混合量子计算加速方法参考资料

最新推荐文章于 2025-05-28 11:02:20 发布
最新推荐文章于 2025-05-28 11:02:20 发布
阅读量160 收藏
点赞数 2
文章标签： 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yangxue_mifen/article/details/140594835
版权
基于深度学习的AI量子计算优化算法设计
AI天才研究院
03-20 1043
随着信息技术的不断进步，传统计算机在处理某些复杂问题时面临着计算能力的瓶颈。量子计算作为一种新兴的计算范式，利用量子力学的特性，如量子叠加和量子纠缠，能够在某些问题上实现指数级的加速。然而，量子计算系统存在着噪声、退相干等问题，限制了其实际应用的效果。深度学习作为人工智能领域的重要分支，具有强大的学习和建模能力。本文章的目的在于探讨如何将深度学习与量子计算相结合，设计出优化算法来提高量子计算的性能和稳定性。
基于NIST后量子算法的混合加密系统
qq_42568323的博客
03-07 134
随着量子计算技术的快速发展，传统基于大数分解和离散对数问题的公钥密码系统面临巨大安全威胁。为了应对量子计算机可能带来的攻击，NIST（美国国家标准与技术研究院）正积极推进后量子密码算法的研究与标准化。在这一背景下，混合加密系统应运而生，即在经典加密系统的基础上，融合后量子密码学算法，从而构建既能兼容现有系统又能抵抗量子攻击的安全通信体系。本文旨在详细探讨基于NIST后量子算法的混合加密系统。
戴尔大步进军经典量子计算混合模型
Qforepost的博客
11-22 311
混合计算蓝图包括硬件和软件，围绕PowerEdge服务器和IonQ的量子计算技术而构建。
航空航天巨头罗尔斯·罗伊斯采用“混合方法”研究量子计算
Qforepost的博客
10-21 620
这种混合方法可能是企业应用量子计算优势的最常见模式。
【量子计算】量子计算入门，适合本科毕业生入门原理讲解
u014357575的博客
12-18 1944
在本篇，你将会看到： 量子计算所需要的数学知识 量子计算原理 尽可能白话讲述 量子计算模拟工具，开源免费。（以现在的计算机硬件没办法适用量子计算，但是通过模拟器，可以学习量子计算原理） 阅读本篇之前，所需要的前置条件： 理工科大学生？没问题。只要你已经学完了大学基础课。不推荐高数线代概率没学完的童鞋就来看这个。这个会把你现有的传统计算方式都推翻，会影响考试的~ 但是建议收藏以后慢慢看 理工科大学毕业？没问题，如果你对矩阵的掌握足够自信，不妨来看看。 电气，电子，电学相关学生or工作党？ 那可太
如何学习和研究量子计算与量子计算机：从理论到实践的完整路径
数字人生
04-19 1707
量子计算的学习需从理论筑基到实践突破，结合经典计算思维与量子特性。通过系统化课程、开源工具实践及前沿研究参与，逐步掌握这一颠覆性技术的核心能力。随着量子纠错与硬件实用化进程加速，未来5-10年将是量子计算从实验室走向产业的关键阶段，持续学习与创新将成为核心竞争力。要系统学习和研究量子计算机与量子计算，需要从理论基础、算法设计、编程实践到行业应用进行全面探索。量子计算的学习需循序渐进：从数学基础到编程实践，再到算法研究与硬件探索。建议结合在线课程（如）、工具（如Qiskit）和社区资源，逐步深入。
量子计算：从入门到精通
YunWisdom
03-27 1001
从经典到量子：一个不可思议的旅程。 想象一下，你正站在一个巨大的迷宫入口，面前是无数条错综复杂的路径。在经典计算的世界里，计算机就像一个勤奋但有点“死脑筋”的探险家，它只能一次尝试一条路径，缓慢而坚定地寻找出口。而你，作为旁观者，只能耐心等待，希望它最终能找到正确的路。 但现在，请想象另一种可能性：在这个迷宫中，你拥有一种神奇的力量，可以同时探索所有路径，仿佛你拥有无数个分身，每个分身都沿着不同的路径前进。这就是量子计算的世界，一个充满奇迹和无限可能的领域。
DeepSeek 赋能量子计算：突破与未来图景
邓邓子的博客
05-17 1389
本文聚焦 DeepSeek 在量子计算领域的应用探索。开篇阐述量子计算基本原理与发展现状，点明其作为科技新蓝海的重要地位，同时介绍 DeepSeek 在人工智能领域的技术优势与应用成果。重点剖析 DeepSeek 与量子计算结合的理论基础与探索历程，并通过药物研发、金融风险评估、材料科学研究等应用实例，展现两者结合带来的突破。此外，分析当前面临的技术与人才挑战，展望其短期进展与长期愿景，揭示 DeepSeek 探索量子计算对推动科技进步与产业变革的深远意义。
量子计算实现：量子算法的实现
Chahot的博客
06-23 2913
Shor质因数分解算法是最重要的量子算法之一，它也是表征量子计算性能的基准算法。质因数分解算法在不同的可扩展性水平上采用不同的物理方法实现。量子隐形传态、量子傅里叶变换、量子密钥分发、量子通信协议、量子纠错方法等不属于计算问题，但在分布式量子计算的实现中起着至关重要的作用。它们的实际实现对于未来任何实验性量子计算都是必不可少的，比如量子互联网的发展。一些实际实现的量子算法属于量子机器学习领域。量子编程语言也是一个独特的领域，其目的是为量子计算机开发合适的编程语言。...
MATLAB量子算法加速与经典-量子混合编程面试高频考点100+.pdf
05-14
文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 你是否渴望高效解决复杂的数学计算、数据分析难题？MATLAB 就是你的得力助手！作为一款强大的技术计算软件，MATLAB 集数值分析、矩阵运算、信号处理等多功能于一身，广泛应用...
量子卷积-基于Pytorch实现的量子经典混合算法的可训练卷积实现-附项目源码-优质项目分享.zip
10-16
结合现有的经典机器学习框架，如Pytorch，将有助于研究者更加高效地设计和验证量子算法，加速量子计算技术的实用化进程。 成功的量子卷积算法的开发和应用，将为大数据处理、人工智能、药物设计等众多领域带来革命...
Prompt Tuning：优化提示调优全攻略
ZJQ的博客
05-26 772
Prompt Tuning（提示调优）是一种通过优化提示词来调整预训练语言模型行为的技术。主要变体包括：Prefix Tuning（添加可训练前缀向量）、Hard-Prompt Tuning（直接使用自然语言提示）、Soft-Prompt Tuning（学习通用提示向量）、Prompt Ensemble（多提示集成）和Auto-Prompt（自动搜索最优提示）。其中Hard-Prompt Tuning最为直观，可通过自然语言指令（如"这段文字的情感是积极的"）引导模型输出。代码示例展示了
同源“平滑思想”的问题解法：正则化与拉普拉斯平滑
最新发布
qq_32205577的博客
05-28 851
正则化与拉普拉斯平滑，一个是机器学习的“参数约束工具”，一个是概率模型的“分布修正技术”，看似分属不同领域，实则共享“平滑思想”的内核——通过调整目标函数或统计量，对极端情况进行缓和，使模型或分布更接近真实规律。
一、OpenCV的基本操作
qq_48904748的博客
05-23 843
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，包含多个模块，如图像处理、视频分析、机器学习等。基础操作包括图像的IO操作、绘制几何图形、获取和修改像素点、获取图像属性、图像通道的拆分与合并以及色彩空间的转换。此外，OpenCV还支持图像的算术操作，如图像的加法和混合，这些操作可以用于图像增强和合成。通过这些功能，OpenCV能够处理各种图像处理任务，为计算机视觉应用提供强大的支持。
智能体商业化落地实战指南：破解技术变现“最后一公里“难题
2401_88740939的博客
05-28 761
AI智能体开发遇变现难题，井云平台推出解决方案。当前智能体开发者面临三大困境：用户管理低效、支付链路缺失、流量转化乏力。井云平台通过三大引擎帮助实现商业化闭环：1）灵活计费模式和支付系统；2）独立官网生成与会员运营工具；3）企业级定制服务。典型应用场景包括法律咨询、文案生成、虚拟偶像等，支持从开发到变现的零代码快速部署，解决AI技术落地最后一公里问题，让智能体真正实现商业价值。
基于音频Transformer与动作单元的多模态情绪识别算法设计与实现（在RAVDESS数据集上的应用）
weixin_42380711的博客
05-24 2002
摘要：情感识别技术在医学、自动驾驶等多个领域的广泛应用，正吸引着研究界的持续关注。本研究提出了一种融合语音情感识别（SER）与面部情感识别（FER）的自动情绪识别系统。实验结果显示，通过附加多层感知器进行整体微调时取得最佳准确率，验证了迁移学习相较于从头训练更具鲁棒性，且预训练知识有助于任务适应。在FER方面，通过提取视频动作单元对比静态模型与顺序模型的性能差异，发现两者差异较小。错误分析表明，视觉系统可通过高情绪负载帧检测器进行优化，这为视频情感识别方法研究提供了新思路。
React笔记-Ant Design X样本间对接智谱AI
IT1995的博客
05-26 1043
本文介绍了如何将AntDesignX样本间对接智谱AI的API接口。主要步骤包括：1）搭建AntDesignX样本间；2）获取智谱AI的API接入信息；3）修改代码中的请求配置，设置基础URL、API密钥和模型参数；4）调整请求处理逻辑，实现流式响应处理和数据拼接。关键点在于正确配置请求参数和实现流式数据的实时更新，最终完成与智谱AI的对接。
NoteGen 如何使用 AI 进行记录
github_35432979的博客
05-26 518
切换到 AI 整理模式：在对话框右下角切换为“整理模式”，AI 会分析所有记录（如一周内的内容），生成一篇结构化的 Markdown 笔记。这适合视觉化记录，如照片或图表。NoteGen 的记录页面是 AI 记录的起点，它支持多种方式（如截图、插图、文件、文本和链接），并由 AI 助手增强效率。提示：在记录过程中，AI 助手会自动检测剪贴板内容（如文本或图片），并在 5 秒内提示你记录，极大提高了效率。文件记录：选择本地文件（如 TXT 或 PDF），AI 会将其转换为文本形式记录，支持快速提取内容。
仿真环境中机器人抓取与操作上手指南
u012133341的博客
05-27 207
针对“仿真环境中机器人抓取与操作”项目的上手指南，旨在帮助具备基本机器人学知识的开发者快速实现一个简单的“拿起并放置”（Pick and Place）任务。使用以下 Python 脚本运行一个简单的 Pick and Place 任务，脚本基于 ez_pick_and_place 包，整合了感知、抓取和运动规划。ez_pick_and_place 是一个 ROS 包，简化了使用 MoveIt!以下是完整的 Pick and Place 任务实现，基于 ez_pick_and_place 包。
量子机器学习
03-21
<think>好的，我需要回答用户关于量子机器学习的介绍和实现方法的问题。首先，我得回顾一下用户提供的参考资料，看看哪些部分可以引用。用户给出的引用中有几处提到了量子机器学习，比如引用[1]提到了基于纠缠的量子机器学习课程，引用[3]讨论了量子绝热定理和量子退火，这可能和量子计算在机器学习中的应用有关。 首先，我应该定义什么是量子机器学习。可能需要结合经典机器学习和量子计算的特点，说明量子机器学习如何利用量子力学的特性，比如叠加和纠缠，来提升计算效率。然后，根据引用[1]，可以提到该领域的课程内容，比如SVM、决策树等算法在量子环境下的应用或改进。 接下来，实现方法部分需要分几个方面。首先是量子计算的基础，比如量子比特、量子门等，这部分可能需要用户有基本的量子力学知识。然后，可以提到量子版本的机器学习算法，比如量子支持向量机（QSVM），这可能在引用[1]或[3]中有涉及。另外，引用[3]提到的量子退火和绝热量子计算，可能用于优化问题，这在机器学习中常见，比如在训练神经网络或解决组合优化问题时使用。 还需要考虑量子机器学习的不同实现路径，比如基于量子门模型和量子退火的不同方法。量子门模型可能更适合通用算法，而退火则适合特定优化任务。此外，混合量子-经典算法如变分量子本征求解器（VQE）或量子近似优化算法（QAOA）可能也是实现方法的一部分，但需要确认是否有引用支持。 关于应用场景，可以引用[1]提到的课程内容，可能包括分类、回归等任务，以及量子计算在数据处理上的优势，比如处理高维数据或量子态数据。同时，引用[3]中的绝热演化可能用于解决某些优化问题，这可以关联到机器学习中的参数优化。 需要确保所有提到的内容都有对应的引用标注，比如引用[1]和[3]。另外，用户提到需要生成相关问题，我需要准备几个相关的问题，比如量子机器学习的基础理论、实现挑战、应用场景等。 最后，要检查回答的结构是否清晰，是否分点说明，是否使用了正确的LaTeX格式，数学表达式是否正确使用$...$或$$...$$，并且确保回答用中文，没有使用Markdown格式。同时，确保每个引用都自然地出现在段落末尾，没有重复或错误。</think>### 量子机器学习简介与实现方法 #### 1. 基本概念 量子机器学习（Quantum Machine Learning, QML）结合了量子计算与经典机器学习，旨在利用量子叠加、纠缠等特性提升算法效率或解决传统方法难以处理的问题[^1]。例如，量子支持向量机（QSVM）通过量子核方法加速分类过程，其复杂度可能低于经典版本[^1]。 #### 2. 实现路径 **2.1 量子计算基础** - **量子比特表示**：经典数据需映射到量子态，例如振幅编码（Amplitude Encoding）将向量$v=(v_1,\dots,v_N)$表示为量子态$|\psi\rangle = \sum_{i=1}^N v_i |i\rangle / \|v\|$[^3]。 - **量子门操作**：如Hadamard门$H=\frac{1}{\sqrt{2}}\begin{pmatrix}1&1\\1&-1\end{pmatrix}$用于创建叠加态。 **2.2 典型量子算法** - **量子线性代数加速**：HHL算法可解线性方程组$A|x\rangle = |b\rangle$，复杂度为$O(\log N)$，用于优化问题。 - **量子神经网络（QNN）**：参数化量子电路（如变分量子电路）通过调节量子门参数实现函数拟合[^1]。 **2.3 混合量子-经典框架** 例如，使用量子处理器计算梯度，经典处理器更新参数，如Pennylane、Qiskit等框架支持此类实现[^4]。 #### 3. 关键应用场景 - **量子化学模拟**：求解分子基态能量（如VQE算法）[^3]。 - **组合优化**：量子退火机（如D-Wave）用于求解旅行商问题等NP-hard问题。 - **量子数据分类**：处理量子传感器产生的量子态数据。 #### 4. 当前挑战 - **硬件限制**：量子比特数量与纠错能力不足。 - **经典-量子接口效率**：数据加载与结果读取的瓶颈问题。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值