基于信息熵的量子免疫遗传算法

针对目前的量子进化算法在高维函数优化时容易陷入局部最优,利用信息熵的概念,将量子进化算法和免疫遗传算法进行改进与融合,提出一种基于信息熵的量子免疫遗传算法.该方法对抗体采用相位编码,用信息熵准确地度量量子比特的不确定信息;提出了一种按变量的种群熵降序排列的邻域搜索策略;对于抗体之间的相似度,给出了一种按个体熵相同变量位数的度量方法;用繁殖概率对抗体的多样性进行评价,并分别以函数优化问题和VRPSDP问题进行了仿真验证.研究结果表明:该算法收敛速度快,求解精度高.     

用微结构改进InGaAlP量子阱发光二极管的出光强度

针对半导体发光二极管 (LED)出光效率低下的问题 ,提出了一个在LED顶部引入周期性微结构的新设想。根据这一设想 ,采用简单的微加工技术研制成功带有环形槽微结构的圆台形InGaAlP量子阱LED。结果表明 ,这种新型LED在竖直方向的出射光强比不带微结构的LED有明显增强。这一成功为改进发光二极管的出光效率提供了新的途径     

铷原子吸收线波段双色连续变量纠缠态的实验制备

多色量子纠缠态,即纠缠态各个组分的载波频率不简并,该类量子纠缠态在量子信息领域中具有重要的应用.文章中,实验制备了频率可连续调谐的双色连续变量纠缠态,其中,纠缠光束中的一束波长位于碱金属铷原子的吸收线波段(795nm),另一束位于光通信波段(1 560nm).在此基础上,利用饱和吸收光谱技术观测了铷原子D1线的超精细跃迁谱线,实现了双色纠缠光场到铷原子D1线的超精细跃迁线的精确调谐.     

硅纳米晶的制备及影响其光致发光因素研究

经过大量的实验得出硅纳米晶(Si-nc)的发光波长位置在750nm附近,从而验证了Si-nc的制备成功.其次,研究了在Si-nc的制备过程中制备不同的多层结构,掺杂不同的稀土元素,是否钝化等方法对材料进行处理后的Si-nc的光致发光强度,其实验结果表明多层结构对Si-nc的发光强度有一定的影响,掺杂不同的稀土元素后Si-nc的发光强度不同,且猝灭效应会降低Si-nc的发光强度,而钝化方法可提高Si-nc的发光强度.     

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.     

通过粒子重排序实现量子安全直接通讯

量子安全直接通讯是对秘密信息的直接通讯,而不需要先制造一个分享的密钥.这种方案可以用于一些紧急的情况.利用粒子重排序的方法来实现量子安全直接通讯.此方案无需进行幺正操作,比ping-pong协议更为简便.而且该方案被证明在理想信道中是安全的.     

二维反铁磁海森堡模型的量子蒙特卡洛模拟

采用Stochastic Series Expansion(SSE)量子蒙特卡洛方法对正方晶格中自旋为1/2的反铁磁海森堡模型进行计算机模拟,给出能量、比热及均匀磁化率与温度的变化关系.结果表明:在各向同性情况下,温度约在kT/J=0.6处,比热有峰值,温度约在kT/J=1处,均匀磁化率达到饱和,且晶格大小的有限性对热...     

QoS路由技术的新方法

多约束QoS路由问题是NP完全问题，一般采用启发式算法求解。量子遗传算法和DNA计算技术是新型的软计算方法．是解决NP完全问题的有效途径。文章在介绍量子遗传算法和DNA计算基本原理的基础上．给出了利用量子遗传算法求解多约束QoS路由问题的算法过程以及利用DNA计算技术解决QoS路由问题的算法模型，为多约束QoS路由技术的求解提供了新方法和新思路。     

利用腔QED实现非常规几何量子相位门

提出一个基于压缩算符的非常规几何量子相位门的方案.在腔QED系统中,在强共振经典场驱动下,利用两个三能级原子与腔模的双光子相互作用,研究了两量子比特非常规几何量子相位门,发现它与腔模占有数有关,当腔模初始时处于真空态,这个方案对腔模衰变不敏感.     

PSO-QGA在移动机器人复杂路径规划中的应用

量子遗传算法具有适应性强、收敛速度快、适合于全局搜索的特点,粒子群优化算法的优点是具有记忆能力,在智能搜索的实现上可以结合个体和全局的最佳位置实现位置定位,但粒子群优化算法在搜索速度和择优能力方面还有待提升.因此提出了一种改进的路径规划算法,即利用量子遗传算法结合粒子群优化算法的记忆功能和最佳定位能力,实现对移动机器人路径规划算法的改进.通过仿真实验已经证明,改进后的移动机器人路径规划算法在稳定性和路径优化选择上都优于单纯的粒子群优化算法和量子遗传算法,并且改进后的算法更适合于复杂路径中实现优化.