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基于量子Grover算法的服装色彩搭配量子搜索模型建构 被引量:2
1
作者 韩兰 《现代电子技术》 2022年第22期138-142,共5页
为了更好地解决服装色彩搭配问题,借助计算机技术实现服装色彩搭配的智能化处理,文中提出一种基于量子Grover算法建构服装色彩搭配量子搜索模型的设计思路。服装色彩搭配的难点问题主要在于多影响因素所致多维度、多因素的排列组合,使... 为了更好地解决服装色彩搭配问题,借助计算机技术实现服装色彩搭配的智能化处理,文中提出一种基于量子Grover算法建构服装色彩搭配量子搜索模型的设计思路。服装色彩搭配的难点问题主要在于多影响因素所致多维度、多因素的排列组合,使得服装色彩搭配无法完整表达专业知识、搭配指数级增长及搜索模糊等。通过建立量子搜索模型,能够对服装色带搭配关系完整表达;根据不同服装的实用搭配场景,成功建立基于量子Grover算法的量子检索模型,可完成服装色彩的匹配式搜索。量子搜索模型在服装色彩搭配中的实际应用表明,该模型不仅能够实现色彩搭配的量子查询,还能够实现服装色彩搭配的优化选型,在短时间内就可以高效、迅速、完整、协调地完成服装色彩搭配,并且保证色彩搭配效果的准确,证实了文中方法的可行性和应用价值。 展开更多
关键词 服装色彩搭配 搜索模型 量子grover算法 优化选型 量子查询 色彩属性 匹配式搜索
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一种改进的量子Grover算法 被引量:1
2
作者 周立志 李飞 郑宝玉 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 2011年第2期27-30,共4页
Grover提出的量子算法,在2n个元素的无序数据库中搜索到m个目标解,其搜索时间复杂度为O(2~(1/2)n/m)。但是当目标解m>N/4时,搜索的成功概率迅速下降,且当m=N/2时,算法失效。提出了一种改进算法,当m>N/4时,仅用一次搜索就能以不低... Grover提出的量子算法,在2n个元素的无序数据库中搜索到m个目标解,其搜索时间复杂度为O(2~(1/2)n/m)。但是当目标解m>N/4时,搜索的成功概率迅速下降,且当m=N/2时,算法失效。提出了一种改进算法,当m>N/4时,仅用一次搜索就能以不低于98.01%的成功概率搜索到目标解。 展开更多
关键词 grover搜索算法 相位旋转 量子并行计算
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面向直觉推理的量子效应交通预测算法研究
3
作者 王潮 蒋晓锋 王苏敏 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期152-162,共11页
准确的实时交通预测是实现智能交通系统的核心技术问题。目前已有的预测方法在考虑交通信息的时空特征时,忽略了道路之间空间特征的依赖程度差异,导致预测模型缺乏差异化设计,无法实现对单条道路的精准预测。为了更好地分析道路之间空... 准确的实时交通预测是实现智能交通系统的核心技术问题。目前已有的预测方法在考虑交通信息的时空特征时,忽略了道路之间空间特征的依赖程度差异,导致预测模型缺乏差异化设计,无法实现对单条道路的精准预测。为了更好地分析道路之间空间特征的依赖程度差异性,设计了面向直觉推理的量子效应交通预测模型。引入直觉推理的思想对路网结构进行编码、组合和比较,分离出在空间特征上高度相关的道路集群,使用量子退火算法优化聚类结果,从而逼近全局最优解。使用华为云研发的MindSpore框架,根据不同的集群构建集群预测模型,专注于每个集群内交通信息的时空特征。在2012年美国洛杉矶高速公路和2021年日本东京1843条高速公路收集的真实数据集上进行实验,并与历史平均值模型、自回归积分平均移动模型、图卷积网络、门控循环单元和时空图卷积网络进行对比。结果表明,在均方根误差、平均绝对误差、准确率、决定系数和解释差异得分5个指标上均优于上述基线。在两个真实数据集上的均方根误差表现相较基于时空图卷积网络的预测模型分别提升了11.32%和13.86%,为目前交通预测问题提供了一种新的、有效的解决方案。 展开更多
关键词 直觉推理 量子计算机 量子退火算法 深度学习 交通预测
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基于量子遗传算法的网上超市拆分订单合并优化
4
作者 高更君 金露 谢敏 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第1期52-59,共8页
针对网上超市订单拆分履行的现状,为降低订单履行成本,减少对顾客的打扰次数,对拆分订单进行合并优化。以最小化订单履行成本为目标,构建非线性混合整数规划模型,将模型转化为组合优化问题,并设计量子遗传算法对其进行求解。对模型的关... 针对网上超市订单拆分履行的现状,为降低订单履行成本,减少对顾客的打扰次数,对拆分订单进行合并优化。以最小化订单履行成本为目标,构建非线性混合整数规划模型,将模型转化为组合优化问题,并设计量子遗传算法对其进行求解。对模型的关键参数进行灵敏度分析以验证模型的有效性。结果表明:与拆分配送策略相比,拆分订单合并配送策略能平均节约总成本的27.47%。本研究不仅有效降低订单履行成本,还能提升顾客满意度,促进网上超市向精细化、高效化方向发展。 展开更多
关键词 网上超市 配送站 拆分订单合并 量子遗传算法
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基于HHL算法的量子牛顿-拉夫逊法潮流计算
5
作者 徐震 张大波 +3 位作者 杨贺钧 马英浩 窦猛汉 方圆 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第14期5564-5576,I0020,共14页
量子计算的快速发展为新型电力系统日益复杂的实时仿真计算提供了新的方案。该文将经典计算机的数据处理与量子计算机的迭代计算相结合,提出基于Harrow-Hassidim-Lloyd(HHL)算法的量子牛顿-拉夫逊法潮流计算模型。通过将牛顿-拉夫逊潮... 量子计算的快速发展为新型电力系统日益复杂的实时仿真计算提供了新的方案。该文将经典计算机的数据处理与量子计算机的迭代计算相结合,提出基于Harrow-Hassidim-Lloyd(HHL)算法的量子牛顿-拉夫逊法潮流计算模型。通过将牛顿-拉夫逊潮流方程进行变换,给出修正方程的量子化编码、潮流方程的量子线路构建、修正向量的量子测量的算法原理。基于量子计算的近似求解特性,定义量子潮流计算的收敛判据,以提升迭代计算收敛的可靠性。不同规模的IEEE测试系统在本源量子虚拟计算平台上验证所提量子潮流算法的有效性。 展开更多
关键词 量子潮流计算 HHL算法 牛顿-拉夫逊法 极坐标方程 直角坐标方程
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基于Grover量子搜索算法的MD5碰撞攻击模型
6
作者 张兴兰 李登祥 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第8期1210-1219,共10页
量子计算天然的并行性使其在密码学领域具有巨大潜力,而在信息安全领域,Hash函数的安全性至关重要。因此,后量子密码学概念的提出使得Hash函数在后量子时代的研究价值凸显。文章提出了一种基于Grover量子搜索算法的MD5碰撞攻击模型,运... 量子计算天然的并行性使其在密码学领域具有巨大潜力,而在信息安全领域,Hash函数的安全性至关重要。因此,后量子密码学概念的提出使得Hash函数在后量子时代的研究价值凸显。文章提出了一种基于Grover量子搜索算法的MD5碰撞攻击模型,运用模差分分析法,通过对输入的量子叠加态进行约束搜索以找到满足碰撞条件的目标态,再根据差分构造出与之相碰撞的消息。此外,文章探讨了量子搜索算法中的迭代过程及其关键操作,设计了相应的Oracle黑盒的量子线路,并对其进行性能分析,结果表明,与经典算法相比,该模型显著降低了攻击的计算复杂度,为后量子密码时期Hash函数的研究提供了新的思路和方法,也为防御此类攻击提供了有益参考。 展开更多
关键词 量子计算 碰撞攻击 grover量子搜索算法 MD5算法
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混合量子-经典算法的配电网灾后拓扑重构方法 被引量:1
7
作者 付炜 谢海鹏 +2 位作者 王鹤峰 陈晨 别朝红 《西安交通大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期1-16,共16页
为及时有效地制定配电网拓扑重构策略以提升负荷快速恢复能力,基于量子计算的优越性,提出混合量子-经典(HQC)算法的弹性配电网灾后拓扑重构方法。首先,构建基于HQC算法的灾后配电网拓扑重构模型,以实现实际场景、优化问题、嵌入算法相... 为及时有效地制定配电网拓扑重构策略以提升负荷快速恢复能力,基于量子计算的优越性,提出混合量子-经典(HQC)算法的弹性配电网灾后拓扑重构方法。首先,构建基于HQC算法的灾后配电网拓扑重构模型,以实现实际场景、优化问题、嵌入算法相应模块在量子计算和经典计算环境下的协作交互过程。然后,将配电网拓扑重构问题构造为无约束离散优化子问题和有约束连续优化子问题,提出量子退火嵌入式交替方向乘子(QA-ADMM)算法,将离散子问题等效映射成量子可解释的伊辛模型后,部署在D-Wave量子退火计算机中,并与经典计算机中连续子问题迭代求解,采用自适应惩罚因子调节机制加速算法收敛。最后,通过IEEE 14、33、69、123以及改进的205节点的不同规模配电系统,分析验证了QA-ADMM算法的有效性、稳定性与可扩展性。结果表明,惩罚因子、目标函数惩罚项系数、量子退火中采样读取次数会影响所提算法的精度和收敛速度;优化问题规模扩大后,所提混合量子-经典算法计算优势更加明显,205节点配电系统算例下,计算效率较经典计算可提升约34%。 展开更多
关键词 弹性配电网 拓扑重构 混合量子-经典算法 量子计算 量子退火
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高能效格基后量子密码并行采样算法与硬件结构研究
8
作者 别梦妮 李伟 +3 位作者 付秋兴 陈韬 杜怡然 南龙梅 《电子学报》 北大核心 2025年第2期420-430,共11页
在后量子密码高速演进的过程中,为兼顾灵活性与高效性的需求,本文面向多种格基后量子密码算法提出了一款并行可重构的采样加速器.本文结合数学推导分别提出了7种采样的高效并行实现模型,并从中提炼了4种共同运算逻辑.以这4种共同运算逻... 在后量子密码高速演进的过程中,为兼顾灵活性与高效性的需求,本文面向多种格基后量子密码算法提出了一款并行可重构的采样加速器.本文结合数学推导分别提出了7种采样的高效并行实现模型,并从中提炼了4种共同运算逻辑.以这4种共同运算逻辑为核心,引入数据重排限制运算数据的有效位宽,提高了拒绝采样的接受率并简化了运算逻辑,提出了一种高能效的可重构并行采样算法.为提升采样算法的硬件实现效能,本文采用蝴蝶变换网络在单个时钟周期内完成任意有效位宽数据的并行切分、归并与查找,高效实现了算法前后处理的并行化,构建了参数化的并行可重构采样加速器架构模型,结合实验探索,提出了一款数据带宽为1 024 bit的并行可重构采样加速器.实验结果表明,使用40 nm CMOS工艺库,在ss、125℃工艺角条件下进行后仿,电路最高工作频率可达到667 MHz,平均功耗为0.54 W.完成256点均匀采样需6 ns,完成256点拒绝值小于216的拒绝采样平均仅需22.5 ns,完成256点8 bit以内的二项采样需18 ns,完成509点简单三值采样需36 ns,完成701点非负相关三值采样需124.5 ns,完成509点固定权重三值采样需11.18μs,完成一次Falcon算法中的离散高斯采样需3 ns.与现有研究相比,本文提出的采样器完成一次均匀-拒绝采样的能耗值降低了约30.23%,完成一次二项采样的能耗值降低了约31.6%. 展开更多
关键词 量子密码算法 采样器 高能效 可重构
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基于变分量子电路的量子机器学习算法综述
9
作者 于瑞祺 张鑫云 任爽 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第4期821-851,共31页
随着数据规模的增加,机器学习的重要性与影响力随之增大.借助量子力学的原理能够实现量子计算,结合量子计算和机器学习形成的量子机器学习算法对经典机器学习算法理论上能够产生指数级的加速优势.部分经典算法的量子版本已经被提出,有... 随着数据规模的增加,机器学习的重要性与影响力随之增大.借助量子力学的原理能够实现量子计算,结合量子计算和机器学习形成的量子机器学习算法对经典机器学习算法理论上能够产生指数级的加速优势.部分经典算法的量子版本已经被提出,有望解决使用经典计算机难以解决的问题.当前受量子计算硬件所限,可操控的量子比特数目和噪声等因素制约着量子计算机的发展.短期内量子计算硬件难以达到通用量子计算机需要的程度,当前研究重点是获得能够在中等规模含噪声量子(noisy intermediatescale quantum,NISQ)计算设备上运行的算法.变分量子算法是一种混合量子-经典算法,适合应用于当前量子计算设备,是量子机器学习领域的研究热点之一.变分量子电路是一种参数化量子电路,变分量子算法利用其完成量子机器学习任务.变分量子电路也被称为拟设或量子神经网络.变分量子算法框架主要由5个步骤组成:1)根据任务设计损失函数和量子电路结构;2)将经典数据预处理后编码到量子态上,量子数据可以省略编码;3)计算损失函数;4)测量和后处理;5)优化器优化参数.在此背景下,综述了量子计算基础理论与变分量子算法的基础框架,详细介绍了变分量子算法在量子机器学习领域的应用及进展,分别对量子有监督学习、量子无监督学习、量子半监督学习、量子强化学习以及量子电路结构搜索相关模型进行了介绍与对比,对相关数据集及相关模拟平台进行了简要介绍和汇总,最后提出了基于变分量子电路量子机器学习算法所面临的挑战及今后的研究趋势. 展开更多
关键词 量子计算 量子机器学习 变分量子算法 量子神经网络 量子深度学习 量子强化学习
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基于硬约束热启动的量子投资组合优化算法
10
作者 蔚栋敏 陈柄任 +2 位作者 陈慧 吴磊 李晓瑜 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期116-124,共9页
针对金融领域的投资组合优化问题中普遍存在的整数约束难题,提出了一种基于量子近似优化算法的新解法。该算法通过将经典算法得到的连续解编码为量子电路的初始态,从而将连续优化问题转化为离散的马科维茨模型。同时,引入硬约束来严格... 针对金融领域的投资组合优化问题中普遍存在的整数约束难题,提出了一种基于量子近似优化算法的新解法。该算法通过将经典算法得到的连续解编码为量子电路的初始态,从而将连续优化问题转化为离散的马科维茨模型。同时,引入硬约束来严格满足投资组合中的整数约束,确保解的质量。通过热启动技术,进一步提升了算法的成功率。数值模拟实验表明,该算法在求解大规模整数约束投资组合问题时,相较于传统方法具有显著的计算效率优势,且所得解的质量更优。 展开更多
关键词 量子计算 硬约束 热启动 投资组合优化 量子近似优化算法
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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络
11
作者 张嘉雯 蔡彬彬 林崧 《量子电子学报》 北大核心 2025年第1期123-135,共13页
针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在... 针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在图像分类任务上表现优异的电路结构。基于Fashion MNIST和MNIST标准数据集的仿真实验表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能,准确率分别可达94.7%和99.05%。相较于现有量子卷积神经网络模型,平均分类精度最高分别提升了4.14%和1.43%。 展开更多
关键词 量子光学 量子卷积神经网络 粒子群优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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SM4算法基于不同逻辑门集的量子优化实现
12
作者 郭运雨 向泽军 +2 位作者 林达 曾祥勇 张莎莎 《密码学报(中英文)》 北大核心 2025年第1期163-179,共17页
本文主要研究SM4算法的低Toffoli深度以及低T深度的量子电路构造.对于SM4算法的S盒,本文以对其基于塔域分解技术得到的经典实现的重新划分为基础,通过添加量子辅助比特使每部分的Toffoli深度以及T深度达到理论上的最小值.在经典实现的... 本文主要研究SM4算法的低Toffoli深度以及低T深度的量子电路构造.对于SM4算法的S盒,本文以对其基于塔域分解技术得到的经典实现的重新划分为基础,通过添加量子辅助比特使每部分的Toffoli深度以及T深度达到理论上的最小值.在经典实现的重新划分中,第二部分可视为4比特S盒,本文在基于NCT门集设计其量子电路时,提出了一种Toffoli深度为2的实现方案,该方案仅消耗8个量子辅助比特.针对重新划分中的第二部分基于Clifford+T门集的实现,本文使用基于SAT的搜索算法得到该部分与门深度为2的实现,并基于此设计了其T深度为2的量子电路.上述方法能在仅添加有限量子比特的条件下,有效地降低S盒整体电路的Toffoli深度以及T深度.基于上述方法,本文分别设计了SM4算法S盒Toffoli深度为8以及T深度为4的量子电路.将上述S盒电路应用于SM4算法整体设计中,本文最终分别设计了SM4算法的Toffoli深度为264、T深度为132的量子电路. 展开更多
关键词 SM4算法 塔域分解 S盒 量子实现
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应用多策略改进量子粒子群算法的直流电与Rayleigh波联合反演
13
作者 朱春光 管泓清 +3 位作者 秦天 张富翔 王强 高远 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期137-151,共15页
针对浅地表地质分层问题,文中分析了直流电(DC)法与Rayleigh波(RW)法共同探测并进行数据联合反演的可行性,重点研究了融合多种优化策略后形成的基于重心反向学习(Centroid Opposition-Based Learning,COBL)和混沌搜索(Chaos Search,CS)... 针对浅地表地质分层问题,文中分析了直流电(DC)法与Rayleigh波(RW)法共同探测并进行数据联合反演的可行性,重点研究了融合多种优化策略后形成的基于重心反向学习(Centroid Opposition-Based Learning,COBL)和混沌搜索(Chaos Search,CS)的量子行为粒子群(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法(简称为COBL-CS-QPSO算法)应用于二者的一维联合反演。通过联合反演可以从电阻率数据中提取层厚信息,弥补单独Rayleigh波反演难以精确解析层厚的问题;同时多策略算法的引入使解在搜索过程中不易陷入局部最优,并加强了不确定环境下的随机搜索效率。理论模型实验考虑了无噪声与有噪声以及已知模型层数与未知模型层数的多种情况,并使模型反演在宽泛的搜索区间内进行,最终取得了良好的反演效果。随后将该联合反演算法应用于实际数据,结果表明基于COBL-CS-QPSO算法的直流电与Rayleigh波联合反演在无钻孔信息或未知地下详细分层的条件下,能够获得相比于单独方法更为准确的结果。同时与自适应粒子群(APSO)算法的对比也体现了改进算法的反演优势。 展开更多
关键词 Rayleigh 波法 直流电法 联合反演 量子行为粒子群算法 重心反向学习 混沌搜索 无限折叠的迭代混 沌映射 浅地表
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利用连续参数的变分量子算法实现超导量子门
14
作者 张海涛 刘宇睿 +3 位作者 李逸文 林嘉懿 许鹏 吴盛俊 《南京大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期300-311,共12页
随着量子计算已步入中等噪声规模阶段,量子比特(Quantum Bits,qubits)的有效控制和量子操作的实现已成为重要的研究方向.目前,机器学习在许多领域都发挥着重要作用,因此,将机器学习与量子计算相结合,利用机器学习的方法解决量子计算的问... 随着量子计算已步入中等噪声规模阶段,量子比特(Quantum Bits,qubits)的有效控制和量子操作的实现已成为重要的研究方向.目前,机器学习在许多领域都发挥着重要作用,因此,将机器学习与量子计算相结合,利用机器学习的方法解决量子计算的问题,寻找可行的量子操控方案.基于超导量子电路,利用连续参数的变分量子算法(Continuous-Time Variational Quantum Algorithm,CTVQA)对两个二能级超导量子比特系统的参数进行变分优化,得到控制非(Controlled-NOT,CNOT)门、控制相位(Controlled-Phase,CZ)门和量子傅立叶变换(Quantum Fourier Transform,QFT)三种量子操作的参数调控方案.然后,通过引入噪声的方式对三个参数调控方案进行鲁棒性分析.结果表明,CTVQA在实现量子操控方面具有较好的通用性,能够为实验提供参数方案.同时,CTVQA得到的参数方案在保真度和鲁棒性方面表现较好. 展开更多
关键词 量子力学 量子计算 超导量子比特 连续参数的变分量子算法 量子
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Grover量子搜索算法在“嵩山”超级计算机系统中的模拟
15
作者 杜帅岐 刘晓楠 +1 位作者 廉德萌 刘正煜 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第9期96-102,共7页
量子计算凭借其叠加性和纠缠性,具有强大的并行计算能力。然而,目前的量子计算机不能在保证大规模量子比特处于稳定叠加态的同时,进行干涉、纠缠等量子操作。因此,当前研究和推动量子计算的有效途径是使用经典计算机模拟量子计算。Grove... 量子计算凭借其叠加性和纠缠性,具有强大的并行计算能力。然而,目前的量子计算机不能在保证大规模量子比特处于稳定叠加态的同时,进行干涉、纠缠等量子操作。因此,当前研究和推动量子计算的有效途径是使用经典计算机模拟量子计算。Grover量子搜索算法针对无序数据库搜索问题设计,将搜索的时间复杂度加速至开平方级,能加速机器学习中的主成分分析。因此,研究和模拟Grover算法,可以促进量子计算与机器学习结合领域的发展,为Grover量子搜索算法的应用以及量子机器学习在“嵩山”超级计算机系统中的模拟奠定基础。通过研究Grover量子搜索算法,模拟出了算法的量子线路。使用Toffoli量子门优化该量子线路,在减少了两个辅助量子比特的同时,提出了Grover算法的通用量子线路。实验基于“嵩山”超级计算机系统的CPU+DCU异构体系,使用了MPI多进程+HIP多线程的两级并行策略。通过调整辅助比特在量子线路中的位置,减少了MPI进程间的通信;使用分片的方式传输数据依赖的量子态。对比串行版本,并行化的模拟算法取得了最高560.33倍的加速,首次实现了31qubits规模的Grover量子搜索算法。 展开更多
关键词 grover量子搜索算法 异构体系 MPI HIP 分片传输
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量子近似优化算法在数字分区问题中的应用 被引量:1
16
作者 杨辉 李志强 +2 位作者 潘文杰 杨冬晗 吴希 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期367-377,共11页
量子近似优化算法(QAOA)是一种近似求解组合优化问题的方法,它通过反复调整电路参数,以获取问题哈密顿量的最大期望值为目的来解决问题,在组合优化问题领域具有广阔的应用前景。将QAOA应用于数字分区问题(二分区问题),通过将问题函数转... 量子近似优化算法(QAOA)是一种近似求解组合优化问题的方法,它通过反复调整电路参数,以获取问题哈密顿量的最大期望值为目的来解决问题,在组合优化问题领域具有广阔的应用前景。将QAOA应用于数字分区问题(二分区问题),通过将问题函数转换成对应的哈密顿量,构造了量子线路,采用线性近似约束优化(COBYLA)方法对电路参数进行了优化,并使用IBMQ模拟平台进行了模拟实验。研究发现量子近似优化算法在数字分区问题中有着良好的性能表现,可在多项式时间内给出问题的解,并且降低了问题的时间复杂度。 展开更多
关键词 量子计算 量子线路 数字分区 量子近似优化算法
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基于量子衍生涡流算法和T⁃S模糊推理模型的储层岩性识别 被引量:2
17
作者 赵娅 管玉 +1 位作者 李盼池 王伟 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期23-30,共8页
鉴于梯度下降法易陷入局部极值、普通群智能优化算法易早熟收敛,提出一种基于量子衍生涡流算法(Quantum Vortex Search Algorithm,QVSA)和T⁃S模糊推理模型的岩性识别方法,QVSA具有操作简单、收敛速度快、寻优能力强等优点,有助于T⁃S模... 鉴于梯度下降法易陷入局部极值、普通群智能优化算法易早熟收敛,提出一种基于量子衍生涡流算法(Quantum Vortex Search Algorithm,QVSA)和T⁃S模糊推理模型的岩性识别方法,QVSA具有操作简单、收敛速度快、寻优能力强等优点,有助于T⁃S模糊推理模型获得最优参数配置,从而实现储层岩性的准确识别。首先利用具有全局搜索能力的QVSA优化T⁃S模糊推理模型的各种参数;然后利用主成分分析方法降低获取的地震属性维度;再利用优化的T⁃S模糊推理模型识别储层岩性。实验结果表明,利用反映储层特征的8个地震属性识别储层岩性时,所提方法的识别正确率达到92%,比普通BP网络方法高5.1%,同时查准率、查全率、F1分数等指标也较BP网络方法提升明显。 展开更多
关键词 储层岩性识别 量子衍生涡流算法 T⁃S 模糊推理模型 模糊集 地震属性
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基于改进量子粒子群算法的新能源汽车换电站优化布局 被引量:5
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作者 韩顺杰 于渲铎 +1 位作者 李东奇 董吉哲 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第27期11720-11725,共6页
为了针对在新能源换电汽车发展普及过程中的换电站建设相关问题,通过建立以换电站运营目标年限年均综合费用最小为目标,综合考虑土地价格、建站成本、运营成本、维护成本、道路流量、服务能力等因素的优化目标数学模型,以换电能力、换... 为了针对在新能源换电汽车发展普及过程中的换电站建设相关问题,通过建立以换电站运营目标年限年均综合费用最小为目标,综合考虑土地价格、建站成本、运营成本、维护成本、道路流量、服务能力等因素的优化目标数学模型,以换电能力、换电距离为约束条件。同时利用改进的量子粒子群算法对模型求解,算法引入自适应调整的惯性权重,提高粒子的整体搜索能力,利用Logistic混沌映射初始化种群信息,提升种群的遍历性,通过Levy飞行策略与Cauchy变异策略,提升种群的多样性并扩大算法在迭代过程中的搜索空间,进一步提升算法的全局搜索能力并快速跳出局部最优区域。利用该算法对长春市宽城区进行实际规划,将该区域相关数据引入建立的数学模型,确定了该区域内建设四座换电站时符合预期建设目标,同时确定各电站建设位置及容量,证明研究结果的可行性与实用性。 展开更多
关键词 新能源汽车 改进量子粒子群算法 换电站 选址定容
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一种改进的Grover量子搜索算法 被引量:10
19
作者 张煜东 韦耿 吴乐南 《信号处理》 CSCD 北大核心 2009年第2期256-259,共4页
Grover量子搜索算法以O(N^(1/2))的时间复杂度进行非结构化数据库穷举搜索,但当问题的解的个数增加,得到解的概率反而减少.本文分析了这种现象的原因,并提出了基于扩大搜索空间的改进算法.同时,为了在成功概率与迭代次数之间折中,增加... Grover量子搜索算法以O(N^(1/2))的时间复杂度进行非结构化数据库穷举搜索,但当问题的解的个数增加,得到解的概率反而减少.本文分析了这种现象的原因,并提出了基于扩大搜索空间的改进算法.同时,为了在成功概率与迭代次数之间折中,增加一个新参数i使得算法可调。求逆问题的仿真实验表明该方法在同等迭代次数的条件下,成功概率高于传统Grover算法;且如果迭代次数不限,则成功概率可以更高。因此,本文算法更加有效。 展开更多
关键词 grover算法 量子搜索 量子计算
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基于Grover量子中间相遇搜索算法的ECC攻击错误bit的修正 被引量:8
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作者 贾徽徽 王潮 +1 位作者 顾健 陆臻 《信息网络安全》 2016年第6期28-34,共7页
在现有的针对ECC的侧信道攻击中,密钥出现错误bit难以避免,且无法快速修正。文章将Grover量子搜索算法和中间相遇攻击相结合,提出了一种新的搜索算法——Grover量子中间相遇搜索算法,并将其应用于针对ECC的侧信道攻击中。该算法可以在O(... 在现有的针对ECC的侧信道攻击中,密钥出现错误bit难以避免,且无法快速修正。文章将Grover量子搜索算法和中间相遇攻击相结合,提出了一种新的搜索算法——Grover量子中间相遇搜索算法,并将其应用于针对ECC的侧信道攻击中。该算法可以在O(N/M)^(1/2)步修正规模为N且存在M个错误bit的密钥,与传统搜索算法的计算复杂度O(N^(M+1))相比较,计算复杂度大幅度降低。通过对算法进行分析表明,该方法能够以成功率1修正ECC攻击中出现的错误bit。 展开更多
关键词 椭圆曲线密码 侧信道攻击 grover算法 量子中间相遇搜索算法
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