无线自组织量子通信网络的Grover路由算法研究

介绍了无线量子通信网络的发展和无线量子通信网络中的路由算法.路由度量基于相邻节点间的纠缠量子对数目.结合Grover量子搜索算法,在限定跳数内搜索路由度量最大的路径作为目标解径,以避免量子信道因纠缠量子对的消耗而断开.路径搜索成功后,节点采用两端逼近的方法建立起量子信道,实现从源节点到目的节点的量子态的传递.采用Grover算法的路由搜索保证了成功率,降低了量子通信网络的网络计算量,使路由搜索快速收敛.     

基于节点度的移动自组网络Grover路由算法研究

移动自组网络是当前无线网络研究的热点问题,网络路由算法研究是其中的一个关键问题.在深入分析现有移动自组网络路由协议基础上,本文结合动态源路由协议的特点,提出了一种基于节点度值计算的Grover路由算法.该方法系统地研究移动自组网络的主要特征:节点度值、节点能量等,利用Grover搜索算法构造操作矩阵和概率扩散矩阵计算得...     

三个量子比特的GroVer量子搜寻算法的核磁共振实现

Ｇｒｏｖｅｒ量子搜寻算法是一种重要的量子算法。本文利用核磁共振模拟机首次实现了三个量子比特（ｑｕｂｉｔ）的Ｇｒｏｖｅｒ搜寻算法,讨论了量子计算机确实比经典电子计算机有效。     

相位不匹配的量子搜索算法

 当搜索空间局限在二维复子空间中时,如果无序数据库中的总个数足够大,那么倘若任意的两个完全独立的相位旋转角集合(但其中一个集合中元素的个数相对于无序数据库中的总个数相对较小)满足多相位匹配方程,则仍然能以较高的成功概率找到唯一的目标态.本文针对一种带有特定前提条件的量子搜索问题,说明了可通过结合多相位匹配方程和经典的穷举算法以使得该目标态能以几乎接近100%的成功概率找到.最后给出了一个实例.     

基于量子计算的僵尸网络周期性通信行为检测算法

僵尸网络需要在控制者和受控主机之间维持周期性通信,如果能够有效识别僵尸网络的周期性通信行为,就能够以此为基础实现僵尸网络检测。尽管一些算法提出了基于周期性通信行为的僵尸网络检测方法,但是如何在海量数据中实现僵尸网络的快速检测仍然是一个问题。基于量子计算的僵尸网络周期性通信行为检测算法,是在已有算法的基础上引入量子计算来提高周期性通信检测算法的速度。实验结果表明,改进后的算法与已有算法相比,拥有相同的检测精度,与此同时,能够使用较少的查询次数完成僵尸网络检测,能够有效提高僵尸网络检测的速度。     

量子计算与量子密码的原理及研究进展综述

量子计算与量子密码是基于量子效应的计算技术和密码技术.1984年Bennett和Brassard提出了第一个量子密钥分发协议,开启了量子密码学的研究,此后相继在量子加密、量子签名等领域进行了大量研究.1994年,Shor利用量子Fourier变换,设计了第一个实用的量子算法,在多项式时间内对大整数进行因子分解.1996年,Grover提出了量子搜索算法,能够对无结构数据进行二次加速.Shor算法和Grover算法的提出不仅体现了量子计算的优越性,还对传统基于数学困难问题的密码学体制造成威胁.经过半个世纪的发展,量子计算与量子密码在理论与实践的研究上都取得了丰硕的成果.从量子力学的数学框架、基本概念和原理、量子计算基本思想、量子密码研究进展及主要思想等方面进行总结梳理.     

多轮EM结构的量子差分碰撞密钥恢复攻击

量子算法的发展和应用对密码算法的设计和分析产生了深远的影响,其中Grover量子算法和Simon量子算法在密码安全性评估中应用较多,但作为生日碰撞攻击量子化的BHT(Brassard,Hyer,Tapp)量子算法,还没有得到具体应用,研究BHT量子算法对密码算法的分析具有重要意义.通过对多轮EM(Even,Mansour)结构进行分析,研究了经典条件和量子条件下的碰撞搜索算法与差分密钥恢复攻击的结合,对多轮EM结构进行了差分碰撞密钥恢复攻击,并从BHT量子算法的角度进行量子化.结果表明,经典条件下,当差分传递概率2-p≥2-n/2时,r轮EM结构的差分密钥恢复攻击时间复杂度从O(2p+n)降到O(2p+n/2),速度快了2n/2倍.量子条件下,当差分传递概率2-p>2-n/3时,结合BHT量子算法的差分碰撞密钥恢复攻击时间复杂度要优于基于Grover量子算法的差分密钥恢复攻击,显示了BHT量子算法在具体密码分析中的有效性.     

逼近全概率Grover算法的搜索次数计算

文章研究了Grover量子搜索算法,该算法进行o(N√)次搜索后只能以大于0.5的概率获得正确结果,并且没有确定最佳的搜索次数。针对这两个问题,提出了一种确定搜索次数的计算方法,使Grover算法逼近全概率地获得搜索目标。仿真结果表明,该计算方法行之有效。     

基于量子计算的用户识别算法

本文提出了基于量子算法的快速用户识别算法.当代社会进入互联网时代后,大量的信息充斥在网络上,许多有价值的信息被隐藏在Weblog中,大数据分析的一项任务就是通过对Weblog的分析得到用户行为模式等重要的信息,在这之前必须要做的是对用户进行识别.以往对用户识别算法的研究较为侧重在准确度方面,识别的速度尚不能令人满意.本文基于Grover搜索算法提出了扩展记录模式和非扩展记录模式的两种快速IP地址搜索算法,将搜索的查询复杂度进行了二次加速.     

基于固定目标权重的量子搜索算法

针对现有量子搜索算法均未考虑目标对象重要性的差异,提出了一种对已分配权重的目标对象进行搜索的量子搜索算法。首先对改变叠加态初态幅值会对迭代结果产生的影响进行了分析;在此基础上得出了保证算法有效性前提下,引入权重系数必须满足的条件;基于该条件,构建了含有目标权重信息的量子叠加态,并使算法同时保持了Grover算法的原有性质。仿真结果表明,提出的算法能够以权重值的概率,对成功搜索到的目标态得到满意的结果。