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The Future of Quantum Computer Advantage
1
作者 Jimmy Chen 《American Journal of Computational Mathematics》 2023年第4期619-631,共13页
As technological innovations in computers begin to advance past their limit (Moore’s law), a new problem arises: What computational device would emerge after the classical supercomputers reach their physical limitati... As technological innovations in computers begin to advance past their limit (Moore’s law), a new problem arises: What computational device would emerge after the classical supercomputers reach their physical limitations? At this moment in time, quantum computers are at their starting stage and there are already some strengths and advantages when compared with modern, classical computers. In its testing period, there are a variety of ways to create a quantum computer by processes such as the trapped-ion and the spin-dot methods. Nowadays, there are many drawbacks with quantum computers such as issues with decoherence and scalability, but many of these issues are easily emended. Nevertheless, the benefits of quantum computers at the moment outweigh the potential drawbacks. These benefits include its use of many properties of quantum mechanics such as quantum superposition, entanglement, and parallelism. Using these basic properties of quantum mechanics, quantum computers are capable of achieving faster computational times for certain problems such as finding prime factors of an integer by using Shor’s algorithm. From the advantages such as faster computing times in certain situations and higher computing powers than classical computers, quantum computers have a high probability to be the future of computing after classical computers hit their peak. 展开更多
关键词 quantum Computers QUBIT DECOHERENCE SUPERPOSITION Entanglement parallelISM Hadamard Gates Shor’s algorithm Bloch Sphere Moore’s Law
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基于种群混合迁移策略的并行量子遗传算法 被引量:1
2
作者 陆涛 管荑 +2 位作者 贾鹏 曲志坚 王子灵 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2386-2392,共7页
针对量子遗传算法求解大规模优化问题存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,改进量子遗传算法。设计一种种群混合迁移机制促进算法的种群多样性,采用仿TriBA种群结构、双精英种群、重生种群、自适应迁移算子、个体竞争排挤算子以及... 针对量子遗传算法求解大规模优化问题存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,改进量子遗传算法。设计一种种群混合迁移机制促进算法的种群多样性,采用仿TriBA种群结构、双精英种群、重生种群、自适应迁移算子、个体竞争排挤算子以及随机失活机制,提高算法的局部勘测能力和全局寻优能力。利用Spark框架实现算法在分布式集群环境下的运算。改进2-opt&R优化算法,通过引入高斯变异提高算法的局部搜索能力,缩小算法的搜索空间。实验结果表明,改进后的算法在全局优化能力、收敛速度、运行速度和求解稳定性等方面均有大幅度提升。 展开更多
关键词 量子遗传算法 种群迁移 Spark框架 并行计算 收敛速度 全局优化 搜索空间
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Falcon后量子算法的密钥树生成部件GPU并行优化设计与实现
3
作者 张磊 赵光岳 +1 位作者 肖超恩 王建新 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期208-215,共8页
近年来,后量子密码算法因其具有抗量子攻击的特性成为安全领域的研究热点。基于格的Falcon数字签名算法是美国国家标准与技术研究所(NIST)公布的首批4个后量子密码标准算法之一。密钥树生成是Falcon算法的核心部件,在实际运算中占用较... 近年来,后量子密码算法因其具有抗量子攻击的特性成为安全领域的研究热点。基于格的Falcon数字签名算法是美国国家标准与技术研究所(NIST)公布的首批4个后量子密码标准算法之一。密钥树生成是Falcon算法的核心部件,在实际运算中占用较多的时间和消耗较多的资源。为此,提出一种基于图形处理器(GPU)的Falcon密钥树并行生成方案。该方案使用奇偶线程联合控制的单指令多线程(SIMT)并行模式和无中间变量的直接计算模式,达到了提升速度和减少资源占用的目的。基于Python的CUDA平台进行了实验,验证结果的正确性。实验结果表明,Falcon密钥树生成在RTX 3060 Laptop的延迟为6 ms,吞吐量为167次/s,在计算单个Falcon密钥树生成部件时相对于CPU实现了1.17倍的加速比,在同时并行1024个Falcon密钥树生成部件时,GPU相对于CPU的加速比达到了约56倍,在嵌入式Jetson Xavier NX平台上的吞吐量为32次/s。 展开更多
关键词 后量子密码 Falcon算法 图形处理器 CUDA平台 并行计算
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量子遗传算法研究现状 被引量:54
4
作者 杨俊安 庄镇泉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第11期13-15,43,共4页
1引言 量子信息是信息科学和量子力学相结合的新兴交叉科学.诺贝尔物理学奖获得者Feynman曾指出:量子力学的精妙之处在于引入了几率幅(量子态)的概念[1].
关键词 量子遗传算法 量子信息 神经网络 量子比特编码
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量子计算及其应用 被引量:7
5
作者 钟诚 陈国良 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2002年第1期83-86,共4页
讨论量子计算机模型及其物理实现方案、量子计算过程、量子计算模型和量子并行算法 ,分析量子计算的指数级存储容量和指数加速特征 ,并简述量子计算和量子信息技术在保密通信、密码系统、数据库搜索等重要领域的应用 .
关键词 量子力学 量子计算机 量子信息 量子并行算法 量子计算模型 量子计算过程 应用
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一种有效的基于并行量子进化算法的图像边缘检测方法 被引量:20
6
作者 李映 焦李成 《信号处理》 CSCD 2003年第1期69-74,共6页
本文基于费用函数最小化方法,提出一种混合并行量子进化算法用于文本图像的边缘检测。量子进化算法是一种基于量予计算的概念和理论(诸如量子比特和量子叠加态)的进化算法,它采用了量子编码来表征染色体,由于量子比特的概率表示,能够表... 本文基于费用函数最小化方法,提出一种混合并行量子进化算法用于文本图像的边缘检测。量子进化算法是一种基于量予计算的概念和理论(诸如量子比特和量子叠加态)的进化算法,它采用了量子编码来表征染色体,由于量子比特的概率表示,能够表示出解的线性叠加状态。此外,量子进化算法具有收敛快和好的全局搜索特性,因此它比传统的进化算法更适于并行结构的实现。我们将这一算法和局部搜索算法相结合,用于图像的边缘检测问题,得到了令人满意的检测效果,并对噪声有较好的抑制作用。 展开更多
关键词 并行量子进化算法 图像边缘检测 图像处理 计算机视觉 纹理分析
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构造最小生成树的量子算法 被引量:1
7
作者 黄传河 江贝 +2 位作者 陈莘萌 刘晓明 伍红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第11期96-99,共4页
图的最小生成树问题是网络优化中的一类基本问题。目前构造最小生成树的算法都是基于传统计算机的算法如Prim算法和Kruskal算法。该文提出了一个用于构造图的最小生成树的量子算法,它结合量子搜索的方法和经典Kruskal算法的思想,对于n... 图的最小生成树问题是网络优化中的一类基本问题。目前构造最小生成树的算法都是基于传统计算机的算法如Prim算法和Kruskal算法。该文提出了一个用于构造图的最小生成树的量子算法,它结合量子搜索的方法和经典Kruskal算法的思想,对于n个节点m条边的图,依次搜索出n-1条边使它们构成一棵最小生成树。这一算法的时间复杂性为O(nm√)。与经典Kruskal算法相比,在同等条件下,该文的算法有较快的加速。 展开更多
关键词 量子计算机 量子并行性 量子算法 量子搜索 最小生成树
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多宇宙并行量子衍生遗传算法研究 被引量:7
8
作者 杨俊安 庄镇泉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第20期23-26,61,共5页
将量子的多宇宙特性和遗传算法相结合,提出了多宇宙并行量子衍生遗传算法。算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。给出了不同宇宙数量下的并行拓朴结构,提出了宇宙内采用量子旋转门演化和量子变异,宇宙间采用移民和量子交叉的... 将量子的多宇宙特性和遗传算法相结合,提出了多宇宙并行量子衍生遗传算法。算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。给出了不同宇宙数量下的并行拓朴结构,提出了宇宙内采用量子旋转门演化和量子变异,宇宙间采用移民和量子交叉的两种信息交互方式,能有效克服早熟收敛现象,使得搜索效率和搜索能力得到更进一步提高。典型函数优化实验验证了该文所提算法的有效性。 展开更多
关键词 量子遗传算法 多宇宙并行量子衍生遗传算法 函数优化
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基于并行量子遗传算法的QoS组播路由方法 被引量:6
9
作者 孙力娟 王汝传 刘春林 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 2007年第2期72-75,共4页
通信网络时延受限且满足带宽要求的最小代价组播树问题是NP完全问题,传统方法难以求解,一般采用启发式方法求解。提出了一种基于并行量子遗传算法的服务质量(QoS)组播路由算法,算法中将各个子群体独立地并行进化,并通过相邻子群体间的... 通信网络时延受限且满足带宽要求的最小代价组播树问题是NP完全问题,传统方法难以求解,一般采用启发式方法求解。提出了一种基于并行量子遗传算法的服务质量(QoS)组播路由算法,算法中将各个子群体独立地并行进化,并通过相邻子群体间的信息交换实现克服早熟,避免局部收敛的目的,还提出了一种新的动态旋转角调整策略,使算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力。仿真实验表明,新算法在求解性能上优于遗传算法(GA)和采用静态旋转角的量子遗传算法(QGA)。 展开更多
关键词 遗传算法 并行量子遗传算法 动态旋转角调整策略 QOS组播路由
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关于量子力学与量子计算机 被引量:5
10
作者 战丽波 柳盛典 余化文 《烟台师范学院学报(自然科学版)》 2005年第2期120-123,共4页
从量子力学原理出发,说明量子力学的结果是现有计算机技术的天然障碍,论述了量子计算机的概念、基本原理,并简介了量子计算机的几种实验方案.
关键词 量子力学 量子计算机 量子并行计算
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基于多宇宙并行量子遗传算法的非线性盲源分离算法研究 被引量:10
11
作者 杨俊安 邹谊 庄镇泉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1210-1217,共8页
在系统分析非线性盲源分离模型和算法的基础上,提出了基于输出信号联合累积量的非线性盲 源分离算法,并提出采用多宇宙并行量子遗传算法的优化求解方法,仿真结果表明了算法的有效性.
关键词 非线性盲源分离 联合累积量 量子计算 量子遗传算法 多宇宙并行量子遗传算法
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在量子计算机上求解0/1背包问题 被引量:10
12
作者 胡劲松 陈国良 郭光灿 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第12期1314-1316,共3页
在Grover算法和量子指数搜索算法的基础上,提出了一个量子算法去求解0/1 背包问题.这个算法在没有使用任何可以提高搜索效率的经典策略的情况下,能够在O(c2n2 )步以至少1- 12c 的概率求解问题规模为n 的0/1
关键词 量子算法 量子计算机 NP问题 0/1背包问题
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基于多宇宙并行量子遗传算法的多传感器图像融合方法 被引量:5
13
作者 许学斌 张新曼 张德运 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2008年第12期37-40,44,共5页
采用基于对比度视觉模型的图像融合最优分块搜索算法,对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的清晰恢复进行了深入研究.针对该算法在图像较大时融合的计算量大,耗时长,难以进行快速、实时融合等缺点,通过分析该算法固有的时间复杂性和并行... 采用基于对比度视觉模型的图像融合最优分块搜索算法,对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的清晰恢复进行了深入研究.针对该算法在图像较大时融合的计算量大,耗时长,难以进行快速、实时融合等缺点,通过分析该算法固有的时间复杂性和并行性,提出了一种基于多宇宙并行量子遗传算法和对比度视觉模型的多传感器图像融合方法.实验表明,该方法融合计算速度快,并行性能理想. 展开更多
关键词 量子遗传算法 图像融合 并行计算
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量子计算 被引量:44
14
作者 夏培肃 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2001年第10期1153-1171,共19页
近几年来 ,量子计算机逐渐引起人们的关注 .对于计算机科技人员 ,量子计算机似乎高深莫测 .文章是专门为那些不懂量子力学而又想了解量子计算机的计算机工作者而撰写的 .介绍了和量子计算有关的术语和符号 ,并着重阐明一个 n位量子寄存... 近几年来 ,量子计算机逐渐引起人们的关注 .对于计算机科技人员 ,量子计算机似乎高深莫测 .文章是专门为那些不懂量子力学而又想了解量子计算机的计算机工作者而撰写的 .介绍了和量子计算有关的术语和符号 ,并着重阐明一个 n位量子寄存器为何能存储 2 n 个 n位数 ?量子计算机的一次操作为何能计算所有 x的 f ( x) ?对于解某些问题 ,量子计算机为何能有惊人的运算速度 ?除了上面 3个问题外 ,还将介绍基本的量子逻辑门和量子逻辑网络 ,接着介绍一个量子算法 ,然后介绍量子计算机的组织结构 ,最后是讨论 ,将评价量子计算机的优势和弱点 ,并讨论量子计算机的物理实现和对量子计算的展望 . 展开更多
关键词 量子计算 量子位 量子力学 量子计算机
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基于多算子协同进化的自适应并行量子遗传算法 被引量:12
15
作者 曲志坚 陈宇航 +2 位作者 李盘靖 刘晓红 李彩虹 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期266-273,共8页
量子遗传算法具有种群规模小,全局搜索能力强的特点被广泛应用于各类优化问题的求解.为了进一步提高量子遗传算法的收敛速度和搜索稳定性,克服算法的早熟问题,本文改进了基于自适应机制的量子遗传算法.在自适应量子遗传算法的基础上根... 量子遗传算法具有种群规模小,全局搜索能力强的特点被广泛应用于各类优化问题的求解.为了进一步提高量子遗传算法的收敛速度和搜索稳定性,克服算法的早熟问题,本文改进了基于自适应机制的量子遗传算法.在自适应量子遗传算法的基础上根据种群的适应度定义了个体相似度评价算子、个体适应度评价算子和种群变异调整算子及相应算子的计算方法,利用多算子协同评价当前种群状态并根据进化代数的变化,自适应的改变个体的变异概率,提高了算法全局寻优能力和收敛速度,降低了算法陷入局部寻优的概率.此外,为了提高算法的时间效率,将算法采用并行多宇宙的方式实现.实验结果表明,本文提出的算法在全局搜索性能、收敛速度和时间效率方面有较好的综合表现. 展开更多
关键词 遗传算法 并行计算 自适应机制 量子变异
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求最优装载的量子算法 被引量:1
16
作者 卢春红 孙力 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第2期278-279,282,共3页
随着Grover量子搜索算法的不断发展,它的实际应用价值也在逐渐体现。通过介绍量子并行计算和量子算法的基本思想以及对改进的Grover搜索算法进行研究的基础上,分析给出了一个时间复杂度为O()的求解最优装载问题的量子算法。对于最优装... 随着Grover量子搜索算法的不断发展,它的实际应用价值也在逐渐体现。通过介绍量子并行计算和量子算法的基本思想以及对改进的Grover搜索算法进行研究的基础上,分析给出了一个时间复杂度为O()的求解最优装载问题的量子算法。对于最优装载问题,分别用经典计算机上的贪心算法和量子算法来求解,得出了这两种算法的时间复杂度,从而可以看出量子算法相对于经典算法具有更快的搜索速度。 展开更多
关键词 量子算法 量子并行性 Grove搜索算法 最优装载 时间复杂度
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多宇宙并行量子遗传神经网络人脸识别算法研究 被引量:1
17
作者 李海朋 李晶皎 +1 位作者 金硕巍 杨丹 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期614-618,共5页
针对传统遗传算法交叉、变异过程过于繁琐和神经网络在极值判断及收敛速度受限等问题,提出了一种并行的量子遗传算法优化神经网络权值的算法.首先引入了量子计算的概念,在量子计算的过程中使用量子旋门实现染色体的训练,然后引入量子交... 针对传统遗传算法交叉、变异过程过于繁琐和神经网络在极值判断及收敛速度受限等问题,提出了一种并行的量子遗传算法优化神经网络权值的算法.首先引入了量子计算的概念,在量子计算的过程中使用量子旋门实现染色体的训练,然后引入量子交叉克服了早熟收敛现象,避免了遗传算法中繁琐的交叉、变异过程.最后设计实现了并行的卷积神经网络,使用并行量子遗传算法优化了卷积神经网络权值,实现了并行量子遗传神经网络人脸识别系统.实验结果表明,相对于原来的遗传算法,该算法在鲁棒性和实验速度上都有明显的提高. 展开更多
关键词 多核并行 量子计算 遗传算法 神经网络
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并行量子进化算法的研究与实现 被引量:3
18
作者 游晓明 刘升 帅典勋 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第5期231-233,共3页
分析讨论并行进化模型理论及性能,提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。并给出了多宇宙的并行拓扑结构,提出了宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙之间采用基于学习的移民和模拟量... 分析讨论并行进化模型理论及性能,提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。并给出了多宇宙的并行拓扑结构,提出了宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙之间采用基于学习的移民和模拟量子纠缠的交互策略进行信息交换。这样能提高种群多样性,有效克服早熟收敛现象。算法综合了量子计算的天然并行性和免疫算法的充分自适应性,它比传统的进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度。通过并行实验验证了该算法的优越性。 展开更多
关键词 并行进化模型 量子进化算法 免疫算子 交叉变异
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基于云量子进化算法的NoC资源内核测试优化研究 被引量:5
19
作者 许川佩 李素娟 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2013年第12期117-120,共4页
针对片上网络中资源内核数量不断增多,提出了一种基于云量子进化算法优化选取测试端口对资源内核进行并行测试的方法,以降低资源内核测试时间.首先用云模型对量子进化算法进行改进;然后在片上网络测试功耗限制下确定测试端口对数,利用... 针对片上网络中资源内核数量不断增多,提出了一种基于云量子进化算法优化选取测试端口对资源内核进行并行测试的方法,以降低资源内核测试时间.首先用云模型对量子进化算法进行改进;然后在片上网络测试功耗限制下确定测试端口对数,利用云量子进化算法优化选取最优端口位置,实现对资源内核的并行测试;此方法可以有效地减少测试时间,且网络规模越大效果越好;同时,与量子进化算法相比,云量子进化算法有更好的稳定性. 展开更多
关键词 片上网络 测试优化 并行测试 云量子进化算法
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基于球面多区域划分的并行量子遗传算法 被引量:8
20
作者 张亮 陆余良 +1 位作者 杨国正 张旻 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期1035-1041,共7页
论文提出一种基于球面解空间划分的量子遗传算法,引入多区域并行搜索的机制,制定了群间的染色体置换策略,设计了新的量子变异操作,并以种群退化的程度来确定变异的概率。通过理论分析证明了该算法能够以概率1收敛到全局最优解。在组合... 论文提出一种基于球面解空间划分的量子遗传算法,引入多区域并行搜索的机制,制定了群间的染色体置换策略,设计了新的量子变异操作,并以种群退化的程度来确定变异的概率。通过理论分析证明了该算法能够以概率1收敛到全局最优解。在组合优化和连续优化问题的实验中,该算法能够以较快的速率收敛到目标值,收敛过程相对平稳,降低了早熟现象产生的概率,表现出了良好的性能。 展开更多
关键词 量子遗传算法 多区域划分 并行搜索 染色体置换 量子变异
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