37、单向量子计算:原理、实例与超越传统电路的模拟

单向量子计算:原理、实例与超越传统电路的模拟

1. 引言

量子计算的电路模型在量子计算的发展中是一个强大的工具,它既为理论研究提供了框架,也为实验提供了指导。在电路模型中,幺正操作由基本量子门(如 CNOT 门和单量子比特旋转)组成的网络表示。许多量子计算的实现方案都是围绕这个模型设计的。

然而,以不同的方式表述量子计算,可以获得新的实验框架和理论见解。单向量子计算就实现了这两点。在许多量子信息协议中,对纠缠态的测量起着关键作用,例如量子隐形传态和基于纠缠的量子密钥分发。在这些应用中,需要事先生成一个纠缠态,然后在协议执行期间进行测量,将量子关联转化为例如密钥。为了重复协议,必须制备一个新的纠缠态。从这个意义上说,纠缠态或由该态体现的量子关联可以被视为一种在协议中被“耗尽”的资源。

在单向量子计算中,利用一种称为簇态或图态的纠缠态中的量子关联,仅通过单量子比特测量就可以实现通用量子计算。量子算法由这些测量的基选择和资源态的“纠缠结构”指定。“单向”这个名称反映了图态的资源性质。该态只能使用一次,并且(不可逆的)投影测量推动计算向前进行,这与标准网络模型中每个门的可逆性形成对比。

2. 簇态和图态

簇态和图态可以通过以下方式构造性地定义。对于每个态,我们关联一个图,即一组顶点和连接顶点对的边。图上的每个顶点对应一个量子比特。相应的“图态”可以通过将每个量子比特制备在态 $|+\rangle = \frac{1}{\sqrt{2}}(|0\rangle + |1\rangle)$ 并对图中由边连接的每对量子比特应用受控 $\sigma_z$(CZ)操作 $|0\rangle\langle0| \otimes \mathbb{1} + |1\

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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