信息理论的新进展——量子信息论与量子神经计算

正如信息论是现有通信和信息处理的理论指导一样，基于量子力学原理的量子信息论将成为下一代通信模式－－量子通信的理论基础，量子计算与神经计算相结合的量子神经计算将成为未来信息处理的重要手段。从量子信息基础出发，讨论量子信息论和量子神经计算两个方面，前者涉及量子信源编码、量子纠错编码、量子信道容量计算以及量子信息加密等内容；后者涉及量子神经计算基本原理。并就量子信息理论与现有信息论、经典神经网络与量子神经网络之间的异同之处加以比较。     

量子神经元特性研究

量子神经计算是传统神经计算自然演化发展的产物，它有可能成为新的信息处理技术。本文介绍了与量关的量子计算基础，描述了一种量子神经元模型，提出了一种量子学习算法，通过理论推导和仿真证明了算法的收敛性并给出了几种收敛特性曲线.应用量子计算方法分析了该量子神经元模型的量子逻辑运算功能,分析和实验证明了单个量子神经元能实现经典神经元无法实现的XOR函数,并具有与两层前向神经网络相当的非线性映射能力.     

量子神经计算模型研究

量子神经计算（Quantum Neural Computation)是传统神经计算与量子理论相结合而产生的一种新的计算模式，本文论述了量子神经计算出现的原因及其特征，着重分析了几种典型的计算模型，并就其中存在的问题提出相应的解决方案，最后进行相关讨论。     

量子系统实现神经计算的理论分析

该文通过量子系统的演化与人脑信息处理过程的比较研究,发现量子理论与神经网络理论中存在有许多相对应的数学表述,利用其中有关的公式提出一个广义的基于量子系统的Hebb学习规则,并结合量子点系统设计了一个神经计算的理论模型。     

一种量子竞争学习算法

量子计算（Quantum Computation）以其独特的性能引起广泛瞩目。本文尝试将量子计算与传统的神经计算结合起来，通过设计若干个量子算子来构造Hamming神经网络的量子对照物，从而提出一种量子竞争学习算法（Quantum Competitive Learning Algorithm,QCLA），它能够实现模式分类和联想记忆。     

量子纠缠联想记忆

提出一种基于量子纠缠的联想记忆神经网络(QuEAM).对比传统的联想记忆网络,QuEAM的存储容量得到了指数级的增大.学习算法是根据纠缠量度的性质,采用Grover量子迭代算法的基本原理局域放大量子位(qubit)的概率振幅,相当于传统计算机的按位操作,讨论了这个学习算法下的量子基本原理.最后给出具体的例子说明了算法的有效性.     

基于量子BP网络的图像压缩技术研究

量子神经网络是一门崭新的学科,是量子理论和人工神经网络结合的产物。它融合了量子计算与神经网络的优点,具有很高的理论价值和应用潜力。本文基于具有量子输入和量子输出的量子神经元模型,利用BP网络用于图像压缩的原理,同时借助复数BP算法提出了QBP算法,构建一种用于图像压缩的3层QBP网络模型,实现了图像压缩与图像重建。仿真结果表明,在与BP网络压缩比相同的情况下,QBP网络不仅获取较好的重建图像质量,而且在最佳学习速率下迭代次数比BP网络少。     

Research of image compression based on quantum BP network

量子神经网络是一门崭新的学科,是量子理论和人工神经网络结合的产物。它融合了量子计算与神经网络的优点,具有很高的理论价值和应用潜力。本文基于具有量子输入和量子输出的量子神经元模型,利用BP网络用于图像压缩的原理,同时借助复数BP算法提出了QBP算法,构建一种用于图像压缩的3层QBP网络模型,实现了图像压缩与图像重建。仿真结果表明,在与BP网络压缩比相同的情况下,QBP网络不仅获取较好的重建图像质量,而且在最佳学习速率下迭代次数比BP网络少。     

神经网络与光计算

介绍了近年来正在兴起的光神经计算的研究动态。着重讨论了神经网络与光技术、光神经计算、光联想学习和联想记忆系统,光神经器件及目前发展光神经计算的有关问题等。     

一种基于量子细胞自动机的三维量子细胞神经网络

以量子细胞自动机为神经元,提出了一种三维的量子细胞神经网络结构;该量子细胞网络包含上下两层的量子细胞自动机阵列,并引入了A模板、B模板以及阈值的概念.以量子细胞自动机的极化率为像素值,通过选择不同的模板、阈值等参数.使得量子细胞神经网络实现了"与"、"或"、"非"操作以及边缘提取等图像处理功能,并利用MATLAB进行了仿真验证,数值仿真结果验证了其在图像处理上的有效性.与传统的细胞神经网络相比,量子细胞神经网络易于实现超大规模且具有超低功耗、超高集成度等优点.     

量子计算及量子计算机

介绍了量子计算和量子计算机的基本概念,分析了量子计算比之经典计算的特点,讨论了量子计算机物理上的几种可能实现方法,最后展望了量子计算机的应用前景。     

量子信息理论与技术

阐述了量子计算、量子编码、量子通信及量子密码的基本思想与研究新进展,提出了量子信源编码的率失真概念,利用交织器处理量子部分消相干问题的思想及量子多址通信与量子信号阵列处理结合的想法。     

量子计算与超导量子计算机

量子计算是一种基于量子力学相干叠加原理的新型计算体系,具有超越传统计算体系的优越性能。超导量子计算因为其在规模可扩展性方面的潜力而得到广泛的重视。超导约瑟夫森结是超导量子计算机方案中的关键器件,可用来控制超导体中的宏观波函数。阐述了量子计算的发展和优势,介绍了约瑟夫森结的原理以及三种超导量子比特的特性,并分析了面临的挑战。     

量子通信与量子计算

量子信息学是物理学目前研究的热门领域，它主要包括量子通信和量子计算，文章简要介绍了量子通信和量子计算的理论框架，包括量子纠缠、量子不可克隆定理、量子密钥分配、量子隐形传态、量子并行计算、Shor以及Grover的量子算法，并介绍该领域的研究进展。     

粤港澳大湾区量子保密通信与量子网络发展战略

量子保密通信与量子网络作为战略性前沿技术,与国家安全和前瞻性技术战略关系密切,具有广泛应用的潜力。简要综述量子保密通信与量子网络的研究进展以及产业基础,分析国际量子科技战略,提出遵循粤港澳大湾区发展创新驱动、改革引领的基本原则,集聚国际创新资源,攻关量子网络的基础科学和若干实用关键技术,规划部署粤港澳大湾区量子干线和制定QKD量子网络评估策略,有助于打造湾区国际量子创新高地及培育具有国际竞争力的量子保密通信与量子计算现代产业体系。     

基于重叠法的(49,1,9)量子码CNOT门扩展矩形容错构造

CNOT门是量子计算中重要的量子元件,尤其是在量子线路中的容错扩展矩形构造中应用广泛。然而,由于CNOT门扩展矩形容错构造中的容错辅助态的制备线路一般较为复杂,给CNOT门扩展矩形容错构造的设计与实现带来了不便。基于重叠法,提出一种新的(49,1,9)量子纠错码的CNOT门扩展矩形容错构造,并简化了CNOT门扩展矩形容错构造的量子线路。研究结果表明：基于重叠法的CNOT门扩展矩形容错构造中所需要的CNOT门开销比传统的拉丁矩形法制备少224个。     

克服腔QED中比特反转错误的无退相干子空间量子计算

提出了一种抑制集体比特反转错误的无退相干子空间量子计算方案。该方案基于腔电动力学系统,用囚禁于腔中的两个相邻原子编码一个逻辑比特的编码方案,构造出不受比特反转错误影响的四维无退相干子空间。并通过调节外加光场和与腔的耦合,在此无退相干子空间中实现了两个非对易的单比特操作和控制相位门,从而实现了克服集体比特反转错误的通用量子计算。     

基于矩阵初等变换的四量子比特可逆电路综合算法

 量子可逆电路实现信息变换的过程可用一个酉矩阵算子表示,采用酉矩阵表示量子可逆电路能更好地反映量子系统的演化,体现量子计算所特有的属性.本文提出基于矩阵初等变换的4量子比特可逆电路综合算法.该算法恰当地利用量子电路的矩阵表示及变换和邻接矩阵的电路转化规则,总能以较小的量子代价综合出任意给定置换的4量子比特可逆逻辑电路.     

通过腔QED实现高效的两原子的受控位相门

量子计算是近年来新出现的计算技术,具有非常好的发展前景.任何量子计算都能够被简化到一个门序列,而量子计算要利用某种物理体系来实现.介绍了一种通过腔QED实现高效的两原子的受控位相门的方案.此方案中,原子跃迁与腔模处于大失谐,因此原子自发辐射的影响得到了极大的抑制,从而提高了成功几率.而保真度取决于α、β、γ、δ几个常数的取值,数值计算结果表明我们的方案具有比较高的保真度,其保真度的平均值F=0.982318.该方案有一定的实验可行性,有望得到实验上的验证.