基于Grover搜索思想的无线自组网络路由算法研究

无线自组网络是近年来无线网络研究的热点领域,路由算法设计作为无线自组网络的核心层技术而备受关注。在深入分析已有算法存在的诸多不足的基础上,本文提出了一种基于Grover搜索思想的无线自组网络路由算法。该算法首先分析了Grover算法的原理,给出了适合无线自组网络的概率扩散矩阵和解径矩阵的构造方式,然后在此基础上定义了概率计算公式计算每个节点的概率,通过选择高概率节点进行数据转发,从而减少网络计算量,使得路由尽快收敛。仿真结果表明:相比经典的DSR路由协议,该算法得到的路由跳数性能上接近最短跳数,但是建立路由过程中转发节点个数得以大大降低。

基于Grover量子搜索算法的MD5碰撞攻击模型

量子计算天然的并行性使其在密码学领域具有巨大潜力,而在信息安全领域,Hash函数的安全性至关重要。因此,后量子密码学概念的提出使得Hash函数在后量子时代的研究价值凸显。文章提出了一种基于Grover量子搜索算法的MD5碰撞攻击模型,运用模差分分析法,通过对输入的量子叠加态进行约束搜索以找到满足碰撞条件的目标态,再根据差分构造出与之相碰撞的消息。此外,文章探讨了量子搜索算法中的迭代过程及其关键操作,设计了相应的Oracle黑盒的量子线路,并对其进行性能分析,结果表明,与经典算法相比,该模型显著降低了攻击的计算复杂度,为后量子密码时期Hash函数的研究提供了新的思路和方法,也为防御此类攻击提供了有益参考。

Grover量子搜索算法在“嵩山”超级计算机系统中的模拟

量子计算凭借其叠加性和纠缠性,具有强大的并行计算能力。然而,目前的量子计算机不能在保证大规模量子比特处于稳定叠加态的同时,进行干涉、纠缠等量子操作。因此,当前研究和推动量子计算的有效途径是使用经典计算机模拟量子计算。Grover量子搜索算法针对无序数据库搜索问题设计,将搜索的时间复杂度加速至开平方级,能加速机器学习中的主成分分析。因此,研究和模拟Grover算法,可以促进量子计算与机器学习结合领域的发展,为Grover量子搜索算法的应用以及量子机器学习在“嵩山”超级计算机系统中的模拟奠定基础。通过研究Grover量子搜索算法,模拟出了算法的量子线路。使用Toffoli量子门优化该量子线路,在减少了两个辅助量子比特的同时,提出了Grover算法的通用量子线路。实验基于“嵩山”超级计算机系统的CPU+DCU异构体系,使用了MPI多进程+HIP多线程的两级并行策略。通过调整辅助比特在量子线路中的位置,减少了MPI进程间的通信;使用分片的方式传输数据依赖的量子态。对比串行版本,并行化的模拟算法取得了最高560.33倍的加速,首次实现了31qubits规模的Grover量子搜索算法。

基于精英思想自适应改进万有引力搜索算法

为了解决万有引力搜索算法容易出现局部最优的问题,提出了一种新型改进万有引力搜索算法。该算法在质量的计算中引入随机因子;结合精英思想,基于适应度值对力进行有选择的合成,并且对更优粒子对应的力赋予更大的随机数;引入控制参数,自适应地更新粒子的位置,减小某些粒子过于随意变化带来的影响。通过以上这些操作,增强了算法的随机性,同时保证了算法的收敛性。经对10个基准函数进行仿真实验,结果表明新算法有更好的收敛速度和寻优精度,全局和局部优化能力增强。

Grover量子搜索算法的线路优化

Grover算法是能够高效查找到目标态的量子搜索算法,但随着搜索数据量的增大,它的量子线路面临着复杂的门分解问题。在如今的NISQ时代资源非常有限,因此线路的深度成为一种重要的度量标准。介绍了一种基于分治思想的二阶段量子搜索算法,能够在量子计算机上快速地并行运行。提出一种线路优化方法,应用块级的Oracle线路来减少迭代次数。将该方法与分治思想相结合,提出2P-Grover算法。在量子计算框架Cirq上进行模拟实验,与Grover算法进行对比。实验结果表明,2P-Grover算法能够使线路的深度至少减少60%,并且保持了较高的搜索成功率。

基于快速搜索随机树算法的无人船路径规划研究

无人船航行时的安全性、可靠性和稳定性至关重要。有效的路径规划技术可显著提高无人船的避碰能力和缩短航行距离,已成为无人船领域的重点研究内容。本文:首先,分析了传统的快速搜索随机树(rapidly-exploration random tree,RRT)算法的程序原理和算法流程;其次,针对其不足之处引入偏置采样的方案,增加了对目标点的引导以提高其运行效率,在此基础上采用贪心思想进一步优化无人船的路径,继而提出改进的RRT算法和RRT-connect(rapidly-exploring random tree connect)算法;最后,对几种环境复杂程度不同的地图进行仿真模拟实验,验证改进方法的可行性。验证结果表明,改进的RRT-Connect算法可减少环境复杂多变对无人船路径规划的干扰,并能有效提高路径规划效率。

Grover量子搜索算法及改进

简单地介绍了量子搜索算法中的相位匹配条件、改进的成功率为 10 0 %的量子搜索算法和量子搜索算法中的主要误差等 .

一种改进的Grover量子搜索算法

Grover量子搜索算法以O(N^(1/2))的时间复杂度进行非结构化数据库穷举搜索,但当问题的解的个数增加,得到解的概率反而减少.本文分析了这种现象的原因,并提出了基于扩大搜索空间的改进算法.同时,为了在成功概率与迭代次数之间折中,增加一个新参数i使得算法可调。求逆问题的仿真实验表明该方法在同等迭代次数的条件下,成功概率高于传统Grover算法;且如果迭代次数不限,则成功概率可以更高。因此,本文算法更加有效。

逼近全概率Grover算法的搜索次数计算

文章研究了Grover量子搜索算法,该算法进行o(N√)次搜索后只能以大于0.5的概率获得正确结果,并且没有确定最佳的搜索次数。针对这两个问题,提出了一种确定搜索次数的计算方法,使Grover算法逼近全概率地获得搜索目标。仿真结果表明,该计算方法行之有效。

基于Grover量子中间相遇搜索算法的ECC攻击错误bit的修正

在现有的针对ECC的侧信道攻击中,密钥出现错误bit难以避免,且无法快速修正。文章将Grover量子搜索算法和中间相遇攻击相结合,提出了一种新的搜索算法——Grover量子中间相遇搜索算法,并将其应用于针对ECC的侧信道攻击中。该算法可以在O(N/M)^(1/2)步修正规模为N且存在M个错误bit的密钥,与传统搜索算法的计算复杂度O(N^(M+1))相比较,计算复杂度大幅度降低。通过对算法进行分析表明,该方法能够以成功率1修正ECC攻击中出现的错误bit。

一种Grover量子搜索算法的改进策略

在使用Grover量子搜索算法对给定规模的数据库搜索时,随着搜索目标数的增加,获得正确结果的概率大幅度下降.分析了出现这种现象的原因,提出了一种基于新的相位匹配条件的改进策略.在新的相位匹配条件中,使2次相位旋转的大小相等方向相反.当要搜索的目标数目多于记录总数的1/3时,应用改进后的算法只需一步搜索,能以至少25/27的概率得到全部搜索目标.实验证明这种策略是有效的.

量子密码学结合Grover搜索的大数据安全认证方案

随着云计算和大数据技术的不断发展,大数据中心的安全性变得尤为重要,基于此提出一种基于量子密码和Grover搜索的数据中心安全认证方案.首先,构建一个多层安全管理模型,在用户读取数据时,将数据进行分组加密.然后,基于量子密码构建一种用户和数据中心之间的安全认证协议,保证两者之间的通信安全.利用量子Grover搜索算法来寻找密钥处理过程的最优参数,以最小化整个密钥管理的计算复杂度.分析表明,提出的安全认证方案具有较低的计算复杂度和较高的安全性能.

基于自适应相位旋转的Grover量子搜索算法

在使用Grover量子搜索算法对给定规模的无序数据库搜索时,随着搜索目标数的增加,获得正确结果的概率大幅度下降。分析了出现这种现象的原因,研究了算法中的Grover叠代过程,提出了一种新的自适应相位旋转策略。应用这一策略,当搜索目标数超过目标总数的(3-5^(1/2))/8时,只需两步搜索;当搜索目标数超过目标总数的1/4时,只需一步搜索,即可获得恒等于1的成功概率。实验表明新相位旋转策略是有效的。

Grover量子搜索算法的模拟实现

将一种用于量子计算仿真的量子程序设计语言引入Grover量子搜索算法中,并在Linux操作系统中模拟实现该算法。仿真结果与理论分析结果的一致性验证了Grover量子搜索算法可以将搜索问题从经典的N步缩小到N^(1/2)步,是对经典搜索算法的二次加速。同时,量子程序设计语言的引入,为量子搜索算法的研究提供了一种强大、简便、通用的工具。

Grover量子算法在搜索无序数据库最小值中的应用

Grove量子搜索算法利用了量子态的并行计算的特性,具有高效的搜索效率,因此得到了深入研究和广泛应用。详细分析了Grover量子搜索算法的原理和性能,通过仿真验证了该算法的搜索效率。研究了改进的Grover算法及其在无序数据库搜索中的应用,给出了一种求无序数据库最小值的量子算法。仿真试验表明,相对于常规搜索算法,该算法在保证高搜索成功概率的同时,大大减少了搜索次数,时间复杂度仅为O(N～1/2)。

基于Grover搜索的无线Mesh网流量均衡路由算法

在无线Mesh网(WMN)应用中,用户通过Mesh网关接入到Internet,这种结构容易导致不同位置的Mesh路由器通过的流量不均衡,使部分路由器成为瓶颈,从而影响网络的性能和用户的服务质量(QoS)。针对这一问题,提出了一种基于Grover量子搜索算法的无线Mesh网流量均衡路由算法。算法中利用了量子计算的并行性,根据流量均衡函数模型构建了操作矩阵,通过Grover迭代获得流量均衡路径。仿真表明,算法选择的路径可以有效地平衡无线Mesh网流量,使每用户获得的最小带宽最大化,执行效率也优于同类算法。

多量子位Grover量子搜索算法的NMR仿真实现

核磁共振(NMR)技术目前是能有效实现量子计算的物理体系之一。多量子算符代数理论可以将幺正变换分解为一系列有限的单量子门和对角双量子门的组合。本文以核磁共振和多量子算符代数理论为基础,提出了实现多量子位Grover量子搜索算法的核磁共振脉冲序列设计方法,并在量子计算仿真程序上进行了3量子位的Grover量子搜索算法的实验验证。

改进的Grover量子搜索算法

通过分析发现,经典的Grover算法在目标项个数为总搜索项个数的一半时迭代会失效,为此提出一种扩大搜索空间的改进Grover算法1,该算法在目标项个数未知的情况下自适应的调整迭代次数,可以有效避免算法失效;此外针对Grover算法在多次迭代后目标解的概率仍有可能达不到1的情况,提出了改进的Grover算法2。当目标项个数M和待搜索项个数N已知时,针对M/N>1/4的情况,对量子位进行了扩充,在一定情况下该算法只需迭代一次即可以100%的概率得到目标解。

量子Grover搜索在离子阱中的实现方案

本文在Cirac－Zoller模型的框架下，讨论在离子阱中如何实现多量子比特Grover搜索的方案．

试论“人肉搜索”现象与大学生思想政治教育

当前,互联网技术的发展和现有搜索引擎的不足,使得"人肉搜索"作为人们利用互联网平台技术完成对现实海量信息的一种新兴网络搜寻引擎活动得到了快速发展,并表现出集合行为的人数多、无组织、互依赖等特征。由于交往方式的改变、焦点问题的增多、个性心理的张扬等因素又使大学生群体相对一般网民而言,更热衷于"人肉搜索"现象的实践。但任何事物都具有两面性,"人肉搜索"在给海量信息时代的大学生追求新知、探求真相提供新方法和新手段的同时,由于其本身所固有的特点容易使大学生缺乏理性,给思想政治教育带来了严峻的挑战。为此,必须理性审视,积极引导大学生树立正确的"人肉搜索"观,进一步建立健全网络法制体系,努力加强和改进大学生的网络道德自律教育。