6、量子比特串比较器:原理、设计与应用

量子比特串比较器:原理、设计与应用

1. 量子比较器概述

量子比特串比较器在量子算法设计中具有重要作用,它能借助条件语句实现量子算法,拓宽了量子算法的应用范围,还让量子程序员能借鉴经典计算中的比较技术。例如,利用它可以构建仅包含素数的数据库。

2. 量子比较器的特性

量子比较器本质上是一个开环运算放大器,有两个模拟输入(差分输入)和一个数字输出(信号端输出)。其重要特性如下:
- 运算速度 :能够快速完成比较操作。
- 准确性 :确保比较结果的精确性。
- 输出兼容性 :输出结果能与其他电路或系统良好适配。

3. 量子幅度比较器

量子幅度比较器是一种逻辑电路,用于比较两个数A和B的大小,并确定它们之间的关系(A > B、A < B 或 A = B)。当比较的是两个单量子比特数时,结果只有0或1一位,这种电路被称为单量子比特幅度比较器,它是n量子比特数比较的基础。

不过,目前量子比特串比较器的设计存在一些问题,需要大量的量子门、垃圾输出和常量输入,并且未明确电路的面积和功率要求。此外,2014年发明的一种低功耗、面积高效的折叠二进制比较器ASIC实现方案,虽由预计算单元和编码器块组成,但由于是不可逆比较器电路,存在巨大的动态功耗。

4. 量子比较器的设计
4.1 量子门的重要性质
  • 性质3.1 :每个量子门都有唯一的酉矩阵。对于一个复方阵U,当且
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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