21、量子信息与计算:从原理到协议的深入剖析

量子信息与计算:从原理到协议的深入剖析

1. 量子计算的本质与加速原理

量子计算因其独特的性质,在计算领域展现出巨大的潜力。纠缠使得量子计算拥有经典系统所不具备的计算过程类型。虽然这些计算过程并非比经典计算呈指数级增长,但它们为解决复杂问题提供了新的途径。量子计算的核心在于利用纠缠来生成和操控逻辑实体之间相关性的物理表示,而无需完全表示逻辑实体本身。

Steane认为量子计算仅仅涉及对信息进行一定程度变换的基本处理操作,比如将信息从一个状态演化到正交状态。与Deutsch不同,Steane正确地指出,在信息处理中,关键的是量子比特(qubit)的数量,而非两能级系统实际状态中编码的量子符号数量。然而,他没有认识到计算资源的考量不仅仅涉及量子比特的数量。实际上,计算速率主要由必要的计算步骤数量(包括 oracle 调用)来量化。与经典算法相比,量子算法所需的这些步骤数量明显更少,这就是量子计算实现加速的基础。

计算所需的步骤数量,如 oracle 调用次数,可通过计算作用于量子寄存器的特定逻辑门所实现的必要变换来确定。量子加速的常见解释是,量子力学允许减少操作所需的计算步骤,尤其是 oracle 调用次数。值得注意的是,算法运行过程中实现的 oracle 调用次数与某种解释所假设存在的世界数量毫无关系,这与 Deutsch 声称量子计算的强大能力若不参考许多平行宇宙就无法解释的观点相悖。因此,标准的量子加速解释并未受到上述观点的影响。

2. 量子通信协议:密集编码与隐形传态

量子态使人们能够执行超越经典计算和通信系统能力的信息处理任务。涉及纠缠系统的量子通信的卓越能力,在量子密集编码和量子隐形传态协议中得到了最清晰的体现。

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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