经典Marr-Hildreth边缘检测的量子实现

通过设计高斯滤波和零交叉提取量子线路的方法, 实现量子图像的Marr-Hildreth边缘检测. 该方法中高斯滤波采用量子加法器和量子乘法器实现; 零交叉提取采用量子比较器和辅助模块实现. 理论分析结果表明, 该方法可实现对经典算法的指数级加速, 经典计算机上的仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于量子算法的图像边缘检测研究

为了提高图像边缘检测的质量,采用量子算法.首先在二维Hilbert空间建立量子基态,在量子旋转门的复空间的旋转中,调整的旋转角步长使得概率幅始终向着最优解出现的方向旋转;接着实现图像从灰度空间到图像量子空间的映射;最后在图像像素的叠加态关联中通过线性加权厄米算法投影的平均值对图像边缘检测,同时确定检测范围.仿真实验显示,此算法检测图像边缘清晰,检测的信息量丰富.     

光子晶体的透射特性

首先, 用光的量子波动理论给出一维光子晶体的量子传输矩阵、 量子色散关系、 量子透射率和反射率; 其次, 通过数值计算分别给出一维光子晶体的量子色散关系、 量子透射率和反射率曲线, 并与经典的色散关系、 透射率和反射率进行比较. 结果表明, 其计算结果一致. 该方法可用于进一步研究光子晶体的量子Zak相、 量子陈数和量子边缘态等量子拓扑性质.     

光子晶体的透射特性

首先, 用光的量子波动理论给出一维光子晶体的量子传输矩阵、 量子色散关系、 量子透射率和反射率; 其次, 通过数值计算分别给出一维光子晶体的量子色散关系、 量子透射率和反射率曲线, 并与经典的色散关系、 透射率和反射率进行比较. 结果表明, 其计算结果一致. 该方法可用于进一步研究光子晶体的量子Zak相、 量子陈数和量子边缘态等量子拓扑性质.     

Grover算法量子处理架构的设计与模拟

针对混合架构经典-量子算法的量子算法处理单元,设计基于Grover算法的量子处理架构.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操作系统中进行执行与模拟.结果表明:所提架构可以提高量子搜索算法的执行性能;利用反馈调节可以有效地实现量子搜索算法的最佳性能.     

多宇宙并行量子遗传神经网络人脸识别算法研究

针对传统遗传算法交叉、变异过程过于繁琐和神经网络在极值判断及收敛速度受限等问题,提出了一种并行的量子遗传算法优化神经网络权值的算法.首先引入了量子计算的概念,在量子计算的过程中使用量子旋门实现染色体的训练,然后引入量子交叉克服了早熟收敛现象,避免了遗传算法中繁琐的交叉、变异过程.最后设计实现了并行的卷积神经网络,使用并行量子遗传算法优化了卷积神经网络权值,实现了并行量子遗传神经网络人脸识别系统.实验结果表明,相对于原来的遗传算法,该算法在鲁棒性和实验速度上都有明显的提高.     

利用四粒子纠缠态实现的两量子位一般态的概率隐形传态

提出了以四粒子部分纠缠态作为量子信道的两量子位一般态的概率隐形传输方案,它通过联合么正变换和引入辅助量子位的方法来实现.     

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。     

量子交换机与结合量子通信与经典通信的新模式

在引入量子交换机概念的基础上,提出了经典通信向量子通信过渡时期的一种新的通信模式.利用纠缠交换通过量子交换机来建立量子信道,使得通信方避免了复杂的量子技术.使用经典通信信道来传输无直接关联的信息随机数序列,保证了通信的大容量和高效性.     

基于真值表演算的四量子电路综合方法

为了能以较小的代价高效地自动构造量子可逆逻辑电路,提出了一种新颖的四量子可逆逻辑综合方法.该方法首先将一个四量子电路的函数表示成真值表的形式;然后利用传统的递归思想,通过对换演算,将四量子电路映射函数的真值表分解成2块相互独立的三量子电路映射函数的真值表;再查找相应的最优三量子电路,直接生成相关电路;最后将对换运算的电路并入该电路,经过局部优化即可生成最终电路.分析结果表明,用该方法综合四量子电路能大幅减少TOF门的数量,平均需要15.74个TOF门,最多只需24个TOF门.同时该算法避免了穷举法所需的时空复杂度太大的问题,便于经典计算机实现.