3、光学量子计算:原理、方案与发展

光学量子计算:原理、方案与发展

在量子计算的广阔领域中,光学量子计算作为一种极具潜力的实现方式,正吸引着众多科研人员的关注。本文将深入探讨光学量子计算的多种方案,包括基于光学的量子门实现、量子隐形传态计算、KLM 方案以及单向量子计算等,带您领略光学量子计算的魅力与挑战。

1. 光学量子门与奇偶校验

在光学量子计算里,奇偶校验门是构建 CNOT 门的关键要素。Pittman 提出的 CNOT 门如图 1.8 所示,它基于特定的量子态转换规则。例如,对于不同输入态,像 (|\mathrm{H},\mathrm{H}\rangle_{ab})、(|\mathrm{H},\mathrm{V}\rangle_{ab})、(|\mathrm{V},\mathrm{H}\rangle_{ab}) 和 (|\mathrm{V},\mathrm{V}\rangle_{ab}),会有相应的输出态转换。其中,(|\mathrm{HV},0\rangle_{cd}) 表示垂直偏振光子和水平偏振光子都从通道 c 输出,通道 d 无输出。

对通道 c 进行投影测量 (\frac{(|\mathrm{H}\rangle \pm |\mathrm{V}\rangle)}{\sqrt{2}}) 可实现奇偶校验。若在通道 c 检测到一个光子,输入量子比特具有相同逻辑值;若未检测到光子或检测到两个光子,输入量子比特逻辑值不同。两个奇偶校验门和一个最大纠缠态 (\vert\phi^{+}\rangle = \frac{(|\mathrm{H},\mathrm{H}\rangle + |\mathrm{V},\mathrm{V}\rangle)}{\sqrt{2}}) 作为辅助,可构成成功概率为 1/4 的 CNOT

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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