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一种针对聚类问题的量子主成分分析算法
被引量：
1
1
作者
刘文杰
王博思
陈君琇
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期2858-2866,共9页
聚类问题中的离群点容易影响簇中心的选择,且样本数据量规模的扩大会造成样本点间的距离计算需要消耗大量计算资源.为了解决上述问题,从簇中心选取和最短距离搜索2个方面出发,提出了一种针对聚类问题的新型量子主成分分析算法.利用阈值...
聚类问题中的离群点容易影响簇中心的选择,且样本数据量规模的扩大会造成样本点间的距离计算需要消耗大量计算资源.为了解决上述问题,从簇中心选取和最短距离搜索2个方面出发,提出了一种针对聚类问题的新型量子主成分分析算法.利用阈值更新奇异值并得到主成分,再通过势函数得到簇中心,从而减少异常值对簇中心选取的影响.此外,采用量子最小值搜索算法寻找距离样本点最近的簇中心,减少聚类所需迭代次数.以小规模数据集为例,采用Cirq量子编程框架对算法进行电路设计和仿真实验.实验结果表明,该算法与已有的量子聚类算法相比,在聚类准确度上有所提升.性能分析表明,与现有经典和量子算法比较,该算法在簇中心选取和最短距离搜索时间复杂度上有不同程度的改进,消耗资源有所降低.
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关键词
量子
机器学习
聚类问题
量子主成分分析
量子
最小值搜索算法
奇异值分解
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职称材料
基于量子判别分析法的量子连续投资组合优化算法
2
作者
陈柄任
袁淏木
+3 位作者
吴涵卿
吴磊
李鑫
李晓瑜
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期802-808,共7页
利用马科维茨投资组合优化问题和量子线性判别分析(quantum linear discriminant analysis,QLDA)的相似性,将马科维茨投资组合优化问题规约为量子线性判别分析的优化问题,并通过解决QLDA的技术厄米特链积(hermitian chain product,HCP)...
利用马科维茨投资组合优化问题和量子线性判别分析(quantum linear discriminant analysis,QLDA)的相似性,将马科维茨投资组合优化问题规约为量子线性判别分析的优化问题,并通过解决QLDA的技术厄米特链积(hermitian chain product,HCP)以及密度矩阵指数化算法(density matrix exponentiation,DME)来求得马科维茨均值方差模型中夏普率最大的最优解。量子连续投资组合优化方案相比于经典方案可以实现准指数加速。
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关键词
投资组合优化
量子
计算
量子
线性判别
分析
量子
机器学习
量子主成分分析
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职称材料
量子典型相关分析算法
3
作者
王庆乐
薛雪
李元诚
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期120-126,共7页
典型相关分析是一种重要的数据处理方法,用于处理随机向量之间的相互依赖关系。然而,经典的典型相关分析算法的复杂度对数据维度是多项式依赖的,致使该类算法并不适用于分析在大数据时代下规模呈指数增长的数据。针对经典的典型相关分...
典型相关分析是一种重要的数据处理方法,用于处理随机向量之间的相互依赖关系。然而,经典的典型相关分析算法的复杂度对数据维度是多项式依赖的,致使该类算法并不适用于分析在大数据时代下规模呈指数增长的数据。针对经典的典型相关分析算法的这种缺陷,提出了一种量子典型相关分析算法。该算法把典型相关分析所涉及的优化问题转化为适合用量子计算技术处理的代数问题,并采用量子主成分分析技术进行求解,从而降低了典型相关分析算法的复杂度。在特定的参数条件下,所提算法可实现在数据维度上的指数加速,符合当今实际数据处理对该算法的需求。
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关键词
量子
算法
量子主成分分析
相关
分析
指数加速
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职称材料
题名
一种针对聚类问题的量子主成分分析算法
被引量：
1
1
作者
刘文杰
王博思
陈君琇
机构
数字取证教育部工程研究中心(南京信息工程大学)
南京信息工程大学计算机与软件学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期2858-2866,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62071240)
江苏省高校优势学科建设工程项目(PAPD)。
文摘
聚类问题中的离群点容易影响簇中心的选择,且样本数据量规模的扩大会造成样本点间的距离计算需要消耗大量计算资源.为了解决上述问题,从簇中心选取和最短距离搜索2个方面出发,提出了一种针对聚类问题的新型量子主成分分析算法.利用阈值更新奇异值并得到主成分,再通过势函数得到簇中心,从而减少异常值对簇中心选取的影响.此外,采用量子最小值搜索算法寻找距离样本点最近的簇中心,减少聚类所需迭代次数.以小规模数据集为例,采用Cirq量子编程框架对算法进行电路设计和仿真实验.实验结果表明,该算法与已有的量子聚类算法相比,在聚类准确度上有所提升.性能分析表明,与现有经典和量子算法比较,该算法在簇中心选取和最短距离搜索时间复杂度上有不同程度的改进,消耗资源有所降低.
关键词
量子
机器学习
聚类问题
量子主成分分析
量子
最小值搜索算法
奇异值分解
Keywords
quantum machine learning
clustering problem
quantum principal component analysis
quantum minimum searching algorithm
singular value decomposition
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O413 [理学—理论物理]
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职称材料
题名
基于量子判别分析法的量子连续投资组合优化算法
2
作者
陈柄任
袁淏木
吴涵卿
吴磊
李鑫
李晓瑜
机构
建信金融科技有限责任公司
四川元匠科技有限公司
电子科技大学信息与软件工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期802-808,共7页
基金
成都市重点研发支撑计划重大科技应用示范项目(2021-YF09-00114-GX)
建信金融科技有限责任公司项目(KT2000050)。
文摘
利用马科维茨投资组合优化问题和量子线性判别分析(quantum linear discriminant analysis,QLDA)的相似性,将马科维茨投资组合优化问题规约为量子线性判别分析的优化问题,并通过解决QLDA的技术厄米特链积(hermitian chain product,HCP)以及密度矩阵指数化算法(density matrix exponentiation,DME)来求得马科维茨均值方差模型中夏普率最大的最优解。量子连续投资组合优化方案相比于经典方案可以实现准指数加速。
关键词
投资组合优化
量子
计算
量子
线性判别
分析
量子
机器学习
量子主成分分析
Keywords
portfolio optimization
quantum computing
quantum linear discriminant analysis
quantum machine learning
quantum principal component analysis
分类号
O413.1 [理学—理论物理]
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职称材料
题名
量子典型相关分析算法
3
作者
王庆乐
薛雪
李元诚
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
中国科学技术大学量子信息重点实验室
出处
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期120-126,共7页
基金
国家自然科学基金(61801126)
北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室开放项目(SKLNST-2021-1-05)
+2 种基金
中国科学技术大学中国科学院量子信息重点实验室开放项目(KQI201902)
信息网络安全公安部重点实验室开放课题(C21605)
中央高校基本科研业务(2020MS014)。
文摘
典型相关分析是一种重要的数据处理方法,用于处理随机向量之间的相互依赖关系。然而,经典的典型相关分析算法的复杂度对数据维度是多项式依赖的,致使该类算法并不适用于分析在大数据时代下规模呈指数增长的数据。针对经典的典型相关分析算法的这种缺陷,提出了一种量子典型相关分析算法。该算法把典型相关分析所涉及的优化问题转化为适合用量子计算技术处理的代数问题,并采用量子主成分分析技术进行求解,从而降低了典型相关分析算法的复杂度。在特定的参数条件下,所提算法可实现在数据维度上的指数加速,符合当今实际数据处理对该算法的需求。
关键词
量子
算法
量子主成分分析
相关
分析
指数加速
Keywords
quantum algorithm
quantum principal component analysis
correlation analysis
exponential acceleration
分类号
O413 [理学—理论物理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种针对聚类问题的量子主成分分析算法
刘文杰
王博思
陈君琇
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于量子判别分析法的量子连续投资组合优化算法
陈柄任
袁淏木
吴涵卿
吴磊
李鑫
李晓瑜
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
量子典型相关分析算法
王庆乐
薛雪
李元诚
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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