量子K近邻算法研究

发布时间：2017-12-26 03:28

  本文关键词：量子K近邻算法研究　出处：《东南大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：近十年来,随着量子计算研究的深入和机器学习算法领域的快速发展,涌现了很多量子机器学习算法。很多学者开始考虑将量子计算的理论、思维、方法和技巧应用到机器学习的算法中,利用量子信息计算的本原特性提高经典机器学习算法的运行效率或准确率。量子机器学习算法不仅仅停留在理论研究上,最近已经有物理学家根据提出的量子机器学习算法理论实现了该算法,这些理论研究的深入和物理实现上取得的成果为研究新的量子机器学习算法提供了参考。本文首先介绍了量子算法的基本理论,包括量子比特,量子门,量子计算的并行性,在此基础上引出了两个经典的量子算法：量子Grover搜索算法和相位估计算法,对这两种量子算法进行了描述,然后介绍了经典的机器学习算法：K近邻分类算法,主要讨论该算法的三个方面的内容：相似度的度量、搜索最接近的k个点所使用的算法和该算法的优缺点。接着本文就K近邻算法计算量较大的不足提出了一种量子K近邻算法,将经典K近邻算法的部分步骤使用量子算法来实现,利用量子叠加态和量子并行计算的特性对经典的K近邻算法带来了时问上的加速,提高了计算的效率,与已提出的算法相比再一次带来了k值的二次加速。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP181;O413

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