27、量子密码学中的纯化技术与比特承诺的不可能性

量子密码学中的纯化技术与比特承诺的不可能性

1. 量子抛硬币的纯化

在量子协议中,抛硬币是一种简单且基础的操作。假设在量子协议里有一个指令要求抛掷一个有偏硬币 (C(p)),其结果如下:
- 以概率 (p) 得到 (1);
- 以概率 (1 - p) 得到 (0)。

与经典情况不同,量子系统可以在不强制确定结果的情况下将抛硬币的结果存储在量子存储器中。具体做法是准备一个处于如下状态的量子寄存器 (\Psi_{C(p)}):
(|\Psi_{C(p)}\rangle = \sqrt{p}|1\rangle + \sqrt{1 - p}|0\rangle)

当使用测量 (M_+) 对 (|\Psi_{C(p)}\rangle) 进行测量时,以概率 (1 - p) 得到结果 (P_0),以概率 (p) 得到结果 (P_{\frac{\pi}{2}})。只要不进行测量,寄存器 (|\Psi_{C(p)}\rangle) 就会保持两种可能性的叠加态。

假设一个量子寄存器处于混合态 (\rho \in H),(V_0) 和 (V_1) 是作用于 (H) 中状态的两个酉变换。利用量子抛硬币和酉变换 (V) 可以对以下指令序列进行纯化:
1. 选择 (r \in {0, 1}),使得 (P(r = 1) = p);
2. 对任意密度算符 (\rho \in H) 应用 (V_r)。

酉变换 (V \in H^2 \otimes H) 定义如下(设 (E = {e_1, \ldots, e_m}) 是 (H) 的一组正交基):
(V : |0\rangle \otimes |e_1\rangle \

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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