量子计算机的研究与应用

介绍了量子计算的最新研究方向,简述了量子计算和量子信息技术在保密通信、量子算法、数据库搜索等重要领域的应用。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.     

面向数据流结构的指令映射优化方法

在高性能计算领域,数据流是一类重要的计算结构,也在很多实际场景表现出很好的性能和适用性。在数据流计算模式中,程序是以数据流图来表示的,数据流计算中一个关键的问题是如何将数据流图映射到多个执行单元上。通过分析现有数据流结构的指令映射方法及其不足,提出了基于数据流结构的新型指令映射优化方法。主要是根据多地址共享数据包的特性对指令映射方法进行优化,延迟多地址共享数据路由包的拆分,减少网络拥堵。     

面向时延的NoC映射技术研究

针对NoC任务映射问题中时延难以预测和启发式算法效率低的问题,提出一个时延改进模型和近邻随机遗传算法。该模型从宏观的链路负载分布和单个节点的排队时延两方面来构建NoC映射的时延模型,通过引入时延因子、权重系数来刻画不同映射方案对时延性能的影响,避免了NoC通信时延精确建模的难题。提出近邻随机思想来构建遗传算法的初始种群,并且运用该算法实现了面向时延的NoC映射,在达到全局最优的情况下,比经典遗传算法效率提升将近20%。实验结果表明,该算法优于现有的经典遗传算法和随机映射方案。     

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。     

基于量子计算机的数据库搜索

Grover提出的量子搜索算法,可以用O(N1/2)的时间复杂度完成对规模为N的非结构化数据集的搜索,这在经典计算机上需要O(N)的复杂度。其中量子黑盒(又称为Oracle)依赖于具体问题,根据数据库搜索的要求,设计了量子黑盒的内部结构和相应的量子线路,给出了适合于数据库搜索的量子算法。     

关于完全正映射的注记

给出了正保迹映射和完全正保迹映射的充要条件,使人们可以更好地理解正保迹映射和完全正保迹映射,同时证明了量子信道是凸的。     

An Architecture-Independent Graphical Tool for Automatic Contention-Free Process-to-Processor Mapping

Mapping of parallel programs onto parallel computers for efficient execution is a fundamental problem of great significance in parallel processing. This paper presents an architecture-independent software tool for contention-free mapping of arbitrary parallel programs onto parallel computers with arbitrary configurations. This mapping tool is based on an efficient heuristic algorithm that runs in time O(n ³+m ⁴) in the worst case for mapping n tasks onto m processors, where m n in most practical cases. It is fully implemented and incorporated into a graph editing system to produce a graphical mapping tool which enables its user to monitor and control the mapping process. The user can assist the mapping process or employ the algorithm to map automatically. Our mapping tool has been tested and its performance evaluated extensively. Experimental results show that our tool combines user intuition and mapping heuristics effectively to make it a powerful mapping tool which is practical to use. Our mapping tool can be easily extended for use in the more general case when the link contention-degree is bounded to a fixed system-specified value without increasing its complexity.     

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。     

量子模拟器优化综述

近年来, 不断发展的量子计算已成为众人关注的焦点. 然而, 量子硬件存在稀缺性和噪声等问题, 这使得研究量子算法、验证量子芯片等行为都依赖运行在经典计算机上的量子模拟器. 本文讨论了不同量子模拟器使用的主要模拟方法, 并讨论了主流的全振幅状态向量模拟器和基于张量网络的量子模拟器的各种优化. 最后, 我们总结了量子模拟器的现状和未来发展方向.     

基于改进量子粒子群的分布式并行计算框架设计

为了实现用户任务在大规模计算机集群上进行高效地处理,并克服现有并行计算框架通用性不强的缺点,提出了一种基于改进量子群算法和Map-Reduce模型的通用并行计算框架;首先,对经典的Map-Reduce分布式并行计算框架以及并行计算流程进行了具体描述;然后,基于改进的量子粒子群算法设计了改进的Map-Reduce模型,在Map阶段通过多种群并行搜索并计算所有粒子适应度,在Shuffle和Sort阶段实现粒子的排序和种群的重新划分,然后在Reduce阶段更新控制系数和粒子位置,当最优解不变时,通过混沌扰动对其进行扰动;仿真实验表明同,文中设计的基于改进量子粒子群算法和Map-Reduce模型能高效地执行任务,较传统的MapReduce模型具有较少的执行时间,具有很强的可行性,是一种有效的通用并行计算模型。     

Configuring of Algorithms in Mapping into Hardware

The growing need for high-performance embedded processors on the reconfigurable computing platform increases the pressure for developing design methods and tools. One important issue in mapping algorithms into hardware is the configuring of algorithms to fit the particular hardware structure, the available area and configuration, together with time parameters. This paper presents an overview of a new synthesis method—the Iso-plane method—on the polytope model of algorithm to increase the parallelism and facilitate the configurability in regular array design via algebraic transformations as associativity and commutativity. The paper presents a variety of new regular and scalable array solutions with improved performance and better layout including motherboards with daughter boards.     

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.     

网格计算机上的映射方法研究

本文提出了将分治计算射到支持虫蛀和存储转发模式的网格连接计算机上的反射射方法。这一方法不仅利用二项树通信步中的规则性,而且利用了二项树拓扑结构的规则性。本文还引入了并行计算时所出现的通信开销评价标准。分析表明,此方法对支持虫柱模式是最优的。     

Quantum Computation with Abelian Anyons

A universal quantum computer can be constructed using abelian anyons. Two qubit quantum logic gates such as controlled-NOT operations are performed using topological effects. Single-anyon operations such as hopping from site to site on a lattice suffice to perform all quantum logic operations. Anyonic quantum computation might be realized using quasiparticles of the fractional quantum Hall effect. PACS: 03.65-Lx