6、量子信息处理与通信:原理、协议与应用

量子信息处理与通信:原理、协议与应用

1. 量子信息基础

1.1 离散海森堡 - 魏尔矩阵

Pauli矩阵 (X_2) 和 (Z_2) 可通过矩阵乘法组合形成 (X_2Z_2 = -iY_2),下标 “2” 表示它们作用于量子比特。在 (d) 维中,离散海森堡 - 魏尔矩阵通过重复矩阵乘法 (X_d^aZ_d^b) 创建,其前置因子由厄米性决定(正负号除外)。这些矩阵共有 (d^2) 个,包括单位矩阵,每个算子 (X_d^aZ_d^b) 会围绕由 ((a, b)) 标记的正交轴生成量子态旋转,量子态空间是 ((d^2 - 1)) 维的。当 (d = 2) 时,可得到熟悉的布洛赫球。

1.2 两量子比特逻辑运算和门

单量子比特操作不足以释放处于计算基态 (|0\rangle) 或 (|1\rangle) 的 (N) 个量子比特集合中包含的所有计算能力。若仅对量子比特应用单量子比特操作,所执行的任何计算都可在经典计算机上高效模拟。因此,需要在基本计算操作中加入多量子比特操作(或 “门”)。事实证明,在单量子比特门的基础上添加一个两量子比特门,就足以探索经典计算机无法高效模拟的区域。几乎任何两量子比特门与单量子比特门结合,都能进入量子计算领域。能有效模拟任何其他多量子比特门的一组单量子比特和两量子比特门被称为 “通用” 门集。

两量子比特的希尔伯特空间 (H_2) 是单量子比特希尔伯特空间 (H) 与其自身的张量积,即 (H_2 = H \otimes H)。其计算基由 (|00\rangle)、(|01\rangle)、(|10\rangle) 和 (|11\rangle) 给出。由于 (H_2) 是四维复向量空间,可通过 (4×4)

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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