ising模型稳定的情况下,本文算法参数h,J从10^6降低到10^2数量级.此外,Warren为了证明其提出的算法的正确性,遍历分解1000以内的整数,本文的算法遍历10000以内的整数,均成功分解.本文算法实验结果超过了目前Shor算法、普渡大学Jiang等人和洛克希德·马丁公司Warren公开文献最大分解规模.     

基于绝热量子演化的量子状态转换方法

量子算法成功的标志体现为实现了正确的量子状态转换,这一过程主要通过适当的量子算符来实现。然而,事实证明寻找合适的量子算符是非常困难的。之前大多数研究主要采用机器学习的方法解决这一问题,这些算法与以酉量子操作为特征的量子电路模型有较大差距,也难以分析其在量子计算机上的实现。提出利用绝热量子演化实现量子状态的转换,与标准量子计算模型相比,量子状态的转换更加直接,也不用考虑算符的酉性,因此是在量子计算及量子通信中值得借鉴的量子状态转化方法。     

科技界声音

正量子信息学将有3方面的应用:第一是利用量子通信提供原理上无条件安全的加密;第二是利用量子计算实现超快的计算能力,一个亿级变量的方程组计算,用现在最快的超级计算机也需要100年,而用量子计算机只需要0.01 s;第三是实现量子精密测量。     

基于IBM Q平台的量子图像算法研究

为使量子图像处理算法在量子计算机上得到验证与发展,结合IBM量子实验平台(IBM Q)上量子计算操作与量子图像处理理论的研究,设计了一种基于IBM Q平台的量子图像分割方法.提出了一种基于新型强化量子图像表达式(NEQR)的改进型强化量子图像表达式(IEQR),并根据IEQR表达式初始化量子图像分割电路.该电路由量子比较器(QBSC)和受控旋转门(Cswap)构成.最终在IBM Q和本地经典计算机仿真两种平台下实现了2×2和4×4大小的量子图像分割,实验结果表明了该算法的可行性和有效性,并验证了量子计算机的优越性.     

用分组法改进Shor算法的可能性

分组算法被认为有可能降低经典的Shor算法复杂度至线性复杂度,且可能改善波粒二象计算机的计算能力.该文利用包括数论与概率论在内的纯数学方法,分析了这种想法的可能性.分2种情况讨论: 1) 底数变量是随机选取的方式,该思路与Shor的初衷是相吻合的;2) 底数变量是有侧重选取的情形.在第2)种情形下,证明了对于任意给定的自然数k, 存在某个N不符合线性约束,并对这种N在正整数中的分布作了讨论.总之,在这2种情况下,分组法都不能够成为降低Shor算法复杂度至线性复杂度的有效算法.Shor算法依然是已知的大数分解的算法中最优的算法.     

超导电荷量子比特研究综述

随着量子计算机以及量子算法的提出，人们开始寻找可以实现量子计算机的真实物理体系。超导量子电路以其丰富的可设计性和优良的易集成性成为最有潜力实现量子计算机的人造量子体系。文章介绍了超导电荷量子比特的基本原理、超导电荷量子比特的耦合以及耗散和退相干问题，展望了超导电荷量子比特在量子计算和量子信息科学中的应用前景。     

基于固态自旋体系的高保真度量子逻辑门的实验研究

量子计算利用量子力学的原理,能够有效处理很多经典计算难以解决的问题,比如大数因子分解.在实现量子信息处理和控制的过程中量子系统总是会受到退相干的影响,这种退相干是由量子系统与外界环境的相互作用造成的.因此实现可以抑制退相干的高保真度量子逻辑门在量子计算研究中具有重要意义.本文首先介绍了实现量子计算对物理系统的要求,然后基于金刚石NV色心体系,讨论实现了动力学纠错门、高保真度的普适量子逻辑门以及时间最优的普适量子逻辑门的几个实验工作,最后给出总结.     

量子纠错与经典纠错的比较

量子计算机利用其量子位态特有的相干叠加和纠缠性,使得在某些问题的处理上优于经典计算机,同时也导致量子计算过程中的出错图样不同于经典计算。讨论了二者的区别,在此基础上详细介绍了量子计算机中开发的量子纠错方案。     

新设计或许能使量子计算机更容易制造

量子计算机（tolerant quantum computation，TQC）在很多领域具有广泛应用前景，如药物设计、电子学甚至破译编码。多年来科学家一直醉心于建造能在量子水平工作的计算机，其量子系统由安排好的纠缠量子所构成，使用量子比特或“昆比特”来存储信息。量子微粒能同时存在于两个位置，这让量子计算机具有强大的计算能力。理论上，量子计算机可以设计来破解公共密钥，或模拟复杂系统，比传统计算机更快。然而这种机器难以制造，人们曾经认为量子计算机对失误非常敏感，过去20年来该领域也一直争议不断，至今仍找不到管用的量子计算机。     

利用相差进行量子信息读取

讨论了用一维简谐势阱中的Bose-Einstein凝聚体(BECs)帝l成的多原子级非平衡Schroedinger猫态作为量子计算机中的量子位，在此基础上利用共振射频场对量子位作用的相差优化量子信息的计算结果，从而进行信息的读取，并从单个量子位推广到多量子位系统。