基于离散时间量子漫步的链路预测算法

量子漫步算法能模拟游走粒子在图上的量子相干演化,粒子的运动状态由量子态的相干叠加而成.与经典随机游走算法相比,量子漫步算法具有寻找目标节点时间少和源节点扩散至其他节点时间少的优点.提出一种基于离散时间量子漫步的链路预测(link predictionbased on discrete time quantum walk,简称LP-DTQW)算法.研究结果表明:相对于其他7种算法,LP-DTQW算法有更高的预测精度;LP-DTQW算法的时间复杂度远低于经典RWR(random walk with restart)链路预测算法的时间复杂度.因此,LP-DTQW算法具有更强的预测性能.

基于量子漫步和像素分块算法的量子彩色图像水印方案

本文基于离散量子漫步算法和像素分块算法,提出了一种既安全又有效的量子彩色图像水印方案。离散量子漫步,作为随机行走的量子版本,可以被视作量子态与位置概率分布间的一种非线性映射关系。其独特的数学性质,也作为混沌行为的印记,使得它成为CNOT门控制位的理想选择。在水印嵌入过程中,采取了像素分块策略,通过精心比较各像素块内像素的嵌入能力,从而优化了嵌入水印后的图像视觉质量。该方案不仅增强了水印方案的安全性,同时也保证了图像的观感不受影响。

Latin方阵和二维量子漫步相结合的图像加密

针对数字图像在网络传输过程中容易受到攻击导致信息泄漏的问题,在Arnold置乱变换的基础上引入量子漫步和Latin方阵,设计了一种新型的彩色图像加密方案。首先把彩色图像的三通道分离,用Arnold变换来对图像像素点置乱,量子漫步和Latin方阵被用来处理置乱后图像的像素值,然后对处理之后的图像使用加取模扩散算法进一步改变图像的像素值,最后合并三通道加密图像得到彩色加密图像。量子漫步的作用是为该文的加密算法提供随机序列。该文对加密算法进行了实验仿真,在直方图、相关性、信息熵、噪声攻击、裁剪攻击等多个方面对实验结果进行了性能分析。仿真结果显示:加密图像的直方图均匀分布,像素点之间的相关性趋近于0,信息熵为7.9993,接近于8,说明该算法具有较不错的抵抗统计分析的能力;经过噪声攻击和裁剪攻击之后的加密图像经过解密之后,仍然可以看到原图像信息,表明该算法的鲁棒性是良好的;该加密算法的密钥空间足够大为1060且密钥敏感性良好,NPCR值接近于99.61%,UACI值接近于33.45%,证明该算法拥有抵抗差分攻击的能力。

网格化量子漫步聚类模型及其算法分析

量子漫步作为一种新的量子计算模型具有巨大的前景,为经典算法寻求量子版本的解决方案提供了新思路.本文试图将量子漫步理论与聚类算法相结合,在分析图上离散量子漫步特点及其在解决聚类问题时存在不足的前提下,采取将漫步空间网格化的方式将模型简化,提出一种网格化量子漫步聚类模型,使之能够很好地完成聚类任务.该模型将数据点考虑为在量子网格世界中的根据特定规则执行漫步过程的量子,由于量子叠加等特性的存在,量子漫步聚类具有更好的时间效率和勘探能力,仿真实验也表明算法在聚类正确性上具有不错的表现.

基于Cayley图上量子漫步的匿名通信方案

信息安全是信息化社会国家安全的基石与命脉,而匿名量子通信是保护信息安全的重要通信方式之一.利用量子漫步随机性有效解决身份信息泄露等敏感问题,本文提出一种基于Cayley图上量子漫步的匿名通信方案.首先,通信双方隐藏自身身份信息,发送方Alice通过逻辑或操作匿名选择接收方Bob.其次,可信第三方与通信双方利用BB84协议生成和分发安全密钥,Alice根据安全密钥对信息序列进行加密,获得盲化信息;Bob利用联合Bell态测量和安全密钥进行签名,可信第三方验证签名信息.再次,可信第三方依据傅里叶变换计算Bob量子漫步的位置概率分布函数,将概率最大值对应的位置信息转换为确认帧发送给Alice;Alice利用量子降维压缩算法减少传输信息比特数,并利用安全密钥完成信息加密后将信息传输至确认帧表示的位置,Bob利用量子漫步搜索位置节点获取传输信息,完成匿名量子通信.最后,对方案进行安全分析,并给出200个节点Cayley图的数值仿真结果,漫步10步时,第6个节点的概率最大为45.31%.根据仿真结果,本方案通信过程中Bob漫步10步时被窃听到具体位置的概率近似为6×10–7%.

基于量子漫步算法的地震震前异常挖掘

地震特别是大震前会产生一些异常,但这些异常信息难以识别,导致无法充分利用这些异常信息预测地震的发生时间,减少地震带来的灾害影响.针对这个问题,提出一种基于量子漫步算法的震前异常挖掘方法,提取汶川地震和芦山地震的震前射出长波辐射(Outgoing Long-wave Radiation, OLR)异常,进而计算地震前后的P值,异常值CD等数据,通过统计分析方法,探索OLR异常与地震的关系.并且通过实验将该算法扩展到最近十年左右全球发生的8.0级及以上地震,验证该算法的有效性.实验结果表明,该算法能够有效的反映在地震前后会出现OLR异常,而且越大的地震异常越明显.因此,该算法适用于震前异常挖掘.

基于量子漫步的图形匹配算法进展与展望

图形匹配是图形研究中的重要问题,目前的经典算法受限于存储资源和计算复杂度,未能提供有效的解决方法.基于量子效应,将图形信息存储于量子比特,不仅能够极大减少存储资源的消耗,而且对量子比特进行操作可实现对存储信息的并行计算,从而为有效解决图形匹配问题提供了新的可能.量子漫步作为量子计算中的重要模型,是分析研究图形问题的有效工具.总结了量子计算的特点,介绍了量子漫步的2种模型并对二者进行了比较.然后对目前已有的基于量子漫步的图形匹配算法进行了介绍,对其算法思想、计算过程和优缺点进行了描述,同时还提出了相应的改进思路.在总结分析目前研究存在问题的基础上,探讨了今后的研究方向.

基于交替量子漫步的量子彩色图像加密算法

机密图像需要尽可能安全地加密传输。针对大多数经典图像加密算法只提供计算安全的现状,文章提出了一种基于交替量子漫步的量子彩色图像加密算法。该算法提供了一个无条件安全的量子图像加密方案,理论上可以抵抗量子计算机攻击。文章方案的量子线路复杂度为O(n+q),与经典图像加密所需要的O(22n)复杂度相比,效率有指数级提升。与其他量子图像加密方案相比,文章方案在安全性和资源消耗上有较大优势,在未来有较大的应用潜力。