一种量子处理架构的仿真实现

提出了一种基于Grover算法的量子处理架构,并考虑了反馈控制对所提构架的影响,通过基于量子程序设计语言的软件模拟与基于串并行结构的FPGA硬件仿真2种不同的方法对所提架构进行了执行与模拟.结果表明:所提架构可以有效实现量子搜索算法的执行性能.同时,其硬件仿真较软件模拟具有显著优势.     

可变旋转轴的Grover改进算法

为提高Grover算法的搜索效率,基于量子并行计算原理,提出了一种改进型的量子搜索算法.该算法在保证搜索成功概率的前提下,能将计算的迭代次数降低到Grover算法的1/3.理论推导和模拟仿真结果表明,该算法能明显降低计算量.     

基于BDD的Grover算法仿真

为了解决仿真量子计算过程中复杂性随量子比特数的增加呈指数级递增的问题,采用二项决策图(BDD)表示矩阵算子仿真Grover提出的量子搜索算法.BDD利用矩阵算子在量子计算过程中呈现出的结构化特性,可以高效地压缩存储空间并实现在压缩数据结构上直接进行矩阵的各种运算.利用改进的BDD实现了仿真过程需要的各种矩阵运算,用C++编写的程序对Grover算法的实例进行仿真,最后从多个角度对违反直观的实验结果进行了分析,阐述了量子算法的内在并行性.     

一种改进的Grover量子搜索算法

经分析发现,Grover量子搜索算法及Long的改进算法均无法达到100%成功概率的搜索结果,为此在Long的改进算法基础上提出了一种新的搜索算法.它主要将相位取反替换成具有自适应调整特点的、与目标数据量和数据总量有关的相位旋转,当目标数据量为数据总量的1/2时,将数据总量扩展2倍,这样算法的搜索可以做到100%的成功概率.通过对背包问题的仿真研究表明,所提算法优于Grover算法和Long的改进算法,其求解速度快、准确率高,在带有数据误差的实际问题求解中进行相位匹配能够得到满意的效果.     

2n+1个无序数据库记录项的量子搜索

简述了量子计算机的并行算法。设计了一个2^n 1*2^n 1的幺正矩阵,并根据量子Grover搜索算法求解出在无序数据库中满足条件的单项或多项数据的计算方法。     

Grover量子搜索算法的模拟实现

将一种用于量子计算仿真的量子程序设计语言引入Grover量子搜索算法中,并在Linux操作系统中模拟实现该算法。仿真结果与理论分析结果的一致性验证了Grover量子搜索算法可以将搜索问题从经典的N步缩小到N~(1/2)步,是对经典搜索算法的二次加速。同时,量子程序设计语言的引入,为量子搜索算法的研究提供了一种强大、简便、通用的工具。     

Grover算法的非定域实现

用核磁共振技术目前只能做到对7个量子比特的演示计算。为此有人提出"分布式量子计算机"的方案。该文考察Grover搜索算法非定域实现,分析为实现这种非定域操作所需的Einstein-Podolsky-Rosen(EPR)纠缠对资源。以2个量子比特为例,说明非定域实现Grover搜索的全过程,并推广到N个量子比特情况下非定域实现的资源需求情况。N为要搜索数据库的大小。结果表明,某些情况下,非定域Grover算法耗用比经典Grover算法更多个EPR对,甚至比经典计算机所用的资源还多,此时的非定域量子计算失去了量子计算的优势。     

八粒子量子态对彩色图像的存储方案

经典彩色图像的存储方法存在着数据量很大且很费内存等缺点,针对这些缺点,提出了一种在量子比特阵列中采用八粒子量子态存储彩色图像的方法,借助于量子态的巨大存储能力,通过采用量子并行计算特性的Grover量子搜索算法,起到平方根加速的理想效果.在图像存储和图像重构的过程中,对量子比特阵列进行搜索找到相应的彩色图像,证明所采用的方法有很好的效果.     

任意幅度分布的量子搜索算法研究

针对Grover与Ventura搜索算法并非对任意幅度分布的初态都是有效的问题,结合量子计算的特点,在Ventura算法的基础上提出一种改进算法,并用递归函数的方法分析改进算法幅值的动态范围。最后用Matlab进行了模拟仿真,比较了三种算法的性能。结果表明提出的改进算法能弥补Grover和Ventura算法的不足。如果事先知道m的值,可以选择相应的算法来提高搜索成功的概率。     

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.     

NMR实现量子通讯中时间交集问题的一个方案

量子通讯中的时间交集问题可表述如下:处于不同地点的2个人Alice和Bob,各有自己的时间表,分别构成集合A与B,不妨设两集合都含有N个元素,2人要通过通讯来约定共同的时间,怎样能使交换的信息最少.     

Quantum computing in molecular magnets

Shor and Grover demonstrated that a quantum computer can outperform any classical computer in factoring numbers and in searching a database by exploiting the parallelism of quantum mechanics. Whereas Shor's algorithm requires both superposition and entanglement of a many-particle system, the superposition of single-particle quantum states is sufficient for Grover's algorithm. Recently, the latter has been successfully implemented using Rydberg atoms. Here we propose an implementation of Grover's algorithm that uses molecular magnets, which are solid-state systems with a large spin; their spin eigenstates make them natural candidates for single-particle systems. We show theoretically that molecular magnets can be used to build dense and efficient memory devices based on the Grover algorithm. In particular, one single crystal can serve as a storage unit of a dynamic random access memory device. Fast electron spin resonance pulses can be used to decode and read out stored numbers of up to 105, with access times as short as 10-10 seconds. We show that our proposal should be feasible using the molecular magnets Fe8 and Mn12.     

Q2Chemistry: A quantum computation platform for quantum chemistry

Quantum computers provide new opportunities for quantum chemistry. In this article,we present a versatile, extensible, and efficient software package, named Q2Chemistry, for developing quantum algorithms and quantum inspired classical algorithms in the field of quantum chemistry. In Q2Chemistry, the wave function and Hamiltonian can be conveniently mapped into the qubit space, then quantum circuits can be generated corresponding to a specific quantum algorithm already implemented in the package or newly developed by the users. The generated circuits can be dispatched to either a physical quantum computer, if available, or to the internal virtual quantum computer realized by simulating quantum circuits on classical computers. As demonstrated by our benchmark simulations, Q2Chemistry achieves excellent performance in simulating medium scale quantum circuits using the matrix product state algorithm. Applications of Q2Chemistry to simulate molecules and periodic systems are given with performance analysis.     

机械故障稀疏特征相似性度量优化研究

针对当前机械故障诊断研究忽略了对其参数的选取与优化,导致准确性较差等问题,提出基于量子遗传 算法优化的机械故障稀疏特征相似性度量方法。基于先进行信号非线性混合,再进行去混合。将峭度作为目 标函数,利用量子遗传算法,对盲源分离过程的分离矩阵参数与非线性去混合参数进行优化,实现机械故障盲 源分离。基于故障信号处理,利用量子遗传算法与最小二乘支持向量机(LSSVM: Least Squares Support Vector Machine)相结合实现机械故障稀疏特征相似性度量。当LSSVM在机械故障诊断时对模型参数选取,利用量子遗 传算法针对 LSSVM 模型参数进行优化。将 LSSVM 参数选取问题转换为优化问题,利用优化后的 LSSVM 分类 模型实现机械故障稀疏特征相似模式分类。实验结果表明,该方法可以实现高效盲源分离,机械故障诊断准确 率高,运行性能良好。     

量子乘法器的设计及其实现方法

乘法器在数字信号处理和数字通信领域应用广泛,如何实现快速高效的乘法器关系着整个系统的运算速度。提出了一种新颖的量子乘法器设计方法,利用量子门设计一位量子全加器,并将n个一位量子全加器叠加在一起设计n位量子全加器,实现2个n位二进制数的加和;再利用2个控制非门设计置零电路,并使用置零电路设计量子右移算子;对二进制数乘法步骤进行改进,利用量子全加器和量子右移算子设计量子乘法器,同时设计实现此乘法器的量子线路。时间复杂度分析结果表明,本方法与目前最高效的量子乘法器具有相同的时间复杂度,并具有更简洁的实现方法。     

一种改进的量子遗传算法

针对量子遗传算法存在储存量大和易陷入局部最优解等问题,提出一种新的量子遗传算法。该算法采用角度编码方式表示染色体从而减少编码的存储空间;引入小区间方法初始化量子种群, 使量子染色体均匀分布于初值空间;利用改进的旋转门对种群进行更新操作;采用动态的量子步长调整策略实现自适应搜索;引入量子交叉和量子变异操作防止早熟问题。通过典型的多峰值函数优化实验表明该算法具有收敛速度快、全局寻优能力强和计算时间短的特点,可以用于多峰值函数优化问题。     

基于IQGA的船舶电力系统故障定位方法

为了快速精准定位船舶电力系统故障，争取宝贵的船舶电力抢修时间，提出一种改进的量子遗传算法（improved quantum genetic algorithm,IQGA）。首先,搭建船舶电力系统的数学模型，把故障定位问题转化为求目标函数最优问题；接着，将量子计算引入遗传算法（genetic algorithm,GA）中，采用双链量子比特编码方式，改进量子旋转门的角度更新策略;最后，加入量子非门实现染色体变异操作，增强算法收敛性能。仿真实验结果表明，改进量子遗传算法能够精准定位故障区段，并且较传统算法有着更为显著的收敛性能。