5、量子算法:从纽结多项式计算到数论问题求解

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量子算法:从纽结多项式计算到数论问题求解

1. 纽结多项式的核磁共振量子计算

1.1 计算流程概述

利用核磁共振(NMR)技术计算纽结的琼斯多项式,主要包括以下几个关键步骤:
1. 从辫群元素序列到 Temperley - Lieb 代数元素 :根据特定规则“打开”辫群元素的交叉,得到如下对应关系:
- $\sigma_1 = A \cdot E_1 + A^{-1} \cdot 1$
- $\sigma_1^{-1} = A^{-1} \cdot E_1 + A \cdot 1$
- $\sigma_2 = A \cdot E_2 + A^{-1} \cdot 1$
- $\sigma_2^{-1} = A^{-1} \cdot E_2 + A \cdot 1$
2. 从 Temperley - Lieb 代数元素到酉算子(矩阵) :使用“路径模型表示”方法,最终得到对应于辫群元素 $\sigma_1$ 和 $\sigma_2$ 的 $(2\times2)$ 矩阵 $U_1$ 和 $U_2$,矩阵中包含变量 $\theta$,它与括号多项式的变量 $A$ 相关。
- $U_1 = \begin{pmatrix} e^{-i\theta} & 0 \ 0 & -\frac{e^{i\theta}\sin(4\theta)}{\sin (2\theta)} + e^{-i\theta} \end{pmatrix}$
- $U_2 = \begin{pmatrix} -\frac{e^{i\theta}\sin(6\theta)}

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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