2、随机预言模型下的量子位置验证

随机预言模型下的量子位置验证

1. 预备知识

在深入探讨量子位置验证之前,我们需要了解一些基本的符号和概念:
- $\omega(x)$:表示 $x$ 的汉明重量。
- $h(p) = -p \log p -(1 -p) \log(1 -p)$:表示二进制熵。
- $|x|$:表示 $x$ 的绝对值或基数。
- $|x|$:表示 $x$ 的欧几里得范数。
- $x \stackrel{\$}{\leftarrow} M$:意味着 $x$ 是从集合 $M$ 中均匀随机选取的。
- $x \leftarrow A()$:表示 $x$ 是由算法 $A$ 选择的。

对于量子态,我们有以下表示:
- 对于 $x \in {0, 1}^n$,$|x\rangle$ 表示在计算基下编码的量子态 $x$。
- $|\Psi\rangle$ 表示任意量子态(不一定在计算基下)。
- $\langle\Psi|$ 是 $|\Psi\rangle$ 的共轭转置。
- 对于 $B \in {0, 1}^n$,$|x\rangle_B$ 表示在由 $B$ 指定的基下编码的 $x$,具体为 $|x\rangle_B = H_{B_1}|x_1\rangle \otimes \cdots \otimes H_{B_n}|x_n\rangle$,其中 $H$ 是哈达玛矩阵。
- 一个 EPR 对的状态为 $\frac{1}{\sqrt{2}}|00\rangle + \frac{1}{\sqrt{2}}|11\rangle$。
- $TD(\rho, \rho’)$ 表示状态 $\rho$ 和 $\rho’$ 之

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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