7、量子计算中的非阿贝尔隐藏子群问题与相对论量子信息

量子计算中的非阿贝尔隐藏子群问题与相对论量子信息

非阿贝尔隐藏子群问题相关内容
  1. 隐藏子群问题定义
    • 设 (G) 为非阿贝尔群,函数 (F:G→S) 若满足对于所有 (x,y∈G),(F(x)=F(y)) 当且仅当 (x^{-1}y∈H),则称 (F) 隐藏了子群 (H ≤ G)。这意味着 (F) 在 (G) 中 (H) 的左陪集 (H,g_1H,g_2H,\cdots) 上是常数,且在不同左陪集上取值不同。非阿贝尔隐藏子群问题就是从 (F) 确定 (H)。
  2. 图自同构问题示例
    • 图 (G=(V,E)) 由顶点集 (V = {1,\cdots,n}) 和边集 (E) 组成,边是 (V) 的二元子集,若 ((i,j)∈E⊆V^2) 则 (i) 和 (j) 相连。
    • 考虑顶点的置换 (\pi∈S_n),定义 (\pi G = G’=(V,E’)),其中 (E’ = {(\pi(i),\pi(j))|(i,j)∈E})。图 (G) 的自同构是满足 (\pi G = G) 的置换,自同构集合是 (S_n) 的子群,记为 (Aut(G))。图自同构问题就是确定给定图 (G) 的所有自同构,使用函数 (F(\pi)=\pi G),这是 (S_n) 上的隐藏子群问题。
  3. 表示理论
    • 设 (G) 为有限群,(G) 在向量空间 (C^n) 上的表示是函数 (\rho:G→GL(C^n)),满足 (\r
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)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启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。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MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP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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