基于Hamming距离和量子搜索算法的联想分类器设计

肖红, 刘新彤

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吉林大学学报(理学版) ›› 2024, Vol. 62 ›› Issue (06) : 1426-1438. DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2023293

基于Hamming距离和量子搜索算法的联想分类器设计

  • 肖红, 刘新彤
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摘要

针对现有联想分类器不能存储重复样本的问题,提出一种基于Hamming距离和量子搜索算法的量子联想分类器设计方法,并给出联想分类器存储和分类的线路图.该方法需提前准备5组量子比特,分别对Hamming距离、输入样本、模式样本、类别和序号进行编码.首先,根据样本总体N,计算联想分类器所需的量子位数,再利用量子旋转门和Hadamard门将初态为■的量子位旋转为恰好包含N个基态的均衡叠加态;其次,根据待存储样本的类别和值,将剩余两组初始状态为■的量子位通过可控操作转换为相应的量子基态;最后,基于量子最小搜索的分类方法,计算输入样本与所有存储样本之间的Hamming距离,再使用固定相位Grover量子搜索算法搜索这些Hamming距离的最小值,最小值对应存储样本的类别即为输入样本的类别,具体的分类结果可通过测量寄存器中的量子态得到.

关键词

量子联想分类器 / 均衡叠加态 / Hamming距离 / 量子最小搜索

中图分类号

O413

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肖红, 刘新彤. 基于Hamming距离和量子搜索算法的联想分类器设计. 吉林大学学报(理学版). 2024, 62(06): 1426-1438 https://doi.org/10.13413/j.cnki.jdxblxb.2023293

基金

黑龙江省自然科学基金(批准号:LH2019F004)

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