量子粒子群算法求解整数规划的方法

粒子群算法主要用于优化连续性问题。如果用于求解整数规划问题,算法的粒子位置必须解决取整问题;而量子粒子群算法求解整数规划问题具有更高的效率。利用三种取整方法与量子粒子群算法结合,求解非线性整数规划问题,并且与标准粒子群算法求解整数规划问题进行比较。通过对基准函数仿真实验,比较了六种方法求解整数规划问题。实验结果表明,基于随机取整的量子粒子群算法搜索成功率优于其他五种方法,其综合搜索效率更佳。寻找了一种更优的求解整数规划方法。     

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，     

反铁磁链中的自旋奇偶效应

在大自旋和强各向异性极限下,研究了拓扑相因子对双轴各向异性量子反铁磁链中宏观量子相干的影响.结果表明:有限温度下,在有限长度的量子反铁磁自旋链中,由于拓扑相因子的存在,简并Neel真空态之间隧穿幅的性质将取决于自旋是整数还是半整数.     

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.     

量子霍尔效应——场论方法和相关主题

在描述微观粒子现象时，量子力学所获得的成功如此的眩目，以至于人们认为量子现象为微观世界所独有。然而，量子霍尔效应却是一种在二维电子系统中的宏观量子现象，换句话说，它是可以观测到的量子现象。在经典霍尔效应被发现的100年之后，1980年由K．von Klitzing发现整数量子霍尔效应，为此他获得了1985年的诺贝尔奖。分数霍尔效应是有另外3位科学家在1982年发现，其中包括华裔物理学家崔琦，同样，为此他们分享了1998年的诺贝尔奖。     

多车次同时送取货物车辆路径问题的量子蚁群算法

研究了配送车辆载重量和工作时间有限,考虑货物装卸时间的多车次同时送货和取货的车辆路径问题(multi-trip vehicle routing problem with simultaneous deliveries and pickups,MTVRPSDP),建立了以配送车辆启动成本和车辆行驶成本之和最小为目标的线性整数规划模型.将量子计算和基本蚁群算法相结合提出了求解MTVRPSDP的量子蚁群算法,该算法应用量子比特启发式因子改进了人工蚂蚁的转移概率,从而提高了算法的全局搜索能力和稳定性,有效改进了算法陷入局部最优的缺陷.算例分析表明:MTVRPSDP的线性整数规划模型在实际应用中是可行和有效的,而且相比于基本蚁群算法和文献中所给其他算法的计算结果,利用量子蚁群算法和MTVRPSDP的线性整数规划模型能够得到较好的满意解,安排的车辆配送路线更加经济合理.     

基于d级量子系统相互无偏基的量子安全多方求和及其应用

本文提出一种新颖的基于d级量子系统相互无偏基的量子安全多方求和协议.n个秘密持有者通过变换操作将自己的秘密编码在相互无偏基量子态上,以环形模式将其进行传输.安全性分析表明,所提出的协议能抵抗外在攻击和参与者攻击.本文协议适用于d级量子系统,采用整数加整数技术计算模d和,相比于采用比特加比特计算的量子安全求和协议,会具有更高的计算效率;相比于求和模较小的量子安全求和协议,会具有更广泛的应用.而且,这个协议能被用于量子多方隐私比较和量子多方匿名投票.     

基于QPSO的细菌觅食算法求解整数规划问题

在基于量子粒子群算法的基础上,提出一种混合细菌觅食的优化算法,通过对七个基准函数的实验仿真,比较两种方法求解整数规划问题.实验表明,基于量子粒子群的细菌觅食算法搜索成功率较高,综合搜索效率更高,收敛较快,为求解整数规划问题提供一种更优的可靠途经.     

混合细菌觅食算法求解整数规划问题

利用混合细菌觅食算法(PO-BFA)求解整数规划问题,并与量子粒子群算法(QPSO)的求解结果进行对比。经过适当的参数设置混合细菌觅食算法可以有效地解决整数规划问题,在搜索过程中没有出现早熟现象,而且PO-BFA在求解整数规划问题上的整体性能比QPSO更优。     

具有非整数量子数的慧厄米轨道角动量算符L

作者引入非厄米自旋角动量算符T,Cohortspin,进而结构出非厄米轨道角动量算符L.它的第三分量L3具有内禀固有轨道角动量2m0h.量子参数2m0可以选取为非整数数值,这是个令人感到惊异而困惑的结果,因为正统的量子力学告诉我们:量子粒子轨道角动量的量子数必须是整数数值.