面向量子博弈论的光量子芯片设计及实验

量子博弈论是量子信息和经典博弈论的交叉研究方向。理论研究表明，量子博弈模型不仅能够突破经典博弈模型的收益上限，更是有望用于深入理解和突破量子通信、量子计算等领域的很多基础问题。针对一种利益冲突的贝叶斯量子博弈模型，提出了一种可编程的光量子芯片结构，首次运用硅基光量子芯片实验完成了量子博弈实验。通过动态生成和调控片上量子纠缠态，实验证实了量子博弈相对经典博弈的博弈优势，展示了光量子芯片在量子博弈论研究中的重要作用，为量子信息领域更复杂问题的研究提供了重要的实验手段。     

基于网格的量子博弈聚类算法

量子博弈是对经典博弈的量子模拟,利用量子的纠缠态,可以使博弈参与人在博弈策略的选择过程中相互影响,从而得到与经典博弈不同的结果。将量子博弈运用于聚类问题,并提出一种基于网格的量子博弈聚类算法。算法将数据点看作是博弈的参与人,通过在收益矩阵中内嵌距离函数,使相似的数据点能够获得更大的收益,从而形成聚类。此外,通过设定网格合并规则,使博弈过程得到了简化。仿真实验表明,算法在聚类质量上优于传统的K-means等算法。最后,就算法中的几个参数对算法性能的影响进行了讨论,并给出了参数选择的建议。     

基于量子少数者博弈的多机器人追捕

多个带有自利因素的追捕机器人在追捕一个逃跑者的过程中,自身利益与整体利益之间会产生冲突,导致系统付出更多代价.若调整收益分配机制,并引入量子少数者博弈,则可将经典策略空间扩展到量子策略空间.在该空间下,追捕者追求自身利益最大化时,也能达到整体最优.通过对追捕过程中量子少数者博弈进行实验分析表明,采用量子策略的机器人,其自身利益与整体利益得到统一,追捕效率大幅度提高.     

基于量子漫步的图形匹配算法进展与展望

图形匹配是图形研究中的重要问题,目前的经典算法受限于存储资源和计算复杂度,未能提供有效的解决方法.基于量子效应,将图形信息存储于量子比特,不仅能够极大减少存储资源的消耗,而且对量子比特进行操作可实现对存储信息的并行计算,从而为有效解决图形匹配问题提供了新的可能.量子漫步作为量子计算中的重要模型,是分析研究图形问题的有效工具.总结了量子计算的特点,介绍了量子漫步的2种模型并对二者进行了比较.然后对目前已有的基于量子漫步的图形匹配算法进行了介绍,对其算法思想、计算过程和优缺点进行了描述,同时还提出了相应的改进思路.在总结分析目前研究存在问题的基础上,探讨了今后的研究方向.     

基于量子反应均衡的政府与共享单车企业停车管理博弈分析

共享单车停车问题是城市交通治理中最主要的问题之一,其表面为共享单车用户停车行为不规范、共享单车企业管理调度不及时所致,究其本质实为共享单车各利益主体缺乏有效协同治理机制、停车权责划分不清晰、成本分担失衡的结果.考虑政府与共享单车企业的有限理性,建立扩展式博弈的量子反应均衡(QRE)模型分析双方停车管理博弈机理,并利用Gambit软件进行算例仿真分析.研究表明:双方博弈结果随理性程度增加逐渐趋向于基于完全理性的子博弈精炼纳什均衡,政府掌握更多企业运营信息有利于达到社会效用最大化的博弈结果;政府引入有效处罚措施或主导负责停车管理可以降低自身的财政支出和社会总成本,建立量化的处罚标准能够促进企业主动承担停车管理责任;有限理性程度、违停数量、激励机制和科技手段运行效率会影响企业的停车管理策略选择.     

后量子可证明安全研究

后量子密码经过数十年的发展，其效率已经趋于实用化，其标准化工作也正在开展中。与此同时，对量子环境中的密码方案的可证明安全理论的研究在近十年也备受关注。本文将介绍近年来后量子可证明安全领域的发展和研究现状，包括经典密码方案在量子环境中的安全模型建立、安全概念定义，以及经典环境和量子环境中的安全性的分离结论和蕴含结论，并重点介绍量子随机谕言模型中的安全性证明。对后量子可证明安全理论的研究，对于合理评估密码算法在量子环境中的安全性、实现到后量子密码算法的安全平稳过渡具有重要意义。     

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QCircuit的BB84窃听仿真与分析

该文研究量子线路模型仿真量子密钥分配协议.基于QCircuit软件运用量子线路模型设计不同攻击模型下的BB84量子密钥分配协议仿真模型,并引入rsec和I(α,E)两个指标,设计指标分析线路模型,仿真分析了不同噪声信道模型下BB84密钥分配协议在P/P、B/P和B/B三种不同截取/重发策略下的有效性及安全性.仿真结果表...     

两硬币量子游走模型中的相干动力学

量子游走是量子计算的重要模型,而多硬币量子游走模型由于在量子通讯协议中表现突出也越来越受到人们的关注.量子相干不仅可以刻画量子态的特点,也可以反映量子演化过程的性质.主要对一维圆上两硬币量子游走模型的量子相干性进行了分析.一方面,讨论了初始量子态和硬币算子的选取对量子相干的影响.当硬币算子为Hadamard算子且初态只要在位置子空间上是均衡叠加态,整个量子游走演化过程是具有周期性的,且量子相干仅依赖于步数和圆上顶点的个数;当初始态是均衡叠加态而对硬币算子没有任何限制时,量子相干的演化也极具规律性.另一方面,发现在利用量子游走实现完美状态转移(perfect state transfer)的过程中,硬币算子的选取直接影响量子相干的值.最后,探讨了2种量子游走模型之间的等价性,并基于此指出了其在量子隐形传输(quantum teleportation)中的应用和改进的可能性.     

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.