23、量子算法:从基础到高级应用

量子算法:从基础到高级应用

1. 伯恩斯坦 - 瓦齐拉尼算法

在量子计算领域,伯恩斯坦 - 瓦齐拉尼算法是一个具有重要意义的算法。假设要猜测一个介于 0 到 15 之间的数字,传统方法可能会依次询问“是 0 吗?”“是 1 吗?”等,这种方式的复杂度是 O(n)。而经典的二分查找法,如询问“大于 7 吗?”“大于 11 吗?”等,复杂度为 O(log₂(n))。但使用伯恩斯坦 - 瓦齐拉尼算法,只需调用一次预言机就能得到答案。

1.1 问题描述

将问题从猜测数字转换为猜测比特串。例如,要猜测的“秘密字符串” s 为 13,对应的比特串是 1101。预言机函数 f 会返回秘密字符串 s 与输入比特串的点积模 2 的结果。通过多次调用预言机,如 f(1000) = 1,f(0100) = 1,f(0010) = 0,f(0001) = 1,就能唯一确定秘密字符串。此算法的复杂度为 O(log₂(16))。我们的目标是构建一个能确定 s 的电路。

1.2 电路实现

将比特串长度从 4 推广到 n。秘密字符串 s 表示为 sₙ₋₁···s₁s₀,其中每个 sⱼ 为 0 或 1。预言机 f 计算 s 与输入比特串的点积模 2。电路可以直接实现 Uf,将 |x⟩ 映射到 (-1)ᵗ⁽ˣ⁾|x⟩,或者采用 Deutsch - Jozsa 算法的变体。在测量前,量子态的表达式为:
[
\frac{1}{2^n} \sum_{v \in {0,1}^n} \left( \sum_{x \in {0,1}^n} (-1)^{f(x)} (-1)^{x \cdot v} \right) |v⟩ = \frac{1}{2^n} \sum

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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