量子模擬分叉新演算法

㈠ 量子七問：量子計算，這可是一個顛覆性的新技術

量子計算機是一類遵循量子力學規律進行高速數學和邏輯運算、存儲及處理量子信息的物理裝置。當某個裝置處理和計算的是量子信息、運行的是量子演算法時，它就是量子計算機。現在或許還無法准確預測「量子計算機時代」何時到來，但在科學家看來，已經沒有什麼原理性的困難可以阻擋這種革命性、顛覆性產品的誕生。

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㈡ 量子計算機的演算法理論

量子計算機在1980年代多處於理論推導狀態。1994年彼得·秀爾（Peter Shor）提出量子質因子分解演算法後，因其對於通行於銀行及網路等處的RSA加密演算法可以破解而構成威脅之後，量子計算機變成了熱門的話題，除了理論之外，也有不少學者著力於利用各種量子系統來實現量子計算機。
半導體靠控制集成電路來記錄及運算信息，量子計算機則希望控制原子或小分子的狀態，記錄和運算信息。 1994年，貝爾實驗室的專家彼得·秀爾（Peter Shor）證明量子計算機能做出離散對數運算[11]，而且速度遠勝傳統計算機。因為量子不像半導體只能記錄0與1，可以同時表示多種狀態。如果把半導體比成單一樂器，量子計算機就像交響樂團，一次運算可以處理多種不同狀況，因此，一個40比特的量子計算機，就能在很短時間內解開1024位計算機花上數十年解決的問題。 量子計算機，顧名思義，就是實現量子計算的機器。是一種使用量子邏輯進行通用計算的設備。不同於電子計算機（或稱傳統電腦），量子計算用來存儲數據的對象是量子比特，它使用量子演算法來進行數據操作。
要說清楚量子計算，首先看經典計算機。經典計算機從物理上可以被描述為對輸入信號序列按一定演算法進行變換的機器，其演算法由計算機的內部邏輯電路來實現。
1.其輸入態和輸出態都是經典信號，用量子力學的語言來描述，也即是：其輸入態和輸出態都是某一力學量的本徵態。如輸入二進制序列0110110，用量子記號，即|0110110>。所有的輸入態均相互正交。對經典計算機不可能輸入如下疊加態：C1|0110110 >+ C2|1001001>。
2.經典計算機內部的每一步變換都演化為正交態，而一般的量子變換沒有這個性質，因此，經典計算機中的變換（或計算）只對應一類特殊集。
相應於經典計算機的以上兩個限制，量子計算機分別作了推廣。量子計算機的輸入用一個具有有限能級的量子系統來描述，如二能級系統（稱為量子比特（qubits）），量子計算機的變換（即量子計算）包括所有可能的幺正變換。
1.量子計算機的輸入態和輸出態為一般的疊加態，其相互之間通常不正交；
2量子計算機中的變換為所有可能的幺正變換。得出輸出態之後，量子計算機對輸出態進行一定的測量，給出計算結果。
由此可見，量子計算對經典計算作了極大的擴充，經典計算是一類特殊的量子計算。量子計算最本質的特徵為量子疊加性和量子相乾性。量子計算機對每一個疊加分量實現的變換相當於一種經典計算，所有這些經典計算同時完成，量子並行計算。
無論是量子並行計算還是量子模擬計算，本質上都是利用了量子相乾性。遺憾的是，在實際系統中量子相乾性很難保持。在量子計算機中，量子比特不是一個孤立的系統，它會與外部環境發生相互作用，導致量子相乾性的衰減，即消相干（也稱「退相干」）。因此，要使量子計算成為現實，一個核心問題就是克服消相干。而量子編碼是迄今發現的克服消相干最有效的方法。主要的幾種量子編碼方案是：量子糾錯碼、量子避錯碼和量子防錯碼。量子糾錯碼是經典糾錯碼的類比，是目前研究的最多的一類編碼，其優點為適用范圍廣，缺點是效率不高。
正如大多數人所了解的，量子計算機在密碼破解上有著巨大潛力。當今主流的非對稱（公鑰）加密演算法，如RSA加密演算法，大多數都是基於於大整數的因式分解或者有限域上的離散指數的計算這兩個數學難題。他們的破解難度也就依賴於解決這些問題的效率。傳統計算機上，要求解這兩個數學難題，花費時間為指數時間（即破解時間隨著公鑰長度的增長以指數級增長），這在實際應用中是無法接受的。而為量子計算機量身定做的秀爾演算法可以在多項式時間內（即破解時間隨著公鑰長度的增長以k次方的速度增長，其中k為與公鑰長度無關的常數）進行整數因式分解或者離散對數計算，從而為RSA、離散對數加密演算法的破解提供可能。但其它不是基於這兩個數學問題的公鑰加密演算法，比如橢圓曲線加密演算法，量子計算機還無法進行有效破解 。
針對對稱（私鑰）加密，如AES加密演算法，只能進行暴力破解，而傳統計算機的破解時間為指數時間，更准確地說，是 ，其中 為密鑰的長度。而量子計算機可以利用Grover演算法進行更優化的暴力破解，其效率為 ，也就是說，量子計算機暴力破解AES-256加密的效率跟傳統計算機暴力破解AES-128是一樣的。
更廣泛而言，Grover演算法是一種量子資料庫搜索演算法，相比傳統的演算法，達到同樣的效果，它的請求次數要少得多。對稱加密演算法的暴力破解僅僅是Grover演算法的其中一個應用。
在利用EPR對進行量子通訊的實驗中科學家發現，只有擁有EPR對的雙方才可能完成量子信息的傳遞，任何第三方的竊聽者都不能獲得完全的量子信息，正所謂解鈴還需系鈴人，這樣實現的量子通訊才是真正不會被破解的保密通訊。
此外量子計算機還可以用來做量子系統的模擬，人們一旦有了量子模擬計算機，就無需求解薛定諤方程或者採用蒙特卡羅方法在經典計算機上做數值計算，便可精確地研究量子體系的特徵。

㈢ GRK演算法（grover演算法的局部優化演算法）在量子平台上的實現方法（量子線路圖）

咨詢記錄 · 回答於2021-09-30

㈣ 尋求完整的量子行為粒子群演算法的源代碼

是要粒子群優化演算法嘛？我前幾天寫了一個。不過不知道你用什麼語言啊？

㈤ 什麼是「量子演算法」

現在的計算機普遍使用二進制代碼進行運算，受制於二進制代碼所攜帶的數據量。
由於量子力學中討論基本粒子的行為時有不確定性原理存在，所以一個量子單位會有兩種以上的疊加狀態，這樣它所攜帶的信息量會遠遠大於二進制代碼。
而基於量子疊加原理的某個指令集，會遠遠超過同樣二進制代碼的指令集的復雜程度。稱之為「量子演算法」
現在對量子演算法的應用非常非常初級，前年才推出：量子加密技術，由於疊加態的復雜遠遠高於二進制。所以量子密碼幾乎是無法破解的。
舉個例子：一個標准128位元密碼（類似美國國防部密碼）用窮舉法破解的話需要千年的時間，但同樣的量子密碼則需要幾乎是超出宇宙年齡的時間去破解
在國防和保密上有著重要的意義。
還有一種利用兩個相互分開一定距離的量子互相糾纏來嘗試超光速的瞬時通信我們稱之為「超距作用」。他的作用就好比原來地球打一個電話到太陽，即使信號是光速傳遞，也有八分鍾的延遲。超距作用幾乎是瞬時的。對未來人類恆星際之間通信有著莫大的作用。
但可惜的是現在只完成單個原子的量子糾纏，且暫時無法利用量子糾纏來傳遞任何信息。

㈥ 量子遺傳演算法與遺傳演算法有什麼區別

遺傳演算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳演算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群（population）開始的，而一個種群則由經過基因（gene）編碼的一定數目的個體(indivial)組成。每個個體實際上是染色體(chromosome)帶有特徵的實體。染色體作為遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部表現（即基因型）是某種基因組合，它決定了個體的形狀的外部表現，如黑頭發的特徵是由染色體中控制這一特徵的某種基因組合決定的。因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的映射即編碼工作。由於仿照基因編碼的工作很復雜，我們往往進行簡化，如二進制編碼，初代種群產生之後，按照適者生存和優勝劣汰的原理，逐代（generation）演化產生出越來越好的近似解，在每一代，根據問題域中個體的適應度（fitness）大小選擇（selection）個體，並藉助於自然遺傳學的遺傳運算元（genetic operators）進行組合交叉（crossover）和變異（mutation），產生出代表新的解集的種群。這個過程將導致種群像自然進化一樣的後生代種群比前代更加適應於環境，末代種群中的最優個體經過解碼（decoding），可以作為問題近似最優解。
量子遺傳演算法是量子計算與遺傳演算法相結合的產物。目前，這一領域的研究主要集中在兩類模型上：一類是基於量子多宇宙特徵的多宇宙量子衍生遺傳演算法(Quantum Inspired Genetic Algorithm)，另一類是基於量子比特和量子態登加特性的遺傳量子演算法(Genetic Quantum Algorithm,GQA)。
量 子遺傳演算法(Quantum GeneticA lgorithm,QGA)。QGA採用多狀態基因量子比特編碼方式和通用的量子旋轉門操作。引入動態調整旋轉角機制和量子交叉，比文獻[2]的方法更具有通用性，且效率更高。但該方法仍是一個群體獨自演化沒有利用盈子信息的多宇宙和宇宙間的糾纏特性效率有待進一步提高。文獻[3]提出一種多宇宙並行量子遺傳演算法(Multiuniverse Parallel Quantum Genetic Algorithm,MPQGA)，演算法中將所有的個體按照一定的拓撲結構分成一個個獨立的子群體，稱為宇宙；採用多狀態基因量子比特編碼方式來表達宇宙中的個體；採用通用的量子旋轉門策略和動態調整旋轉角機制對個體進行演化；各宇宙獨立演化，這樣可擴大搜索空間，宇宙之間採用最佳移民、量子交叉和量子變異操作來交換信息使演算法的適應性更強，效率更高。

㈦ 你好，我想知道像差分進化演算法、蟻群演算法、蜂群演算法、量子進化演算法屬於進化演算法嗎

蟻群演算法和蜂群演算法屬於進化演算法沒有問題，都是源於對生物種群的進化機制的模擬
差分進化演算法也是基於種群進化的智能演算法，這個不清楚屬於進化演算法是否合適
量子進化演算法沒接觸過，不過如果是模擬量子運動，更類似模擬退火演算法，不應該屬於進化演算法
水平有限，望請指正

㈧ 我是量子蒙特卡洛初學者，有關於DMC演算法問題一直沒搞清楚，想請教。

你好，我現在是做量子蒙特卡洛方面的，有問題可以一起討論。
configuration是位型的意思，也就是系統可能處的一種狀態。比如具有兩個電子的系統，每個電子可以有自旋向上和向下兩種態，那個這個系統就有4種可能的configuration：上+上；上+下；下+上；下+下。
ensemble是系宗的意思，就是系統，比如說封閉系統，開放系統。
walker應該是量子蒙特卡洛中的行走子，說的有點玄乎，就是QMC中需要有位型的改變，每一次嘗試的移動都用walker來完成。
這是我的理解，有問題可以再聯系我。

㈨ 量子蒙特卡羅模擬計算是自己寫代碼還是已經有現成

在理論計算機科學的可計算性概念，與嚴格的數學描述，在演算法不可解可以證明，一系列重要的數學問題。一個眾所周知的事實是，直到1935年，著名的「演算法可計算函數是遞歸函數」教會論文提出的演算法可計算性的直觀概念有一個精確的數學刻畫。還需要指量子蒙特卡羅模擬計算是自己寫代碼還是已經有現成

㈩ 量子計算的演算法與現在計算演算法有什麼不同 中科大杜江峰

知道的比較多的是杜江峰老師實驗室，你可以直接給杜老師發詢問相關問題，那裡有很多本科生。杜江峰同志我國最早從事量子計算實驗研究的科研工作者之一，致力於使用磁共振方法進行量子計算的實驗研究工作。