35、量子计算中的复合系统与量子电路

量子计算中的复合系统与量子电路

1. 量子测量与复合系统基础

1.1 量子测量

对于处于状态 $|\psi\rangle$ 的量子比特,测量得到结果 $\overline{k}$($k = 0, 1$)的概率为 $|\alpha_k|^2 = \langle\psi|\overline{k}\rangle\langle\overline{k}|\psi\rangle$,测量后系统处于状态 $|\overline{k}\rangle$。不过,我们也能测量其他性质,例如由投影算子 $P_+ = |+\rangle\langle+|$ 和 $P_- = |-\rangle\langle-|$ 定义的性质,且 $P_+ + P_- = 11$。这两个投影算子定义了另一种测量,有两种可能的结果,分别标记为 $+$ 和 $-$。

通常情况下,除非特别说明,所有测量都假设在标准基下进行。这是因为任何测量都可以通过执行一些先验的幺正变换简化为标准测量。例如,$P_+ = HP_0H$ 和 $P_- = HP_1H$,且 $\langle\psi|P_+|\psi\rangle = \langle\psi|HP_0H|\psi\rangle$,$\langle\psi|P_-|\psi\rangle = \langle\psi|HP_1H|\psi\rangle$,所以在 $|\psi\rangle$ 上测量 ${P_+, P_-}$ 等价于在 $H|\psi\rangle$ 上测量 ${P_0, P_1}$。

1.2 复合系统的构建

量子机器由各自的幺正矩阵描述,且振幅的加法和乘法规则与概率的规则相同。我们可以按照熟悉的组合规则构建更复杂的机器:

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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