基于通用量子门的量子遗传算法及应用

为加快量子遗传算法的参数更新速度,简化遗传操作步骤,提出了一种基于通用量子门的量子遗传算法（Quantum Genetic Algorithm with Universal Quantum Gate,UQGA）。该方法以通用量子门为逻辑计算单位,对染色体进行遗传操作。利用Hadamard门进行基础变换;通用量子门通过新的旋转角度函数,对各个基因位进行选择、变异操作;通过求解适应度函数,得到全局最优解;同时,算法经数学证明是收敛的。该算法应用到函数极值搜索和Iris数据集特征选择中。实验结果表明,UQGA具有较好的全局搜索和特征选择性能,尤其是在收敛速度、运算时间和分类准确率方面明显优于普通量子遗传算法和普通遗传算法。     

基于多目标扩展通用Toffoli门的量子比较器设计

利用多目标扩展通用Toffoli门,提出了经典量子信息比较器的设计构造方法,并对其正确性进行了理论证明,在此基础之上,给出了量子比较器在简单搜索问题中的一个应用。与其它同类量子比较器相比,此比较器通过减少使用辅助位来节约相关量子资源;通过设置多目标扩展通用Toffoli门的控制条件,使得在比较出结果后剩余的门不再起作用,从而提高了运行效率,降低了出错率,增强了比较器的鲁棒性。     

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。     

基于量子门组的量子神经网络模型及其应用

为进一步提高量子神经网络的性能,结合目前神经网络机理的研究进展,提出了一种基于量子门组的量子神经元模型,建立了量子门组量子神经网络（Quantum Gate Set Neural Network,QGSNN）。该算法由输入层、隐含层和输出层组成,该算法将转换后的量子态训练样本作为输入。利用量子旋转门和通用量子门完成旋转、选择、翻转和聚合等一系列操作,并完成了网络参数的更新。将训练后的结果输出。QGSNN算法的泛化能力在数学上得到了证明,并利用两个仿真实验对该方法进行验证。实验结果表明,与普通神经网络和普通量子神经网络相比,QG-SNN算法在泛化性能、鲁棒性、准确率和执行时间等方面具有较好的效果。     

量子计算

近几年来,量子计算机逐渐引起人们的关注。对于计算机科技人员,量子计算机似乎高深莫测。文章是专门为那些不懂量子力学而又想了解量子计算机的计算机工作者撰写的。介绍了和量子计算有关的术语和符号,并着重阐明一个n位量子寄存器为何能存储2^n个n位数？量子计算机的一次操作为何能计算所有x的f(x)？对于解栽些问题,量子计算机为何能有惊人的运算速度？除了上面3个问题外,还将介绍基本的量子逻辑门和量子逻辑网络,接着介绍一个量子算法,然后介绍量子计算机的组织结构,最后是讨论,将评价量子计算机的优势和弱点,并讨论量子计算机的物理实现和对量子计算的展望。     

通用的辅助量子计算

设计了一个通用的辅助量子计算协议。该协议的客户端Alice仅拥有经典计算机或有限的量子技术,这些资源不足以让Alice做通用量子计算,因此Alice需要把她的量子计算任务委派给远程的量子服务器Bob。Bob拥有充分成熟的量子计算机,并会诚实地帮助Alice执行委派的量子计算任务,但他却得不到Alice的任何输入、输出信息。该协议只要求Alice能发送量子态和执行Pauli门操作,协议具有通用性、半盲性、正确性和可验证性。     

多值逻辑量子置换门的酉矩阵表示

理论上量子可逆电路不存在能量耗散问题,因此量子计算系统对环境产生的负面影响可以达到最低.多值逻辑量子置换门是构建多值逻辑量子电路的基本单元.该文从数学的角度研究多值逻辑量子置换门的酉矩阵,提出了一种构造多值逻辑量子置换门酉矩阵的方法,并对其正确性进行了讨论.在此基础之上,又给出了构造混合多值逻辑量子置换门酉矩阵的框架,利用此框架可以方便地构造任何混合逻辑量子置换门的酉矩阵.酉矩阵是量子门的数学模型,可以清晰地反映出量子门的数学性质.研究量子门的酉矩阵对验证量子门的正确性和可靠性,分析量子状态在电路中的演化过程及发展趋势具有一定的意义.     

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。     

基于量子门组的卷积神经网络设计与实现

为进一步提高卷积神经网络的训练速度,减少训练成本,建立了量子门组卷积神经网络模型（Quantum Gate Convolutional Neural Network,QGCNN）。为了构建QGCNN网络结构,依据传统CNN结构的特点,给出卷积算术线路（Convolutional Arithmetic Circuit,ConvAC）的定义。用张量分解来说明ConvAC的权值系数之间的关系,为构建QGCNN提供理论依据。将QGCNN分为输入表示层、隐藏层和输出层,在此基础上实现对数据进行量子编码,利用量子门组完成数据初始化,网络参数更新等操作。将QGCNN应用到数字手写体识别中,实验结果表明,该方法在手写体识别的准确率和收敛速度上有不错的效果。     

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。     

辅助量子比特驱动型通用盲量子计算

应用量子隐形传态将Broadbent等人提出的通用盲量子计算(universal blind quantum computation)模型和辅助量子比特驱动型量子计算(ancilla-driven universal quantum computation)模型进行结合, 构造一个新的混合模型来进行计算。此外, 用计算寄存器对量子纠缠的操作来代替量子比特测量操作。因为后者仅限于两个量子比特, 所以代替后的计算优势十分明显。基于上述改进, 设计了实现辅助驱动型通用盲量子计算的协议。协议的实现, 能够使Anders等人的辅助驱动型量子计算增强计算能力, 并保证量子计算的正确性, 从而使得参与计算的任何一方都不能获得另一方的保密信息。     

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。     

An overview of quantum computation models: quantum automata

Quantum automata, as theoretical models of quantum computers, include quantum finite automata (QFA), quantum sequential machines (QSM), quantum pushdown automata (QPDA), quantum Turing machines (QTM), quantum cellular automata (QCA), and the others, for example, automata theory based on quantum logic (orthomodular lattice-valued automata). In this paper, we try to outline a basic progress in the research on these models, focusing on QFA, QSM, QPDA, QTM, and orthomodular lattice-valued automata. Also, other models closely relative to them are mentioned. In particular, based on the existing results in the literature, we finally address a number of problems to be studied in future.     

Compositional and holistic quantum computational semantics

In quantum computational logic meanings of sentences are identified with quantum information quantities: systems of qubits or, more generally, mixtures of systems of qubits. We consider two kinds of quantum computational semantics: (1) a compositional semantics, where the meaning of a compound sentence is determined by the meanings of its parts; (2) a holistic semantics, which makes essential use of the characteristic “holistic” features of the quantum-theoretic formalism. We prove that the compositional and the holistic semantics characterize the same logic.     

On the complexity of simulating space-bounded quantum computations

This paper studies the space-complexity of predicting the long-term behavior of a class of stochastic processes based on evolutions and measurements of quantum mechanical systems. These processes generalize a wide range of both quantum and classical space-bounded computations, including unbounded error computations given by machines having algebraic number transition amplitudes or probabilities. It is proved that any space s quantum stochastic process from this class can be simulated probabilistically with unbounded error in space O(s), and therefore deterministically in space O(s²).