Qsimulation:一个量子计算模拟器工具

介绍一个可在经典计算机上模拟量子计算的工具Qsimulation。该工具由4个主要部分组成：一个命令式的量子编程语言,一个量子计算解释器,一个用于模拟量子程序执行的图形用户界面以及错误处理模块,它能帮助教师和新手设计并测试简单的量子电路和量子程序。     

量子计算模拟及优化方法综述

在处理某些大规模并行问题时,量子计算因量子位独特的叠加态和纠缠态特性,相比经典计算机在并行处理方面具有更明显的优势。现阶段,物理量子比特计算机受限于可扩展性、相干时间和量子门操作精度,在经典计算机上开展量子计算模拟成为研究量子优越性和量子算法的有效途径。然而,随着量子比特数的增加,模拟所需的计算机资源呈指数增长。因此,研究大规模量子计算模拟在保证计算准确度、精度及效率的情况下减少模拟所需资源具有重要意义。从量子比特、量子门、量子线路、量子操作系统等方面展开,阐述量子计算的基本原理和背景知识。同时总结基于经典计算机的量子计算模拟基本方法,分析不同方法的设计思路和优缺点,列举目前常见的量子计算模拟器。在此基础上,针对量子计算模拟的通信开销问题,从节点拆分和通信优化2个方面出发,讨论基于超级计算机集群的量子计算模拟优化方法。     

量子线路模拟器QuEST在多GPU平台上的性能优化

在当前量子计算的研究中,量子线路模拟器作为重要的研究工具,一直受到研究者们的高度重视.QuEST是一款开源的通用量子线路模拟器,能在单个CPU结点、多个CPU结点和单个GPU等多种测试平台上灵活运行.量子线路模拟固有的并行性使其非常适合在GPU上运行,并能获得较大的性能加速.但是其缺点在于所消耗的内存空间巨大,单个GP...     

量子优化算法综述

量子优化是量子计算领域近年来颇受关注的一个研究分支,主要研究如何利用量子计算加速优化问题的求解.根据优化问题的变量是否连续分类梳理量子优化算法,侧重介绍连续变量优化算法.通过对现存工作的调研梳理得到一些观察：1)5~20年前的研究主要集中在离散变量的量子优化技术,近5年的研究则更关注连续变量的量子优化技术;2)量子优化使用的主要基础技术都是10~20年前提出的,在基础技术方面需要进一步革新;3)量子优化算法相比于对应的经典算法通常在理论上有加速优势,既有体现在时间复杂度的加速,也有体现在查询复杂度的加速,但仍然有待更为严格的理论分析;4)优化领域依然存在许多值得量子计算研究人员探索的问题,特别是非凸优化领域,亦即经典计算上认为较难的优化问题.     

量子图像处理问题综述

量子图像处理问题将是量子计算机时代媒体信息处理的一个主要问题。量子图像处理包括一般的处理问题和安全方面的处理问题。本文介绍和分析了量子图像表示方式和处理等问题的最新研究成果。首先给出了目前量子图像处理的一般架构,然后介绍了目前流行的量子图像表示方法、并根据不同的量子图像处理目的对现有的处理算法进行了分类和分析,最后总结并展望了量子图像处理领域的未来发展方向。     

量子机器学习综述

近年来, 机器学习一直是被关注和探讨的研究热点, 被应用到各领域并在其中起着重要作用. 但随着数据量的不断增加, 机器学习算法训练时间越来越长. 与此同时, 量子计算机表现出强大的运算能力. 因此, 有研究人员尝试用量子计算的方法解决机器学习训练时间长的问题, 量子机器学习这一领域应运而生. 量子主成分分析、量子支持向量机、量子深度学习等量子机器学习算法相继被提出, 并有实验证明了量子机器学习算法有显著的加速效果, 使得量子机器学习的研究展现出逐步走高的趋势. 对量子机器学习算法进行综述. 首先介绍量子计算基础; 然后对量子监督学习、量子无监督学习、量子半监督学习、量子强化学习以及量子深度学习5类量子机器学习算法进行介绍; 接着对量子机器学习的相关应用进行介绍并给出了算法实验; 最后进行总结和展望.     

量子搜索及量子智能优化研究进展

为了提高智能优化算法的收敛速度及优化性能,目前国内外将量子计算机制和传统智能优化相融合,研究和提出了多种量子进化算法及量子群智能优化算法;为了进一步推动该领域的研究进展,系统地介绍了国内外提出的多种量子搜索及量子智能优化算法,其中包括量子搜索、量子衍生进化、量子神经网络三个方面内容;总结出目前改进量子搜索算法的主要机制和量子计算与传统智能计算的主要融合方式,并展望了量子搜索和量子智能优化有待进一步研究和需要解决的问题。     

量子进化算法研究现状综述

在介绍基本量子进化算法(QEA)的基础上,重点归纳总结了最近几年量子进化算法在算法机理和性能方面以及在算法的种群改进、编码扩展、算子创新、算法融合等应用方面的研究成果,进而提出了量子进化算法在模式理论、多目标进化、算法研究、应用等方面进一步的研究内容.     

量子芯片测评技术综述

在研制量子芯片时对其性能进行测评,以校准量子算法实际执行结果与理论结果的拟合程度是量子计算优于经典计算的重要一步.然而,目前国内外对量子芯片性能测评方面并没有统一的基准测试,对于量子芯片局部指标的测评标准容易导致人们对芯片整体性能的误解.鉴于此,本文首先简述现有的量子芯片性能指标,其次通过对测评方法进行分类,概述现今量子芯片测评方法,最后总结量子芯片测评技术的现存问题并对未来的测评技术进行展望.本综述可为从事相关工作的人员进行查阅提供便利.     

SHOR量子算法的优化及应用研究

Shor算法是目前最常用的算法之一.主要是基于Shor量子算法分解效率不高的问题作出的一些算法上的优化.通过对Shor算法的进一步分析,提出优化思想及对优化过程进行理论论证来论证算法分解效率的提高.最后讨论了Shor算法的现实意义以及应用研究.     

Visualization of the Quantum Fourier Transform Using a Quantum Computer Simulator

The quantum Fourier transform (QFT) is a key subroutine of quantum algorithms for factoring and simulation and is the heart of the hidden-subgroup problem, the solution of which is expected to lead to the development of new quantum algorithms. The QFT acts on the Hilbert space and alters the quantum mechanical phases and probability amplitudes. Unlike its classical counterpart its schematic representation and visualization are very dif.cult. The aim of this work is to develop a schematic representation and visualization of the QFT by running it on a quantum computer simulator which has been constructed in the framework of this research. Base states, superpositions of base states and entangled states are transformed and the corresponding schematic representations are presented. The visualization of the QFT presented here and the quantum computer simulator developed for this purpose may become a useful tool for introducing the QFT to students and researches without a strong background in quantum mechanics or Fourier analysis. PACS: 03.67.-a, 03.67.Lx     

基于鸽群算法的量子融合算法

对于鸽群算法存在的过早收敛问题,提出了一种新的改进算法。该算法采用反向学习法进行初始化设置,在引入量子计算规则的同时融合鱼群算法,在迭代过程中采用模拟退火方式选取全局极值,逐步向最优解靠近。将改进的融合算法应用于函数优化方面,用多个测试函数的求解来评价算法性能。实验结果表明,新算法能快速搜索到问题的全局最优值,在求解高精度问题时的表现也较为优秀,有效地改善了过早收敛问题,提高了算法性能。     

飞行模拟机数据包发展综述

对波音和空客的飞行模拟机数据包发展历史、现状和技术特点进行了介绍和分析,同时对国产ARJ21飞机和MA60飞机模拟机数据包的发展、内容和技术特点进行了介绍.在此基础上,重点分析了传统数据包在仿真结果一致性、知识产权保护、模拟机研制和鉴定等方面的局限性,提出了国产民机飞行模拟机数据包在二进制数据包、试飞数据、座舱硬件、仿...     

基于Hash表的量子可逆逻辑电路综合的快速算法

量子可逆逻辑电路是构建量子计算机的基本单元,通过量子门的级联与组合构成量子计算机,量子可逆逻辑电路的综合就是根据电路功能,以较小的量子代价自动构造量子可逆逻辑电路.结合可逆逻辑电路综合的多种算法,提出了一种新颖高效的量子电路综合算法,巧妙构造最小完备的Hash函数,可使用多种量子门,采用任意量子代价标准,以极高的效率生成最优的量子可逆逻辑电路.为实现量子电路综合的自动化,首次提出了利用量子线的置换自动构造各种量子门库的通用算法.采用国际同行认可的3变量可逆函数测试标准,该算法不仅能够生成全部最优电路,而且运行速度远远超过其他算法.实验结果表明,该算法按最小长度、最小代价标准综合电路的平均速度分别是目前最好结果的49.15倍、365.13倍.     

基于量子门线路的量子神经网络模型及算法

提出一种量子神经网络模型及算法.该模型为一组量子门线路.输入信息用量子位表示,经量子旋转门进行相位旋转后作为控制位,控制隐层量子位的翻转;隐层量子位经量子旋转门进行相位旋转后作为控制位,控制输出层量子位的翻转.以输出层量子位中激发态的概率幅作为网络输出,基于梯度下降法构造了该模型的学习算法.仿真结果表明,该模型及算法在收敛能力和鲁棒性方面均优于普通BP网络.     

可重用的指令集模拟器的设计与优化技术

指令集模拟器是进行体系结构设计与评估及软件逆向工程开发的有利工具。该文采用解释型模拟策略,阐述可重用的指令集模拟器的实现方法。在此基础上,提出一种基于虚拟指令集的模拟技术,使之能够应用于多款处理器,同时论述了几种提高模拟效率的优化 技术。