8、量子态与电路:超越单量子比特

量子态与电路:超越单量子比特

1. 量子态是复数列表

1.1 双量子比特态

1.1.1 双量子比特态的基本概念

每个量子比特在计算结果中代表一个二进制位。因此,一个双量子比特的量子系统有四种可能的测量结果:0、1、2 和 3,用二进制形式表示为 ‘00’、‘01’、‘10’ 和 ‘11’。与单量子比特态类似,我们用一个包含四个复数的列表(每个结果对应一个复数)来表示双量子比特的状态,这个列表通常被称为状态向量。为了使该列表成为有效的量子态,这四个复数的模的平方和必须等于 1。

1.1.2 双量子比特态的一般形式

我们可以用四个概率(p0, p1, p2, p3)和四个角度(θ0, θ1, θ2, θ3)来定义双量子比特态表,其中四个概率之和为 1,每个角度定义了对应结果的方向。我们可以从每个结果的方向和概率推导出振幅(复数),方法与之前类似。对于结果 k(0 ≤ k < 4),其振幅的极坐标形式可以表示。例如,结果 0 对应的振幅为。

1.1.3 用复数列表编码双量子比特态

双量子比特量子态可以表示为一个包含四个复数的列表,其中振幅的列表索引对应相应的结果。我们可以使用以下 Python 列表对双量子比特态的一般形式进行编码:

from math import sqrt, cos, sin
[p0, p1, p2, p3] = [1, 0, 0, 0]
[theta0, theta1, theta2, theta3] = [0, 0, 0, 0]
state = [sqrt(p0) * (cos(t
【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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