基于量子计算的机器学习算法设计与应用

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随着科技的发展,量子信息技术逐渐从理论的研究拓展到量子计算机的模拟,以及超导量子、离子阱、光芯片等微观系统的观测和控制,从而实现对量子计算中叠加态、纠缠态等物理特性在具象实验中的操控、传输和观测。近年来的研究结果表明,量子信息技术的发展以及关键技术的应用呈现加速趋势,以量子计算、量子通信技术、量子精密测量技术为代表,量子信息对国家未来的金融安全、军事工业、电子通信等领域的规划将产生重大影响。以下是本论文的主要内容:1、基于神经网络的学习特性,以及量子计算能实现数据的并行处理的特性,本文利用经典神经网络、量子线路分别构成了用于生成量子态的生成对抗网络,并对比了两种算法得到的量子态,其中,利用量子线路构造的生成对抗网络的方案能在短时间内生成与真实数据样本具有同分布的量子态,并且生成器和判别器的成本函数能逐渐平稳收敛到最优值。2、基于离散变量推导了2-qubit量子隐形传态算法,以及基于连续变量推导了2-mode量子隐形传态算法,然后利用IBM Q离散变量模型量子计算平台和Strawberry Fields连续变量模型量子计算平台进行量子隐形传态的仿真实验,并对比了两种算法在模拟量子计算机的机制下的实现过程。3、为了实现在任意分布的条件下完成搜索问题,本文提出了基于连续变量的量子定点搜索算法,其中构造了任意分布的连续变量的初始状态、目标状态和特定投影算子,从而实现具有选择性相移算子的渐近最优定点量子搜索。该算法不仅使搜索到的解满足于收敛到目标解的精度要求,而且可以实现二次渐近最优解。最后,通过脚本语言Matlab仿真该算法并验证了其有效性。4、基于热原子体系表征的量子态,本文完成了关于热原子系统中的电磁诱导透明效应与角度的依赖关系的理论推导,其中主要考虑多普勒效应、粒子运动与光场波矢的夹角?对该系统的吸收谱的影响。另外,通过提升干涉滤光片隔离比的光学实验,验证了入射光的角度、偏振、干涉滤光片的级联数量等因素对光学系统的影响。
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