【摘 要】
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量子计算作为一种在理论上被证明了相对于经典计算有指数级加速效果的新型的计算方式,在各个领域的应用备受关注,如量子密码学、量子化学、量子生物学和量子金融等。量子计算当前正处于中等规模带噪声量子器件时期,这个时期的量子线路可以实现约50-100个量子比特的量子计算,量子计算优越性已经被证明。然而,这个时期的量子比特数有限且噪声较大,这给量子计算的相关算法和方案实现造成了极大的阻碍。针对当前量子比特数有
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量子计算作为一种在理论上被证明了相对于经典计算有指数级加速效果的新型的计算方式,在各个领域的应用备受关注,如量子密码学、量子化学、量子生物学和量子金融等。量子计算当前正处于中等规模带噪声量子器件时期,这个时期的量子线路可以实现约50-100个量子比特的量子计算,量子计算优越性已经被证明。然而,这个时期的量子比特数有限且噪声较大,这给量子计算的相关算法和方案实现造成了极大的阻碍。针对当前量子比特数有限和噪声影响较大的问题,本文提出了增强二进制量子编码线路模型和分组粗粒化玻色采样量子编码线路模型,并基于这两种模型设计了量子孪生神经网络和量子哈希算法。通过对量子孪生神经网络和量子哈希算法的仿真实验和分析,验证了增强二进制量子编码线路模型和分组粗粒化玻色采样量子编码线路模型可以解决当前量子比特数有限和噪声影响较大的问题。本文的主要工作如下:（1）提出增强二进制量子编码线路模型,可以使用N+1个量子比特编码2N个比特的数据,指数级减少了量子比特的使用,为在量子资源有限的前提下实现量子算法和应用方案提供了理论依据。（2）设计了基于增强二进制量子编码线路模型的孪生神经网络,并在华为HIQ量子计算云平台上进行相关实验,实验结果证明了所提出的增强二进制量子编码线路模型可以使用有限的量子比特完成二分类任务。（3）提出分组粗粒化玻色采样量子编码线路模型,可以实现在多光子输出条件下进行采样分组,降低玻色采样量子线路中噪声对采样结果的影响,并大大减小了玻色采样的实验难度和采样次数。设计了基于分组粗粒化玻色采样量子编码线路模型的哈希算法,能够成功得到满足不可逆性、抗碰撞性和均匀性的哈希函数,为基于量子编码线路模型的密码学方案设计提供了新的思路。本文包含图27幅,表1个,参考文献114篇
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