11、量子复杂度理论入门

量子复杂度理论入门

量子复杂度理论主要聚焦于三个基础模型:计算复杂度、查询复杂度和通信复杂度,这三者虽各有不同,但却存在紧密的联系。下面我们将详细了解这三个模型。

1. 计算复杂度

在计算复杂度的场景中,输入通常被编码为二进制字符串,算法需依据这些输入计算出对应的输出字符串。算法通过一系列局部操作得出所需输出,这里的“局部”指的是每个操作仅涉及少量的数据位或量子位。

1.1 经典电路

经典电路的基本操作包括二进制与(AND)门、二进制或(OR)门和一元非(NOT)门。例如,一个由五个门组成的布尔电路可计算两位的奇偶性。不过,计算复杂度对所选择的基本操作集十分敏感。以计算两位奇偶性为例,若使用与、或、非门,最小电路需要五个门;若将异或(EXCLUSIVE - OR)门作为基本操作,一个门就足够了。

对于大规模问题,如计算n位的奇偶性,使用异或门构建的树结构需要n - 1个门;若仅使用与、或、非门,则大约需要5(n - 1)个门。在这两种情况下,门的数量都是O(n)。

计算复杂度通常用渐近符号表示,如O(T(n))表示上限,Ω(T(n))表示下限,Θ(T(n))表示上下限都满足。如果一个电路的大小是O(nd)(d为常数),则称其为多项式有界的。

在处理输入大小n时,对于n可变的问题,算法通常是一个电路族(C1, C2, C3, …),其中Cn负责处理所有大小为n的输入实例。电路族需要是均匀的,即可以用有限的方式进行指定。

下面来看几个具体的问题:
- 素性测试 :输入是一个用n位二进制字符串表示的数x,若x为素数,输出为1;若x为合数

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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