量了计算与量子计算机

最子计算的强大运算使得量子计算机具有广泛的应用前景，该文简要介绍了量子计算的发展现状和基本原理，玩举了典型的量子算法，阐明了量子计算机的优越性，最后预测了量子计算及量子计算机的应用方向。     

量子计算与量子计算机

量子计算的强大运算能力使得量子计算机具有广阔的应用前景。该文简要介绍了量子计算的发展现状和基本原理,列举了典型的量子算法,阐明了量子计算机的优越性,最后预测了量子计算及量子计算机的应用方向。     

量子计算与量子计算机展望

量子计算和量子计算机的研究是当代信息科学所面临的一个重大科学课题。阐述了量子计算、量子逻辑门的基本概念和Shor算法,指出了当前实现大规模量子计算所遇到的困难和可能的解决办法。     

量子计算与量子计算机

量子计算是一种依照量子力学理论进行的新型计算,量子计算的基础和原理以及重要量子算法为在计算速度上超越图灵机模型提供了可能。在发展与完善量子计算理论的同时,量子计算机的物理实现方案也被不断提出。光子量子计算机,基于核磁共振、离子阱或谐振子等技术的量子计算机物理模型已被逐一实现。近年来亦出现了几个典型的基于量子计算机的量子算法。2001年在一台基于核磁共振技术的量子计算设备上成功演示的Shor量子算法,显示出量子计算机处理复杂问题的巨大潜能。文章对当前量子计算机物理实现的研究进展进行了综述。     

量子计算的研究与应用

对量子计算的最新研究方向进行了介绍,简述了量子计算和量子信息技术的重要应用领域。分析了量子计算机与经典计算机相比所具有的优点和目前制约量子计算机应用发展的主要因素,最后展望了其未来发展趋势。     

量子计算机:量子算法与物理实现

量子算法与物理实现是量子计算机研究中的两个基本问题。本文首先总结了相关领域的主要进展,并讨论了有代表性的量子算法,特别介绍了用于求解线性方程组的量子算法,分析了影响新量子算法提出的因素。然后,探讨了物理实现的迪文森佐判据,并介绍了典型的实现方案及性能比较。同时,也关注了对量子计算机研究持有异议的观点。最后,对量子计算机的新研究方向作了探讨。     

量子计算机来了

量子,一听这个词,你会不会觉得它只属于高端科学,和我们的生活没有什么太紧密的联系?现今,计算机与量子发生了奇妙的"结合",那就是量子计算机。量子计算机(Qantum computer),遵循量子力学的规律,进行高速的数学和逻辑运算,是存储和处理量子信息的装置。如果装置处理和计算的是量子信息,运行的是量子算法,那这个装置就是我们下面要谈的量子计算机。量子计算机     

量子计算机进入实验阶段

首先简要介绍分层计算的制约;其次介绍最近量子信息的开发,在理论和实践两方面的通信和计算,诸如量子逻辑门、量子密码学、量子交缠性、超距传输的实验性实现、量子算法的首次实验性实现、量子因子分解、量子纪错码以及基于硅片的原子自旋量子计算机;最后讨论克服非相干性困难的方法。     

国外量子计算机进展 对信息安全的挑战与对策

对加拿大D-Wave公司的量子计算机进展和相关情况进行了分析,并针对量子计算机对于信息安全的挑战,讨论了抗量子计算的公钥密码领域的竞争态势和发展思路。     

量子力学和量子计算机

In this paper,the relationship between computation and physics and the application of the principle of Quantum mechanics to Quantum Computing and Quantum Computers was reviewed     

量子遗传算法研究现状

Quantum Genetic Algorithm (QGA)is the combination of quantum computation and genetic algorithm. In this paper, actuality of research on QGA is summarized. QGA and Multi-universe Parallel Quantum Genetic Algorithm (MPQGA)are discussed in detail. Application progenies in respective regions are introduced. The subsequent research on QGA is also prospected.     

量子算法模拟系统研究现状

The Quantum Computer has immense power,exceeds the capabilities of a classical computer,but the hardware of such machine is still in research. If we want to develop quantum algorithms,wemust simulate them on classical computer. In this paper ,we first introduce the principle and model usedin quantum computing,and compare the simulators in tile world. At last ,based on the problems in simu-lation,we give a new architecture of quantum algorithm simulator.     

量子查找算法的发展与前瞻

量子查找算法是一种利用波的特性进行查找的新方法，它以量子位作为描述问题 的基本信息单位，为 NP-完全问题的解决提供了一种有效的途径。量子查找算法的主要特 点 是查找的高度并行性、非结构化查找和巨大的信息存储容量。该文介绍了量子查找的基 本思 想；综述了量子查找的典型实例及其广泛应用；分析了量子查找算法的特点及其与传 统算法 的关系；指出了量子计算目前存在的问题；最后对量子计算的发展前景进行展望。     

Existence of the Exact CNOT on a Quantum Computer with the Exchange Interaction

We prove the existence of the exact CNOT gate on aquantum computer with the nearest-neighbor exchange interaction in the serial operation mode. Its existence has been an open problem, though a concrete sequence of exchange operations, which is approximately locally equivalent to the exact CNOT, has already been found. We found the exact values of time parameters (exchange rates between qubits) by using computer algebraic techniques such as Gröbner bases and resultants. These techniques have been widely used for finding rigorous solutions of simultaneous algebraic equations, and here are applied to finding quantum gates on the decoherence-free subsystem for the first time.PACS: 02.70.Wz, 03.65.Yz, 03.67.Lx     

量子纠缠和量子计算

量子纠缠是量子力学中的一种非经典现象。本文从介绍纠缠和纠缠态出发,着重讨论纠缠的本质和非定域性概念。文末还讨论了纠缠在量子计算中的作用：它是量子计算优于经典计算的重要原因之一。     

Path Integration on a Quantum Computer

We study path integration on a quantum computer that performs quantum summation. We assume that the measure of path integration is Gaussian, with the eigenvalues of its covariance operator of order j^-k with k>1. For the Wiener measure occurring in many applications we have k=2. We want to compute an -approximation to path integrals whose integrands are at least Lipschitz. We prove: Path integration on a quantum computer is tractable. Path integration on a quantum computer can be solved roughly ^-1 times faster than on a classical computer using randomization, and exponentially faster than on a classical computer with a worst case assurance. The number of quantum queries needed to solve path integration is roughly the square root of the number of function values needed on a classical computer using randomization. More precisely, the number of quantum queries is at most 4.46 ^-1. Furthermore, a lower bound is obtained for the minimal number of quantum queries which shows that this bound cannot be significantly improved. The number of qubits is polynomial in ^-1. Furthermore, for the Wiener measure the degree is 2 for Lipschitz functions, and the degree is 1 for smoother integrands. PACS: 03.67.Lx; 31.15Kb; 31.15.-p; 02.70.-c     

Grover量子搜索算法的仿真实现

利用核磁共振(NMR)实验技术来实现量子计算,是当前各种验证量子算法最为有效的方法之一,但这个方法首先必须把量子算法编译成在现代超导核磁共振谱仪上能够直接执行的NMR脉冲序列,即NMR量子计算程序。在NMR技术中通常只要施加合适的射频脉冲,便可以达到使核自旋翻转以实现某种逻辑功能的目的,该文讨论了如何设计多量子位核磁共振(NMR)脉冲序列来实现Grower量子搜索算法,并在量子仿真器(QCE)上进行了实验验证。