10、量子算法入门:物理学家的视角

量子算法入门:物理学家的视角

1. 引言

量子算法领域发展迅速,其首个算法由 David Deutsch 提出,这一成果首次表明量子计算机可能超越经典计算机。后来,Deutsch 和 Jozsa 对该算法进行了扩展。这些算法主要用于确定布尔函数的性质。

布尔函数将 n 位字符串映射为 0 或 1,即 (f : {0, 1}^n \to {0, 1})。若函数对所有输入都返回相同结果(全为 0 或全为 1),则为常数函数;若对一半输入返回 0,另一半输入返回 1,则为平衡函数。经典方法确定布尔函数是常数还是平衡函数,最坏情况下需要 (2^{n - 1} + 1) 次函数评估,而量子算法仅需一次评估就能确定。

除了 Deutsch - Jozsa 算法,还有 Bernstein - Vazirani 算法和 Grover 算法等用于确定布尔函数性质的算法。Peter Shor 提出的素因数分解算法更是引起了广泛关注,经典算法分解整数素因数的复杂度是指数级的,而 Shor 算法是多项式级(实际上是三次方)的,这对数据加密有重大影响。

量子信息领域近年来取得了显著进展,部分得益于量子行走(量子版的随机行走)的发展。本文将从物理学家的视角介绍量子算法,先从一个简单问题入手,接着讨论 Deutsch - Jozsa、Bernstein - Vazirani 和 Grover 算法,最后探讨量子行走。

2. 一个简单问题

给定一个双量子比特门,即受控 - U 门。输入分为控制输入 (a) 和目标输入 (b)。当控制量子比特处于 (|0\rangle_a) 态,目标量子比特为任意态 (|\omega\rangle_b) 时,输出为

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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