量子模拟分叉新算法

㈠ 量子七问：量子计算，这可是一个颠覆性的新技术

量子计算机是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。当某个装置处理和计算的是量子信息、运行的是量子算法时，它就是量子计算机。现在或许还无法准确预测“量子计算机时代”何时到来，但在科学家看来，已经没有什么原理性的困难可以阻挡这种革命性、颠覆性产品的诞生。

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㈡ 量子计算机的算法理论

量子计算机在1980年代多处于理论推导状态。1994年彼得·秀尔（Peter Shor）提出量子质因子分解算法后，因其对于通行于银行及网络等处的RSA加密算法可以破解而构成威胁之后，量子计算机变成了热门的话题，除了理论之外，也有不少学者着力于利用各种量子系统来实现量子计算机。
半导体靠控制集成电路来记录及运算信息，量子计算机则希望控制原子或小分子的状态，记录和运算信息。 1994年，贝尔实验室的专家彼得·秀尔（Peter Shor）证明量子计算机能做出离散对数运算[11]，而且速度远胜传统计算机。因为量子不像半导体只能记录0与1，可以同时表示多种状态。如果把半导体比成单一乐器，量子计算机就像交响乐团，一次运算可以处理多种不同状况，因此，一个40比特的量子计算机，就能在很短时间内解开1024位计算机花上数十年解决的问题。 量子计算机，顾名思义，就是实现量子计算的机器。是一种使用量子逻辑进行通用计算的设备。不同于电子计算机（或称传统电脑），量子计算用来存储数据的对象是量子比特，它使用量子算法来进行数据操作。
要说清楚量子计算，首先看经典计算机。经典计算机从物理上可以被描述为对输入信号序列按一定算法进行变换的机器，其算法由计算机的内部逻辑电路来实现。
1.其输入态和输出态都是经典信号，用量子力学的语言来描述，也即是：其输入态和输出态都是某一力学量的本征态。如输入二进制序列0110110，用量子记号，即|0110110>。所有的输入态均相互正交。对经典计算机不可能输入如下叠加态：C1|0110110 >+ C2|1001001>。
2.经典计算机内部的每一步变换都演化为正交态，而一般的量子变换没有这个性质，因此，经典计算机中的变换（或计算）只对应一类特殊集。
相应于经典计算机的以上两个限制，量子计算机分别作了推广。量子计算机的输入用一个具有有限能级的量子系统来描述，如二能级系统（称为量子比特（qubits）），量子计算机的变换（即量子计算）包括所有可能的幺正变换。
1.量子计算机的输入态和输出态为一般的叠加态，其相互之间通常不正交；
2量子计算机中的变换为所有可能的幺正变换。得出输出态之后，量子计算机对输出态进行一定的测量，给出计算结果。
由此可见，量子计算对经典计算作了极大的扩充，经典计算是一类特殊的量子计算。量子计算最本质的特征为量子叠加性和量子相干性。量子计算机对每一个叠加分量实现的变换相当于一种经典计算，所有这些经典计算同时完成，量子并行计算。
无论是量子并行计算还是量子模拟计算，本质上都是利用了量子相干性。遗憾的是，在实际系统中量子相干性很难保持。在量子计算机中，量子比特不是一个孤立的系统，它会与外部环境发生相互作用，导致量子相干性的衰减，即消相干（也称“退相干”）。因此，要使量子计算成为现实，一个核心问题就是克服消相干。而量子编码是迄今发现的克服消相干最有效的方法。主要的几种量子编码方案是：量子纠错码、量子避错码和量子防错码。量子纠错码是经典纠错码的类比，是目前研究的最多的一类编码，其优点为适用范围广，缺点是效率不高。
正如大多数人所了解的，量子计算机在密码破解上有着巨大潜力。当今主流的非对称（公钥）加密算法，如RSA加密算法，大多数都是基于于大整数的因式分解或者有限域上的离散指数的计算这两个数学难题。他们的破解难度也就依赖于解决这些问题的效率。传统计算机上，要求解这两个数学难题，花费时间为指数时间（即破解时间随着公钥长度的增长以指数级增长），这在实际应用中是无法接受的。而为量子计算机量身定做的秀尔算法可以在多项式时间内（即破解时间随着公钥长度的增长以k次方的速度增长，其中k为与公钥长度无关的常数）进行整数因式分解或者离散对数计算，从而为RSA、离散对数加密算法的破解提供可能。但其它不是基于这两个数学问题的公钥加密算法，比如椭圆曲线加密算法，量子计算机还无法进行有效破解 。
针对对称（私钥）加密，如AES加密算法，只能进行暴力破解，而传统计算机的破解时间为指数时间，更准确地说，是 ，其中 为密钥的长度。而量子计算机可以利用Grover算法进行更优化的暴力破解，其效率为 ，也就是说，量子计算机暴力破解AES-256加密的效率跟传统计算机暴力破解AES-128是一样的。
更广泛而言，Grover算法是一种量子数据库搜索算法，相比传统的算法，达到同样的效果，它的请求次数要少得多。对称加密算法的暴力破解仅仅是Grover算法的其中一个应用。
在利用EPR对进行量子通讯的实验中科学家发现，只有拥有EPR对的双方才可能完成量子信息的传递，任何第三方的窃听者都不能获得完全的量子信息，正所谓解铃还需系铃人，这样实现的量子通讯才是真正不会被破解的保密通讯。
此外量子计算机还可以用来做量子系统的模拟，人们一旦有了量子模拟计算机，就无需求解薛定谔方程或者采用蒙特卡罗方法在经典计算机上做数值计算，便可精确地研究量子体系的特征。

㈢ GRK算法（grover算法的局部优化算法）在量子平台上的实现方法（量子线路图）

咨询记录 · 回答于2021-09-30

㈣ 寻求完整的量子行为粒子群算法的源代码

是要粒子群优化算法嘛？我前几天写了一个。不过不知道你用什么语言啊？

㈤ 什么是“量子算法”

现在的计算机普遍使用二进制代码进行运算，受制于二进制代码所携带的数据量。
由于量子力学中讨论基本粒子的行为时有不确定性原理存在，所以一个量子单位会有两种以上的叠加状态，这样它所携带的信息量会远远大于二进制代码。
而基于量子叠加原理的某个指令集，会远远超过同样二进制代码的指令集的复杂程度。称之为“量子算法”
现在对量子算法的应用非常非常初级，前年才推出：量子加密技术，由于叠加态的复杂远远高于二进制。所以量子密码几乎是无法破解的。
举个例子：一个标准128位元密码（类似美国国防部密码）用穷举法破解的话需要千年的时间，但同样的量子密码则需要几乎是超出宇宙年龄的时间去破解
在国防和保密上有着重要的意义。
还有一种利用两个相互分开一定距离的量子互相纠缠来尝试超光速的瞬时通信我们称之为“超距作用”。他的作用就好比原来地球打一个电话到太阳，即使信号是光速传递，也有八分钟的延迟。超距作用几乎是瞬时的。对未来人类恒星际之间通信有着莫大的作用。
但可惜的是现在只完成单个原子的量子纠缠，且暂时无法利用量子纠缠来传递任何信息。

㈥ 量子遗传算法与遗传算法有什么区别

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(indivial)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。
量子遗传算法是量子计算与遗传算法相结合的产物。目前，这一领域的研究主要集中在两类模型上：一类是基于量子多宇宙特征的多宇宙量子衍生遗传算法(Quantum Inspired Genetic Algorithm)，另一类是基于量子比特和量子态登加特性的遗传量子算法(Genetic Quantum Algorithm,GQA)。
量 子遗传算法(Quantum GeneticA lgorithm,QGA)。QGA采用多状态基因量子比特编码方式和通用的量子旋转门操作。引入动态调整旋转角机制和量子交叉，比文献[2]的方法更具有通用性，且效率更高。但该方法仍是一个群体独自演化没有利用盈子信息的多宇宙和宇宙间的纠缠特性效率有待进一步提高。文献[3]提出一种多宇宙并行量子遗传算法(Multiuniverse Parallel Quantum Genetic Algorithm,MPQGA)，算法中将所有的个体按照一定的拓扑结构分成一个个独立的子群体，称为宇宙；采用多状态基因量子比特编码方式来表达宇宙中的个体；采用通用的量子旋转门策略和动态调整旋转角机制对个体进行演化；各宇宙独立演化，这样可扩大搜索空间，宇宙之间采用最佳移民、量子交叉和量子变异操作来交换信息使算法的适应性更强，效率更高。

㈦ 你好，我想知道像差分进化算法、蚁群算法、蜂群算法、量子进化算法属于进化算法吗

蚁群算法和蜂群算法属于进化算法没有问题，都是源于对生物种群的进化机制的模拟
差分进化算法也是基于种群进化的智能算法，这个不清楚属于进化算法是否合适
量子进化算法没接触过，不过如果是模拟量子运动，更类似模拟退火算法，不应该属于进化算法
水平有限，望请指正

㈧ 我是量子蒙特卡洛初学者，有关于DMC算法问题一直没搞清楚，想请教。

你好，我现在是做量子蒙特卡洛方面的，有问题可以一起讨论。
configuration是位型的意思，也就是系统可能处的一种状态。比如具有两个电子的系统，每个电子可以有自旋向上和向下两种态，那个这个系统就有4种可能的configuration：上+上；上+下；下+上；下+下。
ensemble是系宗的意思，就是系统，比如说封闭系统，开放系统。
walker应该是量子蒙特卡洛中的行走子，说的有点玄乎，就是QMC中需要有位型的改变，每一次尝试的移动都用walker来完成。
这是我的理解，有问题可以再联系我。

㈨ 量子蒙特卡罗模拟计算是自己写代码还是已经有现成

在理论计算机科学的可计算性概念，与严格的数学描述，在算法不可解可以证明，一系列重要的数学问题。一个众所周知的事实是，直到1935年，着名的“算法可计算函数是递归函数”教会论文提出的算法可计算性的直观概念有一个精确的数学刻画。还需要指量子蒙特卡罗模拟计算是自己写代码还是已经有现成

㈩ 量子计算的算法与现在计算算法有什么不同 中科大杜江峰

知道的比较多的是杜江峰老师实验室，你可以直接给杜老师发询问相关问题，那里有很多本科生。杜江峰同志我国最早从事量子计算实验研究的科研工作者之一，致力于使用磁共振方法进行量子计算的实验研究工作。