一种量子神经计算网络模型

量子计算以其独特的计算性能引起广泛瞩目,人们越来越多地探讨它与传统计算模式的结合．研究以通用量子逻辑门组(即相移门和受控非门)作为计算基函数,构造新的量子神经计算网络模型．仿真结果显示,就算例而言,该量子神经计算网络的性能优于传统的神经网络．     

量子信息处理中Pauli矩阵的应用

以Pauli矩阵为工具,讨论量子比特（Qubit）与量子逻辑门,Hadamard门,量子受控非门等）的有关性质.     

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。     

广义交换门及其应用

目的研究广义受控非门U(CNk,l)和U(ClN,k)之间的关系。方法算子论方法。结果引入了广义交换门C(nk,l),它实现第k个量子比特与第l个量子比特的交换,并给出了它们的计算公式。结论建立了广义受控非门U(k,l)和U(l,k)之间的关系,同时,得到了相关算子的矩阵形式。     

量子BP神经元及其在含噪字母识别中的应用研究

量子神经计算是传统神经计算与量子计算相结合的产物,它将成为新的信息处理技术之一.文中以相移门和受控非门作为基本的计算单元,借助复数BP学习算法,构造出量子神经元模型,通过数值计算给出了该量子神经元的收敛特性曲线.在此模型基础上,构造出一个三层量子神经网络,应用于含噪字母识别.数值计算结果表明,量子神经网络在噪声均方差小于0.35之前能完全地对含噪英文字母进行识别,容错能力比传统神经网络有明显增强.     

二分法在多线量子逻辑门分解中的应用

将经典的对称二分法应用于多线量子可逆逻辑门的分解中,证明当量子位数n≥5且3≤k≤n-2时,任意多线量子可逆逻辑门('k'-CNOT门)可以在没有辅助位的情况下由少于[4「log2(k-2)」+1-3(2「log2(k-2)」+1-k+1)2「log2(k-2)」]个'2'-CNOT门(Toffoli门)构成.利用该方法可以使由多线量子可逆逻辑门分解而生成的物理电路门阵列数大幅下降.与Yang等报道的实验结果相比,'2'-CNOT门的数量级由O(2k)减少为O(k2).     

Ξ型原子与腔场的非共振作用实现量子逻辑门与猫态的传送

提出了利用Ξ型三能级原子与腔场的非共振相互作用产生原子腔场纠缠态，并实现量子逻辑非门及薛定谔猫态的隐形传送。     

相干脉冲下磁通量子比特的几何量子计算

首先计算了旋转磁场下自旋1/2粒子的绝热几何相位。用微波电流脉冲控制量子比特,导致量子比特里产生振荡的磁场。这个效应可以通过一个扰动的哈密顿量增加到总哈密顿量里,对哈密顿量进行旋转变换,得到磁通量子比特哈密顿变化的总效果类似于一个自旋1/2粒子在旋转磁场中的行为,进而计算出相干脉冲下磁通量子比特的几何相位,给定参数得到单比特量子逻辑门。最后简述了基于几何相位设计两比特受控非门。     

量子计算机中的SU（2）李代数结构及量子控制非门的实现

本文首先从理论上探讨量子计算机中的ＳＵ（２）李代数结构及么正交换因子化问题，然后研究如何用腔体量子电动力学中的技术来实现量子控制非门。     

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。     

Shor量子纠错码的改进和完善

利用量子异或门和Ｈａｄａｍａｒｄ旋转门,设计了Ｓｈｏｒ量子纠错码的编码量子线路,提出了两种纠错方案以及实现这两种纠错方案的量子线路。     

Quantum computation on gate-defined semiconductor quantum dots

During the past few years, researchers have made significant progress on quantum information processing in gate controlled semiconductor quantum dots. We review the global research efforts, including works by our group, which provides pathways towards applications in quantum computation.     

量子逻辑门及其研究进展

量子信息代表了当代量子物理学的最新进展,代表着信息时代最具有潜力的发展方向,量子逻辑门是实现量子计算的最基本的逻辑单元。文章介绍量子信息技术中量子逻辑门的基本特点、方法以及实现量子门的物理实验进展。     

量子逻辑门及其研究进展

量子信息代表了当代量子物理学的最新进展,代表着信息时代最具有潜力的发展方向,量子逻辑门是实现量子计算的最基本的逻辑单元。文章介绍量子信息技术中量子逻辑门的基本特点、方法以及实现量子门的物理实验进展。     

概率门量子进化算法

量子进化算法(QEA)比传统进化算法(EA)有更好的种群多样性和全局寻优能力，但它采用概率操作过程，具有随机性和盲目性．将量子进化算法中的旋转门以概率门代替，在概率分析及实例验证的基础上，说明概率门量子进化算法(PGQEA)能使得对种群选取过程控制在全局优化的方向下，并且能更快地收敛于最优解。     

利用超导量子干涉仪制备N比特团簇态（英文）

利用两个超导量子干涉仪与腔场的相互作用,提出一种实现标准两比特量子相位门的方案。利用构造的两比特相位门,还提出了一种制备N比特团簇态的方案。在此方案中,量子信息被编码在两个超导量子干涉仪的相对稳定的基态上。在两个超导量子干涉仪与单模腔场的相互作用过程中,由于超导量子干涉比特的激发态被绝热地消去,激发态所引起的消相干得到了有效的抑制。此外,还讨论方案的实验可行性。     

Geometric method in quantum control

In this paper we survey the geometric method in quantum control.By presenting a geometric representation of nonlocal two-qubit quantum operation,we show that the control of two-qubit quantum operations can be reduced to a steering problem in a tetrahedron.Two physical examples are given to illustrate this method.We also provide analytic approaches to construct universal quantum circuit from any arbitrary quantum gate.     

量子人工鱼群算法

融合量子计算与智能优化的新型高效优化算法层出不穷,成为现在优化算法研究的主流.为此,将量子计算引入到人工鱼群算法中,提出一种新型的量子进化算法———量子人工鱼群算法.该算法用量子计算的方法重新描述了人工鱼的行为,用量子比特对人工鱼进行编码,用量子旋转门实现人工鱼的更新操作,用量子非门进行人工鱼变异,从而实现了目标的优化求解.并分别以函数极值和TSP问题为例进行了仿真,验证了算法的有效性.