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。     

多量子位Grover量子搜索算法的NMR仿真实现

核磁共振（NMR）技术目前是能有效实现量子计算的物理体系之一。多量子算符代数理论可以将幺正变换分解为一系列有限的单量子门和对角双量子门的组合。本文以核磁共振和多量子算符代数理论为基础,提出了实现多量子位Grover量子搜索算法的核磁共振脉冲序列设计方法,并在量子计算仿真程序上进行了3量子位的Grover量子搜索算法的实验验证。     

量子搜索算法体系的仿真实现及研究

核磁共振（NMR）技术被认为是最为有效的实现量子计算的物理体系之一。多量子算符代数理论可以将幺正变换分解为一系列有限的单量子门和对角双量子门的组合。本文以核磁共振和多量子算符代数理论为基础，提出了实现任意相位旋转角度的一般化量子搜索算法的核磁共振脉冲序列设计方法，并在量子计算仿真程序上进行了双量子位的不同相位旋转角度的量子搜索算法的实验验证。     

多量子位量子小波变换逻辑线路及仿真实现

由于量子计算相比于经典计算的突出优越性,量子小波变换的实现对于小波变换的理论完善和实际应用具有重要的意义,而逻辑线路是该变换实现的基础。应用多量子算符代数理论设计了3量子位Haar和D^（4）小波变换的逻辑线路,进而将逻辑线路转化成核磁共振系统可以实现的脉冲序列,并在量子计算仿真器（QCE）上进行了模拟实现,验证了逻辑线路的合理性。     

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。     

量子控制非门核磁共振脉冲序列设计与验证

在核磁共振条件下解单体含时薛定谔方程,给出核自旋绕[x]轴和[y]轴转动[π/2]的单量子位转动门,根据量子控制非门的定义,设计出实现量子控制非门的核磁共振脉冲序列。利用两个核自旋之间的相互作用时间远小于射频脉冲作用时间这个条件,通过在旋转参考系中近似求解核磁共振时的两体含时薛定谔方程,给出量子控制非门核磁共振脉冲序参数取值。利用Suzuki对称乘积公式,对含时薛定谔方程进行数值计算,数值计算结果验证了量子控制非门脉冲序列设计与参数取值的正确性。     

量子Daubechies-D（4）小波变换算法及应用研究

由于量子计算相比经典计算具有突出的优越性,设计基于通用量子语言Q_language的量子Daubechies-D（4）小波变换算法对于小波变换的应用和量子算法的完善具有重要的意义。文章分析了Daubechies-D（4）小波变换过程,给出了量子Daubechies-D（4）小波变换算法的Q_language语言描述,并分析得出其时间和空间复杂度,给出了实现量子Daubechies-D（4）小波变换应用方法。     

基于IBM量子计算云服务的量子傅里叶变换实现

Shor算法能够相对经典大整数分解算法实现指数加速,从而直接威胁到了RSA密码体制,而量子傅里叶变换是Shor算法中的一个关键变换,也能够相对经典离散傅里叶变换实现指数加速,从而引起了广泛关注。主要针对量子傅里叶变换的实现方案进行研究。首先介绍了IBM公司量子计算云服务的编程基础,随后设计了3比特量子傅里叶变换的量子线路,最后在IBM公司5超导量子比特的量子计算芯片上进行了实验验证。     

一种改进的量子搜索算法

Rrover提出的对无序数据库进行搜索的量子算法，可以将搜索时间复杂度从经典计算机上的O（N）降低为O（N的平方根）。该算法显示了量子计算的强大能力，在量子计算研究中具有重要地位。但是，我们在研究Grover算法中发现Grover算法存在搜索失效等问题。本文分析了Grover算法中存在的问题，针对其不足之处进行了改进，并证明了改进后量子搜索算法的有效性。     

基于四粒子团簇态的量子安全直接通信协议仿真

随着量子通信在近年来的不断发展, 量子安全直接通信成为了量子通信的一大重要分支。但目前的实验设备很难满足量子通信实验, 导致通信协议的正确性和安全性无法得到验证。针对这一问题, 提出了一种协议仿真算法。在Microsoft Visual C++6. 0平台上利用C++语言编写了量子安全直接通信协议的仿真程序, 最终实现了发送方和接收方之间的有效安全通信。仿真结果体现了量子通信的高效性和绝对安全性。实验结果与理论结果相吻合, 进一步验证了协议是安全、正确的, 也证明了用计算机对量子计算进行仿真的可行性。     

量子位Bloch坐标的量子人工蜂群优化算法

为了改善人工蜂群(ABC)算法在解决多变量优化问题时存在的收敛速度较慢、容易陷入局部最优的不足,结合量子理论和人工蜂群算法提出一种新的量子优化算法。算法首先采用量子位Bloch坐标对蜂群算法中食物源进行编码,扩展了全局最优解的数量,提高了蜂群算法获得全局最优解的概率;然后用量子旋转门实现搜索过程中的食物源更新。对于量子旋转门的转角关系的确定,提出了一种新的方法。从理论上证明了蜂群算法在Bloch球面每次以等面积搜索时,量子旋转门的两个旋转相位大小近似于反比例关系,避免了固定相位旋转的不均等性,使得搜索呈现规律性。在典型函数优化问题的实验中,所提算法在搜索能力和优化效率两个方面优于普通量子人工蜂群(QABC)算法和单一人工蜂群算法。     

基于受控旋转门的量子神经网络模型算法及应用

提出一种量子神经网络模型及算法．首先借鉴受控非门的含义提出一种受控量子旋转门,基于该门的物理意义,提出一种量子神经元模型,该模型包含对输入量子比特相位的旋转角度和对旋转角度的控制量两种设计参数;然后基于上述量子神经元提出一种量子神经网络模型,基于梯度下降法详细设计了该模型的学习算法：最后通过模式识别和时间序列预测两个仿...     

基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法及其应用

提出了一种基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法. 该方法用量子位构成染色体; 用量子位的Bloch坐标构成染色体上的基因位; 用量子旋转门进行染色体上量子位的更新; 用量子非门进行染色体变异. 对于量子旋转门的转角大小及方向的确定, 提出了一种简易快捷的新方法; 对旋转和变异操作, 提出了基于量子位Bloch坐标的新算子. 该算法将量子位的3个Bloch 坐标都看作基因位, 每条染色体包含3条并列的基因链, 每条基因链代表1个优化解.在染色体数目相同时, 可加速优化进程. 以函数极值优化和神经网络权值优化为例, 仿真结果表明该方法在搜索能力和优化效率两个方面优于普通量子遗传算法和简单遗传算法.     

量子神经网络在PID参数调整中的应用

提出一种基于量子神经网络(QNNs)的比例积分微分(PID)参数在线调整方法.通过构造受控量子旋转门,给出一个量子神经元模型,其中包括输入量子比特相位的旋转角度和控制量2种设计参数.在此基础上提出一个量子神经网络模型,利用梯度下降法设计该模型的学习算法,并将其用于PID参数的在线调整,实验结果表明,QNNs的调整能力及...     

一种量子衍生神经网络模型

为提高神经网络的逼近能力,通过在普通BP网络中引入量子旋转门,提出了一种新颖的量子衍生神经网络模型. 该模型隐层由量子神经元组成,每个量子神经元携带一组量子旋转门,用于更新隐层的量子权值,输入层和输出层均为普通神经元. 基于误差反传播算法设计了该模型的学习算法. 模式识别和函数逼近的实验结果验证了提出模型及算法的有效性.     

一种新的自适应量子遗传算法研究

传统的量子遗传算法是基于二进制编码进行的,每次计算需要进行编码和解码操作,影响了算法的效率。针对这一问题,提出了实数编码的自适应量子遗传算法（RQGA）。首先运用实数和量子比特共同编码,并采用自适应频率的临近算符对编码进行更新,而后运用自适应转角策略更新量子比特串,以保证算法保持搜索性能和求解性能的平衡。最后分别采用二进制遗传算法、二进制量子遗传算法以及实数和量子比特共同编码的自适应量子遗传算法对Schaffer’f6函数进行测试对比,结果表明,实数和量子比特共同编码的自适应量子遗传算法无论在收敛速度还是收敛精度方面都体现了较好的优越性。     

利用相位的自旋1/2量子系统的相干控制

针对两个自旋1/2粒子组成的封闭量子系统, 建立了具有Ising相互作用的量子系统模型. 在此基础上通过具有特定幅值及相对相位的半反直觉脉冲, 制备了相应的量子相干态. 并通过系统数值仿真实验, 归纳出系统终态与相对相位之间的近似关系式, 分析了控制脉冲的幅值和时间延迟对制备过程的影响. 利用部分绝热通道技术实现了相位相干控制.