To overcome the difficulties of quantum pattern copy and storage resulted from the principle of quantum no-cloning and to speed up the multi-pattern search, firstly, this project realizes the pattern storage of arbitrary quantities simply, conveniently and rapidly with the sufficient application of the new method of quantum multi-pattern storing based on the binary tree, the quantum array designed by the optimized binary tree and the characteristics of quantum linear superposition. Secondly, it designs the efficient matching quantum multi-pattern search algorithm by the method of classification to confirm each qubit gradually according to the assessment of discriminant bit divided by a series of linear and non-linear operation, which greatly shortens the pattern searching time and produces a significant reduce of time complexity compared with the Grover search algorithm on the problem of large volume data searching. Finally, the high-efficient computing model of the quantum multi-pattern storage and search will be set up through this project. This item will provide theoretical reference methods for some research area, such as pattern recognition and image processing, as well as the potential practical value and instructive significance to promote for studies of computer science and electronic circuits technologies in our later Moore era.
为了克服由量子不可克隆原理所导致的量子模式复制与存储的困难和提高多模式搜索速度,本项目首先采用基于二叉树的量子多模式存储新方法,充分运用量子线性叠加特性,通过优化二叉树设计量子阵列,简单、方便及快速地实现任意数量的模式存储;然后,根据一组线性和非线性操作对分离出的判别位进行评估,采用分类逐步确定每个量子位的巧妙方法设计高效匹配量子多模式搜索算法,大大缩短多模式搜索的时间,使大容量数据搜索问题的时间复杂度比常用的Grover搜索算法有较大幅度的降低;最后,建立量子多模式存储与搜索为一体的高效计算模型。本项目对模式识别和图像处理等领域的研究将提供一定的理论参考方法,对促进后摩尔时代计算机科学技术与电子线路技术研究等都具有潜在的实用价值和指导意义。
面对量子不可克隆原理所导致的量子模式无法直接复制与存储的困难,本项目以现有量子模式处理方法、量子搜索算法和量子逻辑线路为依据,有效利用传统二叉树,研究更加简单、方便的量子模式存储方法以构建新的计算模型及高效匹配量子搜索算法。首先,运用量子线性叠加特性,设计了基于二叉树的量子多模式存储新方法,通过优化二叉树设计量子阵列,实现了简单、方便、快速的模式存储,并建立了多模式计算模型;然后,根据一组线性和非线性操作对分离出的判别位进行评估,采用分类逐步确定每个量子位的巧妙方法设计高效匹配量子多模式搜索算法,大大缩短了多模式搜索的时间,使大容量数据搜索问题的时间复杂度比常用的Grover搜索算法有较大幅度的降低;最后,建立了量子多模式存储与搜索为一体的高效计算模型。本项目对促进后摩尔时代计算机科学技术与电子线路技术等研究具有潜在的实用价值和指导意义,对模式识别、图像处理和高级智能机器人等研究都将产生一定的科学意义。
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数据更新时间:2023-05-31
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