6、近似量子克隆:原理、方法与应用

近似量子克隆:原理、方法与应用

1. 引言

量子力学的定律禁止对先验未知的量子态进行完美克隆。只有当输入态属于已知的正交态集合时,完美克隆才有可能实现。例如,受控非(controlled - NOT)量子门对两个量子比特(二能级系统)的操作如下:
[|x_1\rangle|x_2\rangle\rightarrow|x_1\rangle|x_1\oplus x_2\rangle]
其中,(\oplus) 表示模 2 加法,(|x_i\rangle\in{|0\rangle, |1\rangle}) 代表每个量子比特的基态。当第二个量子比特初始制备在态 (|0\rangle) 时,该门对量子比特实现了完美克隆变换(第一个量子比特是要克隆的比特,初始处于两个正交态 (|0\rangle) 或 (|1\rangle) 之一)。然而,要求输入态属于已知的正交态类是相当严格的。直观上,我们可以预期,通过放宽对允许输入态类的条件,完美克隆可以以递减的效率进行近似。

接下来,我们将描述不同输入态集合的近似克隆变换,并根据保真度分析相应的最优质量。

2. 不可克隆定理

不可克隆定理指出,不可能完美克隆一个未知的量子态,或者从一组两个(或更多)非正交态中抽取的态。该定理可以通过反证法轻松证明。

假设存在一个理想的克隆器,它可以用一个幺正算符 (U_c) 来描述,该算符作用于初始副本(处于纯态 (|\psi\rangle))、一个空白副本(初始处于任意态 (|0\rangle))以及一个辅助系统(辅助态 (|A\rangle))组成的全局系统。假设对于两个非正交输入态 (|\psi\rangle) 和 (|\varphi\rangle)

【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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