7、量子克隆技术的深入剖析

量子克隆技术的深入剖析

1. 通用克隆的基础概念

通用克隆可将相位协变克隆的定义扩展到有限维度 (d) 的高维系统。通过优化 “赤道” 态上的克隆变换,“赤道” 态的表达式为:
[|ψ({\varphi_j}) = \frac{1}{\sqrt{d}}(|0\rangle + e^{i\varphi_1}|1\rangle + e^{i\varphi_2}|2\rangle + \cdots + e^{i\varphi_{d - 1}}|d - 1\rangle)]
其中 (\varphi_j) 是区间 ([0, 2\pi)) 内的独立相位。对于 1 → 2 的情况,最优保真度为:
[F_{opt}^{d,pcc} = \frac{1}{d + 1}\frac{4d}{d - 2 + \sqrt{d^2 + 4d - 4}}]
在一般的 N → M 情况下,当输出副本数量 (M = kd + N)((k) 为正整数)时,最优保真度的显式形式为:
[F_{opt}^{d,pcc} = \frac{1}{d} + \frac{1}{Md^{N + 1}}\sum_{ {n_j}}\sum_{i\neq j}\frac{N!}{n_0! \cdots n_i! \cdots n_j! \cdots}\sqrt{\frac{(n_i + k + 1)(n_j + k + 1)}{(n_i + 1)(n_j + 1)}}]
其中 (n_j) 代表 (d) 个指标,需满足约束条件 (\sum_{j = 0}^{d - 1}n_j = N - 1)。这些克隆变换的有趣之处在于,它们可以 “经济地” 实现,无需除 (M) 个输出副本之外的辅助系统。

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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