作者:周日贵; 谢强; 姜楠; 丁秋林量子搜索算法多模式高概率grover算法
摘要:量子搜索问题是发展量子神经网络必须要解决的问题之一。本文在分析了Grover量子算法基础上,针对量子神经网络要处理多模式问题提出了一个多模式高概率量子搜索算法,它通过一系列的么正操作能在模式集中以较高的概率搜索目标,并且该算法在搜索目标模式时能在一次算法的执行中就找到目标,所以它远比经典的搜索方法要快,而且随着模式集和目标数的增多,它运行效果越好,最后验证了算法的可行性和有效性。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
《南京航空航天大学学报》(CN:32-1429/V)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《南京航空航天大学学报》开设哲学、政治、经济、管理、法律、社会、航空、航天、民航、语言、文学、艺术、教育、心理等栏目,刊载相关领域的研究论文、调查报告等,着力推介原创性理论成果与实践成果,竭诚欢迎广大学者投稿。
杂志详情