量子计算的应用

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量子计算的应用范文第1篇

布局优化问题属于NPHard问题，很难找到具有多项式复杂性的精确求解算法[1]。本文以卫星舱布局问题为背景的带平衡约束的圆形布局问题为研究对象，即在卫星舱圆形底面上布置仪器、设备等物品，其布局必须满足两个约束：一是物品之间不能相互干涉；二是系统的静不平衡量不能超过允许值。

对于带平衡约束的圆形布局问题，目前主要的求解方法包括：启发式算法、演化算法或两者混合。文献[2-3]对约束布局模型直接用演化算法进行优化，利用的启发信息不多，所以在运行时间上和求解精度上没有达到较好的效果。文献[4-7]针对约束布局模型采用启发式方法进行求解，故取得了相当好的效果。

定位定序法是求解布局优化问题的启发式方法。Huang等[8]提出的求穴和占角算法求解无衡约束的圆形布局问题，并取得很好的效果。徐义春等[9-10]提出的平移质心的分步决策算法高效地解决带平衡约束的圆形布局问题。季美等[11]提出了分区域分布布局法有效解决带平衡约束矩形布局问题。黄建江等[12]提出了基于启发式底左（HBL）策略的量子行为粒子群（Quantum Particle Swarm Optimization， QPSO）算法有效求解二维不规则多边形优化排样问题。由于布局位置是直接计算得到的，其精度和速度都非常好。

量子计算的应用范文第2篇

关键词：发电机定子 安装 扁担梁 应用

中图分类号：TK-9 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2013）01（a）-00-02

发电机定子是火力发电厂汽机房内单体起重量最大的设备之一。由于各个火电厂厂房、行车的结构和额定起重量的不同，以及布置方式的不同，定子的吊装方法也很多，具体用什么方法，是在保证吊装装置必须满足安全强度要求的前提下，从经济分析的角度认真分析确定。

1 情况简介

在火电厂中，发电机定子的重量一般都超过汽机房行车的额定起重量，因而发电机定子的安装从设计、安装等，都是需要特别重视的问题，定子的吊装同样涉及汽机房平台、梁的强度要求，定子的吊装通常在机房安装完成之后，因此用专用的吊装梁是一种经济可行的方法。下面用武乡电厂定子的吊装为例，来说明定子的扁担梁吊装方案。

武乡电厂发电机为哈尔滨电机厂制造的QFSN-600-2YHG型汽轮发电机。发电机静子重量310T，外形尺寸φ4000×10350 mm，布置在汽机房13.65 m平台，距其中心线2530 mm处，设计有可拆卸吊攀。根据现有机械，拟采用CKE4000C履带吊卸车，将静子从运输铁路吊运至主厂房扩建端。用7250履带吊和CKE4000C履带吊双车抬吊，将静子起升至扩建端外的临时支撑平台上，再用液压推力千斤顶将定子平移至基座位置。最后，用行车和230T门型吊车双车抬吊，将临时装置拆除，使定子就位。

2 梁负荷分配计算

吊装梁采用制作的箱型梁，外形尺寸见图，长7500 mm，定子前吊点距梁前端500 mm，两吊点间距5060 mm，400T履带吊（230T门型吊车）吊点距定子前吊点1008 mm，7250履带吊（汽机房行车）吊点距定子后吊点1440 mm。以G1为支点，可得：

F2×6500+F1×1008=G3×3250+G2×5060 G梁=10T G1=155T G2=155T

可知F1=230T F2=90T

3 梁强度计算

3.1 计算说明

计算中涉及到的尺寸数据和位置如图2；h：表示梁整体高度1000 mm；h0：表示腹板高度940 mm；b：表示两腹板间净距离450 mm；b1：表示翼缘宽度550 mm；b2：表示翼缘外边伸出腹板长度30 mm；δ：表示腹板厚度20 mm；t1：表示上翼缘厚度30 mm；t2：表示下翼缘厚度30 mm；l：表示梁计算长度7500 mm；a表示梁内部横向加劲板间距500 mm；

3.2 梁强度校核

强度计算包括：抗弯强度、抗剪强度、刚度、梁折算应力、腹板局部挤压强度、腹板折算应力和翼缘板折算应力。

3.2.1 抗弯强度校核

最大弯矩计算：

对梁上各受力点进行弯矩合成得出各受力点弯矩如下。

MG1=0，MF1=155×104×1008=156240×104N・mm

MG3=230×1042242-155×104×3250=11910×1044N・mm

MG2=90×104×1440=129600×104N・mm

MF2=0，Mmax= MF1=156240×104N・mm

Mmax为最大弯矩；W为净面积抵抗矩；

梁惯性矩Ix=2×20×9403/12+550×30×4852×2=10.531×109 mm4

则W= 2Ix/ h =2.1×107 mm3

σ=Mmax/W=156240×104/2.1×107=74.4 MPa ≤140 MPa，满足要求。

3.2.2 抗剪强度校核

τ=Qmax .S/I.δ≤[τ]

Qmax：最大剪力；S：验算处半面积矩（即中和轴以上毛截面对中和轴的面积矩）；I：验算处的截面惯性矩（因本梁仅承受垂直剪力，I=Ix）；

S=w30×550×485+2×20×470×235=12.42×106

τ=Qmax.S/I.δ=155×104×12.42×（10.531×109×40）=45.7 mpa

满足要求

3.2.3 梁折算应力校核

σzs=（σ2+3τ2）1/2≤1.1f=（74.42+3×45.72）1/2=108.63 mPa≤1.1f=258 mPa

σzs为折算应力；σ为截面弯曲应力；τ为截面剪切应力；

3.3 梁整体稳定性验算

计算长度L=5500；翼缘宽度b1=550 mm则L/ b1=5500/550=10

整体稳定性满足要求。

3.4 梁局部稳定性验算

b/t=275/30=9.2

3.5 梁吊耳计算

3.5.1 90 t吊耳计算

90吨吊耳采用30 mm钢板制作，具体尺寸见上图，2只吊耳各承受45 t剪力。

量子计算的应用范文第3篇

关键词：量子算法；Shor算法；Grover算法；量子通信；量子智能计算

【分类号】：TM743

1.概述

量子计算是计算机科学与量子力学相结合的产物，根据Moore定律可知：当计算机的存储单元达到原子层次时，显著地量子效应将会严重影响计算机性能，计算机科学的进一步发展需要借助新的原理和方法【1】，量子计算为这一问题的解决提供了一个可能的途径。

根据量子计算原理设计的量子计算机是实现量子计算的最好体现。量子计算机是利用微观粒子状态来进行存储和处理信息的计算工具【2】。其基本原理是通过物理手段制备可操作的量子态，并利用量子态的叠加性、纠缠性和相干性等量子力学的特性进行信息的运算、保存和处理操作，从本质上改变了传统的计算理念。

量子通信是量子理论与信息理论的交叉学科，是指利用量子的纠缠态实现信息传递的通讯方式。量子的纠缠态是指：相互纠缠的两个粒子无论被分离多远，一个粒子状态的变化都会立即使得另一个粒子状态发生相应变化的现象。量子通信主要包括两类：用于量子密钥的传输，和用于量子隐形传态和量子纠缠的分发。与传统的通信技术相比，量子通信具有容量大，传输距离远和保密性强的特点。

2.量子计算基础

2.1 量子位

计算机要处理数据，必须把数据表示成计算机能够识别的形式。与经典计算机不同，量子计算机用量子位来存储信息，量子位的状态既可以是0态或1态，也可以是0态和1态的任意线性叠加状态。一个n位的量子寄存器可以处于 个基态的相干叠加态 中，即可以同时存储 种状态。因此，对量子寄存器的一次操作就相当于对经典计算机的 次操作，也就是量子的并行性。

2.2.量子逻辑门

对量子位的态进行变换，可以实现某些逻辑功能。变化所起到的作用相当于逻辑门的作用。因此，提出了“量子逻辑门”【3】的概念，为：在一定时间间隔内，实现逻辑变换的量子装置。

量子逻辑门在量子计算中是一系列的酉变换，将酉矩阵作为算符的变换被成为酉变换。量子位的态 是希尔伯特空间（Hilbert空间）的单位向量，实现酉变换后希尔伯特空间，在希尔伯特空间内仍为单位向量。【4】

3.量子算法

量子算法的核心就是利用量子计算机的特性加速求解的速度，可以达到经典计算机不可比拟的运算速度和信息处理功能。目前大致五类优于已知传统算法的量子算法：基于傅里叶变换的量子算法，以Grover为代表的量子搜素算法，模拟量子力学体系性质的量子仿真算法，“相对黑盒”指数加速的量子算法和相位估计量子算法。

3.1基于傅里叶变换的量子算法

Shor于1994年提出大数质因子分解量子算法，而大数质因子分解问题广泛应用在RSA公开密钥加密算法之中，该问题至今仍属于NP难度问题。但是Shor算法可以在量子计算的条件下，在多项式时间内很有效地解决该问题。这对RSA的安全性有着巨大的挑战。

Shor算法的基本思想是：利用数论相关知识，通过量子并行特点，获得所有的函数值；再随机选择比自变量小且互质的自然数，得到相关函数的叠加态；最后进行量子傅里叶变换得最后结果。构造如下函数：

就目前而言，该算法已经相对成熟，对其进行优化的空间不大。目前研究者的改进工作主要是：通过对同余式函数中与N互质的自然数选择的限制，提高算法成功的概率。Shor算法及其实现，对量子密码学和量子通信的发展有着极重要的价值。[7]

3.2以Grover为代表的量子搜素算法

3.2.1 Grover算法

Grover算法属于基于黑箱的搜索算法，其基本思想为：在考虑含有 个数据库的搜索问题，其中搜索的解恰好有 个，将数据库中的每个元素进行量化后，存储在 个量子位中， 与 满足关系式 。【8】将搜索问题表示成从0到 的整数 ，其中函数 定义为：如果 是需要搜索的解， ；若不是需要搜索的解，那么 。【12】

具体算法如下：

（1）初始化。应用Oracle算子 ，检验搜索元素是否是求解的实际问题中需要搜索的解。

（2）进行Grover迭代。将结果进行阿达马门（Hadamard门）变换。

（3）结果进行 运算。

（4）结果进行阿达马门变换。【12】

4. 量子智能计算

自Shor算法和Grover算法提出后，越来越多的研究员投身于量子计算方法的计算处理方面，同时智能计算向来是算法研究的热门领域，研究表明，二者的结合可以取得很大的突破，即利用量子并行计算可以很好的弥补智能算法中的某些不足。

目前已有的量子智能计算研究主要包括：量子人工神经网络，量子进化算法，量子退火算法和量子免疫算法等。其中，量子神经网络算法和量子进化算法已经成为目前学术研究领域的热点，并且取得了相当不错的成绩，下面将以量子进化算法为例。

量子进化算法是进化算法与量子计算的理论结合的产物，该算法利用量子比特的叠加性和相干性，用量子比特标记染色体，使得一个染色体可以携带大数量的信息。同时通过量子门的旋转角度表示染色体的更新操作，提高计算的全局搜索能力。

目前量子进化算法已经应用于许多领域，例如：工程问题、信息系统、神经网络优化等。同时，伴随着量子算法的理论和应用的进一步发展，量子进化算法等量子智能算法有着更大的发展前景和空间。

参考文献

1.王书浩，龙桂鲁.大数据与量子计算

2.张毅，卢凯，高颖慧.量子算法与量子衍生算法

3.Deutsch D，Jozsa R.Rapid solution of problems by quanturm computation[C]//Proc Roy Soc London A，1992，439：553-558

4.吴楠，宋方敏。量子计算与量子计算机

5.苏晓琴，郭光灿。量子通信与量子计算。量子电子学报，2004，21（6）：706-718

6. White T.Hadoop： The Defintive Guide，California：O’Reilly Media，Inc.2009：12-14

7.王蕴，黄德才，俞攸红.量子计算及量子算法研究进展.

8.孙吉贵，何雨果.量子搜索算法.软件学报，2003，14（3）：334-344

9.龙桂鲁.量子计算算法介绍

10.解光军，范海秋，操礼程.一种量子神经计算网络模型

量子计算的应用范文第4篇

[关键词]量子；特性；意识；应用

中图分类号：O413.1 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）25-0298-01

一、量子的基本知识

1、量子

我们在物理学中提到“量子”时，实际上指的是微观世界的一种行为倾向，也就是可观测的物理量都在不连续地变化。？比如，我们说一个“光量子”，是因为单个光量子的能量是光能变化的最小单位，光的能量是以单个光量子的能量为单位一份一份地变化的。对于量子的种种特性，连不少科学家都为之迷惑，对于我们普通人来说自然更加高深。今天我就试着走近它，来发现她“幽灵”般的的魅力。

2、量子的特性

量子的奇妙之处首先在于它的奇妙特性――量子叠加和量子纠缠。

量子叠加就是说量子有多个可能状态的叠加态，只有在被观测或测量时，才会随机地呈现出某种确定的状态，因此，对物质的测量意味着扰动，会改变被测量物质的状态。好比孙悟空的分身术， 孙悟空可能同时出现在几个地方，他的各个分身就像是他的叠加态。在日常生活中，我们不可能在不同的地方同时出现，但在量子世界里它却可以同时出现在多个不同的地方。”

而所谓的量子纠缠，则意味着两个纠缠在一起的量子就像有心电感应的双胞胎，不管两个人的距离有多远，当哥哥的状态发生变化时，弟弟的状态也跟着发生一样的变化。“如果这两个光量子呈纠缠态的话，哪怕是千公里量级或者更远的距离，还是会出现遥远的点之间的诡异互动，爱因斯坦称之为“幽灵般的超距作用”。科学家就可以利用这种效应将甲地某一粒子的未知量子态，在乙地的另一粒子上还原出来。量子纠缠的广泛应用将会改变我们的生活，真正地突破时空的局限，交通、物流也就不再会有时间与空间的阻碍了。我国发射的“墨子号”量子卫星昭示着我国在量子通信领域已处于世界领先的地位。

二、意识是量子力学现象

人们的意识一直都没有搞清楚，用经典物理学的电学、磁学及力学方法去测量意识是测量不出来的，科学家们现在已经开始认识到了意识是种量子力学的现象，意识的念头像量子力学的测量。为什么这么说呢？比如我们面前出现了一座房子，这时有两种可能的状态：一个没有任何心思的人会看房非房，他的意识处于自由的状态，没看到房子是石头的还是木头的，他根本就不动念头。意识也是这样，如果你看到这座房子，一下子动念头了，动念头实质上就是作了测量。

客观世界是一系列复杂念头造成的。有一本非常著名的书叫《皇帝新脑》， 就是研究意识，他认为计算机仅仅是逻辑运算，不会产生直觉，直觉只能是量子系统才能够产生，意识是种量子力学现象，意识的念头像量子力学的测量。而人的大脑有直觉，也就是说人的意识不仅存在于大脑之中，也存在于宇宙之中，量子纠缠告诉我们，一定有个地方存在着人的意识。

三、量子技术的应用

科学家认为，量子纠缠是一种 “神奇的力量”，可成为具有超级计算能力的量子计算机和量子保密系统的基础。实际上，量子纠缠还有很多奇妙的应用，可以在许多领域中突破传统技术的极限。量子技术已经成为一个新兴的、快速发展中的技术领域。这其中，量子通信、量子计算、量子成像、量子生物学是目前的方向。

1、量子通信

量子通信就是通过把量子物理与信息技术相结合，利用量子调控技术，确保信息安全、提高运算速度、提升测量精度。 广义地说，量子通信是指把量子态从一个地方传送到另一个地方，它的内容包含量子隐形传态，量子纠缠交换和量子密钥分配。狭义地说，实际上只是指量子密钥分配或者基于量子密钥分配的密码通信，解决了以往用微电子技术为基础的计算机信息技术极易遭遇泄密的问题。

2、量子计算

量子计算是量子物理学向我们展示的又一种强大的能力，源自于对真实物理系统的模拟。模拟多粒子系统的行为时，当需要模拟的粒子数目很多时，一个足够精确的模拟所需的运算时间则变得相当漫长。而如果用量子系统所构成的量子计算机来模拟量子现象则运算时间可大幅度减少，从此量子计算机的概念诞生。

3、量子成像

量子成像是从利用量子纠缠原理开始发展起来的一种新的成像技术，有一种比较奇妙的现象称之为“鬼成像”。比如将纠缠的双光子分别输入两个不同的光学系统中，在其中一个系统里放入待成像的物体，通过双光子关联测量，在另一个光学系统中能再现物体的空间分布信息。即与经典光学成像只能在同一光路中得到物体的像不同，鬼成像可以在另一条并未放置物体的光路上再现该物体的成像。

4、量子生物学

量子生物学是利用量子力学的概念、原理及方法来研究生命物质和生命过程的学科。薛定谔在《生命是什么》一书中对这一观点进行了详尽的阐述，提出遗传物质是一种有机分子，遗传性状以“密码”形式通过染色体而传递等设想。这些设想由脱氧核糖核酸双螺旋结构模型而得到极大的发展，从而奠定了分子生物学的基础。分子的相互作用必然涉及其电子的行为，而能够精确描述电子行为的手段就是量子力学。因此量子生物学是分子生物学深入发展的必然趋势，是量子力学与分子生物学发展到一定阶段之后相互结合的产物。

爱因斯坦相对论指出：相互作用的传播速度不会大于光速，可是对于分开很远距离的两个处于纠缠态中的粒子，当对一个粒子进行测量时，另一个粒子的状态受到关联关系已经发生了变化，这种传输的理论速度可以远远超过光速。这一现象被爱因斯坦称为“诡异的互动性”。量子纠缠是量子物理学里最稀奇古怪的东西，即使脑洞大开我们还是很难领会它，另外从常识角度来看，量子理论描述的自然界很荒谬，许多解释还涉及到哲学问题。但另一方面，量子物理学有很广泛的应用，它的发展可能带来行业面貌的改变，所涉及的范围从量子计算机到人工智能，无所不含，这也正是我们深入学习、研究量子物理的动力所在啊！

参考文献

[1] 薛定谔，生命是什么.

[2] 舒娜，量子纠缠技术与量子通信.

[3] 尼古拉.吉桑著，周荣庭译，跨越时空的骰子.

[4] 中国科普博览.

[5] 科普中国.

量子计算的应用范文第5篇

关键词:量子遗传算法;多目标分配;最优化

中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1674-7712 (2012) 12-0176-01

一、引言

遗传算法不同于传统寻优算法的特点在于:遗传算法在寻优过程中,仅需要得到适应度函数的值作为寻优的依据;同时使用概率性的变换规则,而不是确定性的变换规则;遗传算法适应度函数的计算相对于寻优过程是独立的;算法面对的是参数的编码集合,而并非参数集合本身,通用性强。它尤其适用于处理传统优化算法难于解决的复杂和非线性问题。[1]

目前,GA已经在很多领域得到成功应用,但随着问题规模的不断扩大和搜索空间的更加复杂,GA在求解很多具体问题时往往并不能表现出其优越性。于是,近年来便出现了遗传算法与其它理论相结合的实践,其中遗传算法与量子理论的结合是一个崭新的、极富前景和创意的尝试。

量子遗传算法QGA是量子计算特性与遗传算法相结合的产物。基于量子比特的叠加性和相干性,在遗传算法中借鉴量子比特的概念,引入了量子比特染色体。由于量子比特染色体能够表征叠加态,比传统GA具有更好的种群多样性,同时QGA也会具有更好的收敛性,因此在求解优化问题时,QGA在收敛速度、寻优能力方面比GA都将有较大的提高。QGA的出现结合了量子计算和遗传算法各自的优势,具有很高的理论价值和发展潜力。

本论文提出用量子遗传算法处理和解决多目标分配问题,为多目标问题的解决提供一种新的思路。

二、量子遗传算法

在传统计算机中,信息存储是以二进制来表示,不是“0”就是“1”态,但是在量子计算机中,充当信息存储单元的物质是一个双态量子系统,称为量子比特(qubit),量子比特与比特不同之就在于它可以同时处在两个量子态的叠加态,量子进化算法建立在量子的态矢量表述基础上,将量子比几率幅表示应用于染色体的编码,使得一条染色体可以表示个态的叠加,并利用量子旋转门更新染色体,从而使个体进达到优化目标的目的。

一个 位的量子位染色体就是一个量子位串,其表示如下:

其中 。在多目标优化中,一个量子染色体代表一个决策向量,在量子态中一个 位的量子染色体可以表达 个态,采用这种编码方式使得一个染色体可以同时表达多个态的叠加,使得量子进化算法比传统遗传算法拥有更好的多样性特征。

为了实现个体的进化,经典进化算法中通过染色体的交叉、变异操作推进种群的演化,而对量子进化算法而言,量子染色体的调整主要是通过量子旋转门实现的,算法流程如下:

(1)进化代数初始化: ;

(2)初始化种群 ,生成并评价 ;

(3)保存 中的最优解 ;

(4) ;

(5)由 生成 ;

(6)个体交叉、变异等操作,生成新的 (此步可省评价);

(7)评价 ,得到当前代的最优解 ;

(8)比较 与 得到量子概率门 ,保存最优解于 ;

(9)停机条件 当满足停机条件时,输出当前最优个体,算法结束,否则继续;

(10)以 更新 ,转到4)。

三、基于量子遗传算法的多目标分配应用

如今为了满足市场的需要,很多工厂的生产种类多、生产量大,从而设置了不同的生产车间,根据产品的性质分配生产车间合理与否直接影响工厂的经济收益,这同样可采用遗传算法的目标分配方法进行分配。

模型构建:设工厂有i个生产车间。 为在第i个车间生产第j种产品的收益, 为第j种产品的需求量;如果第j种产品被选中,则 为在第i个车间生产该产品的总收益。由题意知为求解 最大问题。

仿真实例:设有10个生产车间,要生产15种产品,用Matlab程序编程,设定40个粒子,迭代200次,代沟0.9。运行结果如下:

此图表明经200次迭代后的目标分配方案为:第1种产品由第3个车间生产,以此类推,车间5生产第2种产品,车间8生产第3种产品,……。次方案对应的车间总收益值为2.7030e+003,成功进行了多目标分配问题的解决。

四、结论

基于量子遗传算法的多目标分配,为多目标分配突破传统寻优模式找到了一个可行的解决方法。根据这种方法实验,仿真结果可以看出,基本符合要求,并且能够在一定的时间内得到最优的分配方案,因此,本文在探索多目标分配问题上找到了一种新的解决思路。

参考文献:

[1]吉根林.遗传算法研究综述[J].计算机应用与软件,2004,21(2):69-73

[2]肖晓伟,肖迪.多目标优化问题的研究概述[J].计算机应用研究,2011,3,28(3):805-808

[3]原银忠,韩传久.用遗传算法实现防空导弹体系的目标分配[J].火力与指挥控制,2008,3,33(3):80-83