15、量子算法:隐藏子群与搜索问题的解决方案

量子算法:隐藏子群与搜索问题的解决方案

1. 有限阿贝尔隐藏子群问题

在处理有限阿贝尔隐藏子群问题时,我们有如下的算法流程。假设对于任意的 $N$,都能高效且精确地执行量子傅里叶变换 $QFT_N$。设 $N = 2^i N_i$,$N = p_1^{n_1} p_2^{n_2} \cdots p_l^{n_l}$ 为 $N$ 的质因数分解,且 $n = \sum_{j} n_j$。

以下是有限阿贝尔隐藏子群问题的算法步骤:
1. 设置 $i = 1$。
2. 从状态 $|0⟩|0⟩\cdots |0⟩|0⟩ \in H_{N_1} \otimes H_{N_2} \otimes \cdots \otimes H_{N_k} \otimes H_X$ 开始。
3. 对输入寄存器应用 $QFT_{N_1,N_2,\cdots,N_k}$。
4. 应用 $U_f$ 以创建状态 $\sum_{x} |x⟩|f(x)⟩$。
5. (可选)测量第二个寄存器。
6. 对输入寄存器应用 $QFT_{N_1,N_2,\cdots,N_k}^{-1}$。
7. 测量第一个寄存器以获得值 $t_i$。
8. 如果 $i < n + 4$,则将 $i$ 加 1 并返回步骤 1;否则,继续执行步骤 9。
9. 找到方程 $T x^T = 0 \mod 1$ 解空间的生成元 $k_1, k_2, \cdots$,其中 $T$ 是第 $i$ 行元素为 $(\frac{t_{i,1}}{N_i}, \frac{t_{i,2}}{N_i}, \cdots, \frac{t_{i,k}}{N_i})$ 的矩阵。
10. 输出 $

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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