基于Valued ERGMs模型的核心技术网络成长机制研究——以量子计算领域为例

对核心技术网络及其成长机制的研究有助于梳理核心技术之间的依赖和促进关系,为研究核心技术演化提供新的理论视角和方法。以技术演化相关理论为基础,归纳核心技术网络成长的影响因素,基于量子计算领域专利数据,识别以技术概念和技术关系为基础的量子计算领域核心技术网络,并基于Valued ERGMs模型构建核心技术网络成长机制模型。结果表明,技术要素中心性、专利技术研发能力、与TRIZ进化法则匹配程度以及技术要素同配性对核心技术网络成长具有正向促进作用;在技术路径方面,核心技术网络成长受到技术要素路径依赖性和技术突破的双重影响。最后,根据量子计算领域核心技术网络成长机制的实证研究结果,从技术研发层面、企业层面、政府层面为相关领域技术发展提出策略建议。

基于量子衍生涡流算法和T⁃S模糊推理模型的储层岩性识别

鉴于梯度下降法易陷入局部极值、普通群智能优化算法易早熟收敛,提出一种基于量子衍生涡流算法(Quantum Vortex Search Algorithm,QVSA)和T⁃S模糊推理模型的岩性识别方法,QVSA具有操作简单、收敛速度快、寻优能力强等优点,有助于T⁃S模糊推理模型获得最优参数配置,从而实现储层岩性的准确识别。首先利用具有全局搜索能力的QVSA优化T⁃S模糊推理模型的各种参数;然后利用主成分分析方法降低获取的地震属性维度;再利用优化的T⁃S模糊推理模型识别储层岩性。实验结果表明,利用反映储层特征的8个地震属性识别储层岩性时,所提方法的识别正确率达到92%,比普通BP网络方法高5.1%,同时查准率、查全率、F1分数等指标也较BP网络方法提升明显。

非线性相互作用引起的双模Dicke模型的新奇量子相变

量子相变是量子光学和凝聚态物理领域的一个重要课题.本文在标准双模Dicke模型的基础上引入原子-光的非线性相互作用,研究其所引起的量子相变.利用自旋相干态变分法从理论上给出有两个参量的基态能量泛函.两模光场采用四种不同的比例关系进行研究,并且在实验参数下,通过可调的原子-光的非线性相互作用参量,给出了宏观多粒子量子态的丰富结构.本文主要呈现了在蓝失谐和红失谐下,双稳的正常相、共存的正常-超辐射相和原子数反转态等丰富的基态特性.原子-光的非线性相互作用在蓝失谐可以引起标准的双模Dicke模型的正常相到超辐射相的二级量子相变.在红失谐时引起新奇的基态特性,新奇的量子相变,即反转的超辐射相到反转的正常相的二级逆量子相变.原子-光的非线性相互作用和两模光场比例不同时,对量子相变的相边界和基态物理量的值有较大影响.

量子模糊信息管理数学模型研究

为了高效处理大数据所具有的复杂性和不确定问题,将“不确定性问题+直觉模糊集理论+量子计算”交叉融合,构建基于直觉模糊集理论的量子模糊信息管理数学模型。为了验证该模型的可行性、合理性和有效性,设计了不确定性环境下基于参数化量子线路的量子模糊神经网络仿真实验。实验结果表明,基于该模型的量子模糊神经网络模型能更客观、准确、全面地反映不确定性问题中各对象所蕴含的知识信息,从而提高算法处理大数据的准确性。

基于DenseNet的经典-量子混合分类模型

现有的图像分类模型越来越复杂,计算时所需的硬件资源和计算时间不断增加。针对该问题提出一种基于DenseNet的经典-量子混合分类模型(CQDenseNet模型)。首先,使用一个可在噪声中尺度量子(NISQ)设备上运行的变分量子电路(VQC)作为分类器,替换DenseNet全连接层;其次,使用迁移学习,利用在ImageNet数据集上预先训练好的DenseNet模型作为CQDenseNet的预训练模型;最后,将CQDenseNet模型在中草药分类数据集和CIFAR-100数据集上与基准模型AlexNet、GoogLeNet、VGG19、ResNet和DenseNet-169进行对比。实验结果表明,CQDenseNet模型比所有基准模型中表现最好的基准模型:准确率分别提高了2.2、7.4个百分点,精确率分别提高了2.2、7.3个百分点,召回率分别提高了2.2、7.1个百分点,F1值分别提高了2.3、6.4个百分点,说明了经典-量子混合模型的性能优于经典模型。

基于Jaynes-Cummings模型的量子参数估计与初态优化

参数估计理论是根据实验测量数据推断物理模型中未知参数的重要理论工具.Jaynes-Cumming模型是量子光学中广泛使用的模型,描述了二能级原子和单模量子光场之间的相互作用.利用参数估计理论系统地研究了该模型中光-原子耦合强度g的估计精度,并找到了可达到最高估计精度的初态.该结果可以提高基于Jaynes-Cumming模型的量子精密测量的精度,该研究方法也可用于其他基于混合量子系统的量子度量学研究.

基于量子行为花朵授粉算法优化LSTM模型

针对传统花朵授粉算法(flower pollination algorithm, FPA)受初始参数影响较大、且易陷入局部最优解或算法无法收敛等问题,提出一种基于量子行为的花朵授粉算法(quantum-inspired flower pollination algorithm, QFPA).通过引入量子系统到FPA中,使授粉过程中的搜索更高效,从而提高全局搜索能力.此外,还引入轨迹分析,使种群能更好地逃离局部最优解,进一步降低误差.为验证该方法的有效性,先通过选定的几个基准函数对QFPA进行评估,然后采用评估效果最好的QFPA对长短期记忆网络(LSTM)模型超参数进行寻优,最后在用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)算法去除噪声后的空气质量数据集上进行实验,并与其他几种常用的优化算法进行对比.实验结果表明:QFPA提高了优化算法的全局搜索能力和收敛性;QFPA-LSTM模型增强了长时间序列数据预测的准确性和效率,该模型预测的均方根误差为10.93μg/m^(3),为实际应用中的空气质量预测提供了可靠的解决方案.

基于量子和声搜索算法的可再生能源渗透率组合预测模型研究

“双碳”目标极大地促进了我国可再生能源的发展。针对可再生能源渗透率的准确预测问题,提出基于量子和声搜索(QHS)算法的可再生能源渗透率组合预测模型。首先,采用多层感知器筛选出与可再生能源渗透率强相关的因素;其次,选择4种不同的单项预测模型,采用改进折现均方预测误差加权(MDMFSE)组合模型对单项预测模型结果进行集成;最后,利用QHS算法对MDMFSE的加权系数进行动态优化,构建QHS-MDMFSE组合预测模型,实现对可再生能源渗透率的预测。算例分析表明,所提模型相较其他传统模型具有更高的预测精度,且稳定性更高。

基于量子原胞自动机的教学楼人员疏散模型研究及仿真

现代的疏散仿真模型水准越来越高,相对的,更加需要高速真实的仿真过程和准确的结果,以及如何用更少的资源获得更优的效果。该文研究量子原胞具有高速计算和低消耗的特点,使用量子原胞与传统的元胞自动机相结合,来对教学楼进行疏散模拟,在固定设计条件后改变参数条件可得到对应疏散时间,对不同情况进行对比,分析研究可得到更优的教学楼人员疏散模型。

量子纠缠条件下古诺博弈模型均衡解的动态演化分析

利用量子博弈与非线性动力理论,构建了有限理性预期下的动态量子古诺博弈模型,分析了量子纠缠对均衡解稳定性的影响.结果发现:量子纠缠能降低均衡解的稳定性,企业产量调整速度达到某一阈值会导致该系统进入混沌状态,纠缠度增加了系统的混沌状态.最后通过数值模拟验证了理论的正确性.

光纤影响量子点激光器的运行状态数学模型研究

光纤影响下的量子点激光器运行状态具有非线性,构建基于势能函数分析和双态QDL激子模型的光纤影响量子点激光器的运行状态数学模型。在光纤注入状态下,分析量子点激光器的非线性动力学参数模型,结合非线性动力学态的分布和演化特性,利用时间序列、功率谱及相图分析的方法,在不同参数注入下进行量子点激光器的参数空间及运行状态动力学分布特性分析。以光学能级、光学限制因子以及光学增益因子等为约束参数,进行自由运行状态下的量子点激光器基态和激发态特性分析,实现光纤影响下量子点激光器的运行状态数学模型构建。实验结果表明,该模型能有效获取量子点激光器的最优微波线宽,在电流增加的过程中,自由运行光谱能级谱检测性能较好,研究结果为光纤网络互联和光存储提供理论基础。

基于量子行为和Lévy飞行改进野狗算法的SCR脱硝系统模型辨识

传统野狗优化算法搜索范围有局限性,寻优结果往往不是全局最优,针对此问题,提出一种基于量子行为和Lévy飞行的改进野狗优化算法(Quantum Dingo Optimization Algorithm,QDOA)。量子行为赋予种群移动轨迹和速度的不确定性,使算法的搜索范围可覆盖整个可行空间;Lévy飞行策略的随机步长性,克服算法迭代后期易陷入局部最优问题,提升了求解精度。通过基准测试函数进行性能测试,QDOA相较其他几种算法在准确性、精度方面表现突出。应用QDOA对宁夏某电厂660 MW燃煤机组选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)脱硝控制系统高负荷段、中低负荷段现场数据进行模型辨识,建立了SCR脱硝系统阀门开度与入口氨气流量、入口氨气流量与出口NOx质量浓度之间的传递函数,经检验辨识后的模型能较好地反映该SCR脱硝控制系统的动态特性,证明了该算法的可行性。

基于量子化学理论和溶剂化模型的化工过程分析与合成课程仿真实验设计

该文将密度泛函理论(density function theory,DFT)、溶剂化模型和化工过程分析与合成课程深度融合,设计了乙腈-水二元共沸物萃取精馏分离仿真实验,使用类导体屏蔽片段活度系数(conductor-like screening model-segment activity coefficient,COSMO-SAC)溶剂化模型计算,基于乙腈对水的相对挥发度筛选目标离子液体(targeted ionic liquid,IL)。通过DFT计算及分子表面电荷密度曲线剖析离子液体与乙腈和水的微观相互作用,探究离子液体提升分离性能的作用机理;使用Aspen Plus和MATLAB软件的遗传算法优化萃取分离离子液体工艺。该仿真实验融合了物理化学、化工热力学、化工原理和化工技术经济与管理等专业课程的前沿内容,将学科前沿理论与化工实践应用紧密结合,夯实了学生专业基础,激发了学生对学科前沿的兴趣,为培养化工复合型人才提供了课程改进创新思路。

基于依赖强度Dicke模型的量子电池充电性能

研究了基于依赖光场强度耦合Dicke模型(也被称为依赖强度Dicke模型)的量子电池中包括最大存储能量、充电时间、能量量子涨落以及最大充电功率等充电性能表现.首先考虑了能量非保守项(或者叫反旋波项)对量子电池的最大存储能量和最大充电功率的影响,研究发现:最大存储能量对能量非保守项权重的增加不是很敏感,但最大充电功率随能量非保守项权重的增加将会发生显著的变化.进一步,研究了在能量保守项和能量非保守项是相同权重下量子电池中最大存储能量、充电时间、能量量子涨落以及最大充电功率的变化特征.通过与基于单光子和双光子Dicke模型的量子电池的充电性能进行比较,发现基于依赖强度Dicke模型的量子电池在充电时间和最大充电功率上强于基于单光子Dicke模型的量子电池,但弱于双光子Dicke模型的量子电池.而3种Dicke模型在最大存储能量上没有一个确定的强弱关系,取决于不同的耦合常数.本文也揭示了虽然在最大充电功率上依赖强度耦合Dicke模型会弱于双光子Dicke模型,但在两种模型中体现的量子优势即最大充电功率与量子电池单元数满足的幂律关系是相同的.总之,本文为进一步研究量子电池提供了一种可选择的理论方案.

航天器表面材料紫外光电子发射产额理论模型发展及实验测试应用

空间环境会对航天器在轨效能发挥产生强烈影响,紫外(ultraviolet,UV)辐射是其中的一个重要因素,它可以导致航天器表面材料的电荷积累和电荷放电。通过测量航天器表面材料的紫外光电子发射产额(photoelectron emission yield,PEEY),获得光电发射基本数据,进行表面带电仿真分析,是研究航天器表面材料带电问题的一个重要方法。本文首先介绍PEEY理论模型的发展,包括福勒-杜布里奇(Fowler-Dubridge,FD)模型、一步模型、基于三步光电发射理论的三步模型(three-step model,TSM)/蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)模型以及基于矩的(momentsbased,MB)发射模型和量子模型(quantum model,QM),对各个模型的研究方法和适用条件进行分析对比,梳理PEEY模型的发展脉络。然后介绍PEEY的实验测试应用,包括国内外紫外光电子产额谱(UV-PEEY)仪器的发展和典型空间材料的PEEY实验研究,并着重讨论外界条件和表面条件对PEEY的影响,最后对空间表面材料PEEY的深入研究提出建议。

准一维混合自旋(1/2,5/2)Ising-XXZ模型的量子相干和互信息

准一维混合自旋(1/2,5/2)Ising-XXZ模型可以用来研究一些材料(如异质三金属化合物Fe-Mn-Cu)的磁性质,该研究也有助于这类材料在量子信息等领域的应用.本文利用转移矩阵法计算了该模型的量子相干和互信息,讨论了Ising作用、温度和磁场对其的影响.结果表明,在极低温度下随Ising作用的增强量子相干逐渐减小,而互信息在各向同性系统中存在一个极小值,在各向异性系统(?=4)中存在多个极小值.进一步研究发现,量子相干和互信息在量子临界点存在突变,其一阶导数在该点存在奇异行为.还研究了有限温度下的量子相干和互信息,当磁场较弱时,两者随温度的升高单调减小;当磁场较强时,热涨落与磁场的竞争使得两者随温度的升高先增大后减小.相比于量子互信息,量子相干存在于更大的磁场和温度范围内,有利于在实验中对其进行调控.

基于量子计算的城市轨道交通网络末班车衔接优化

针对城市轨道交通网络化运营下,各条线路运营时间存在差异性而导致乘客无法成功换乘的问题,本文开展面向城市轨道交通末班车衔接优化问题的研究,选取末班车到发时间为决策变量,以最小化失败换乘乘客数量为目标,构建了混合整数线性规划模型。考虑到线网规模扩大导致模型复杂度高的问题,本文率先将量子计算应用于上述优化模型求解中。首先将原始模型重构为计算规模更小的两阶段问题;进而将第一阶段优化模型转换为可以运行在量子计算机上的二次无约束二值化优化问题(quadratic unconstrained binary optimization,QUBO)模型,并基于相干伊辛机的光量子计算技术完成了算法开发和真机实测。为了验证所提方法的有效性,以北京地铁为例,将量子计算结果与商业求解器进行比较,验证了本文提出模型转换方法和量子计算方法的可行性,为进一步应用量子计算解决轨道交通行业复杂优化问题提供了技术支撑。

多量子比特WV纠缠态在Lipkin-Meshkov-Glick模型下的量子Fisher信息

量子Fisher信息在参数估计理论和量子精密测量领域扮演着非常重要的角色,不仅可以用来标定量子系统的测量精度极限,还可用于有益量子计量的纠缠态判定.本文从量子测量的角度出发,对多比特WV态(α|W_(N)>+√1-α^(2)|00...0>)进行研究,通过计算其在局域操作下和Lipkin-Meshkov-Glick(LMG)非局域操作模型下的量子Fisher信息,分析其在精密测量方面的表现.研究发现:在局域操作下,随着参数α由0到1的变化,多比特WV态的量子Fisher信息逐渐变大,表明其量子纠缠程度在不断增加,也体现出更强的量子测量能力.在LMG非局域操作下,随着相互作用强度γ的增大,N=3量子比特WV态的量子Fisher信息值趋于稳定,几乎不受参数α的影响,而当体系量子比特数N>3时,量子Fisher信息值会随参数α的变大而变大;当参数α固定时,多比特WV态的量子Fisher信息会随着相互作用强度γ的增强而变大,呈现出相互作用强度越大,WV态的量子测量能力越强.

量子级联激光器热仿真与分析

针对大功率量子级联激光器对高散热能力的迫切需求,文章通过有限元法建立了常见器件结构的二维散热模型。在设置的热沉温度为293 K、波长为8.3μm、波导宽为8μm、发热功率为12.4 W的器件模型中,研究了不同器件散热结构和封装结构对量子级联激光器的温度及热通量分布的影响,进而评价器件的散热能力。结果表明,正焊无电镀金双沟道脊器件、正焊有电镀金双沟道脊器件和倒焊器件的最高温度分别为546,409和362 K。在掩埋异质结器件中,正焊无电镀金器件、正焊有电镀金器件、倒焊器件的最高温度分别为404,401和361 K。与使用铜底座相比,使用金刚石底座的掩埋异质结倒焊器件有源区的最高温度为355 K。对模型热通量分布进行了分析,发现掩埋异质结器件的热量分布更加均匀,有源区温度更低,这表明掩埋异质结更适合高功率器件。

基于量子蚁群算法的配电网故障区段快速定位技术

分布式电源并入配电网已成为新型电力系统重要特征之一,分布式电源的接入与发电的不确定性使配电网潮流复杂多变,对配电网故障快速定位提出更高的技术要求.然而,现有智能优化算法在解决配电网故障区段定位问题时会出现收敛速度慢、易陷入局部最优等问题.针对这些挑战与问题,提出一种基于量子蚁群算法(QACA)的配电网故障区段快速定位技术.首先,根据状态逼近思想和最小故障集理论构建配电网故障定位的数学模型;其次,针对馈线终端单元上传信息缺失情况提出信息自修正方法,并提出分级定位模型来缩短定位时间;然后,提出3种改进技术对QACA进行针对性改进,改进量子旋转门更新机制,以函数控制形式动态调整旋转角大小,同时引入精英策略加快算法收敛速度.最后,在关键参数确定后验证了改进技术、信息自修正法、分级定位模型的有效性.将所提算法与7种不同算法进行对比,结果表明:改进的QACA可有效完成故障区段定位,具有良好的收敛速度、准确率以及容错性能.