Grover量子仿真算法的优化及基于云平台的实现

Grover量子仿真算法的优化及基于云平台的实现

论文摘要

近年来,量子计算机的研制取得了很大进展,但尚未真正地实用化,因此量子仿真成为目前研究与分析量子算法的有效手段。在经典计算机上仿真量子算法所需的内存资源和计算能力均随量子位的增加而呈指数形式增长,这成为仿真多量子比特量子算法的一大阻力。本论文以Grover量子搜索算法为主要研究对象,探索高效仿真Grover量子搜索算法的理论和方法。同时,考虑到目前量子仿真存在的仿真硬件要求较高、仿真规模较小、仿真方法通用性较差等问题,本文借助于廉价易得、能够提供海量存储空间并且具有强大并行计算能力的云计算平台开展了仿真模型的设计和仿真算法的实现的研究,分析和验证了论文提出的高效仿真方法的效率和可拓展性。本文针对Grover量子搜索仿真算法,提出了两种节约内存成本、提高存储效率的方法,以及一种提高仿真效率的方法,并在云平台上进行了分析和验证。具体研究成果如下:1.通过研究概率幅的特点,提出了一种概率幅压缩方法。理论分析和仿真结果表明,该方法比未压缩的方法节省了近87.5%的存储空间。在相同的硬件条件下,该方法可以比未压缩的方法多仿真至少3个量子位,显著地减少了所需的计算节点,有效地降低仿真所需的内存空间。2.通过研究Grover算法中酉算子的结构,提出了一种Oracle算子和相移酉算子的压缩方法。通过理论分析和实验验证证明了该方法的压缩比率为1:8,极大地压缩了酉算子的存储空间,提高了内存空间利用率。3.基于以上的酉算子压缩方法,充分结合酉运算的特点,提出了一种酉运算优化算法。通过理论分析,论证了算法的时间复杂度降低了2~n倍(n表示量子比特位)。在云平台上利用MapReduce并行编程模型进行优化,进一步提高了算法的运行速度。通过实验,验证了提出的优化方法能够显著地提升仿真算法效率。4.设计了云平台上的单核虚拟机机群仿真并发模型、多核虚拟机机群仿真并发模型。提出了基于云平台的七种不同量子仿真方案。通过实验验证了本文提出的优化方法的高效性,评估了提出的仿真模型的性能。目前,本文的实验仿真的量子算法位数暂时做到了31比特,在这种情况下,加速比提升了2030倍。本文从压缩仿真内存空间、提升仿真运算效率两方面提出了Grover量子搜索仿真算法的优化方法,并在云平台下分析和验证了仿真方法的高效性。实验分析表明,本文提出的仿真方法具有较好的通用性,为其他量子算法的高效仿真提供了思路。

论文目录

  • 摘要
  • abstract
  • 符号注释表
  • 缩略词注释表
  • 第一章 绪论
  •   1.1 课题研究背景及意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 量子算法
  •     1.2.2 量子计算仿真
  •   1.3 主要研究内容
  •   1.4 论文的组织结构
  • 第二章 量子计算及云计算的基本原理
  •   2.1 量子计算相关理论
  •     2.1.1 量子比特
  •     2.1.2 量子态的矩阵表示
  •     2.1.3 量子逻辑门
  •     2.1.4 Grover量子搜索算法
  •   2.2 云计算原理
  •     2.2.1 云计算的发展现状
  •     2.2.2 云计算的原理及优势
  •   2.3 小结
  • 第三章 Grover量子算法仿真优化方法
  •   3.1 量子仿真算法存在的不足
  •   3.2 Grover仿真算法概率幅压缩方法
  •     3.2.1 概率幅重复性分析
  •     3.2.2 概率幅压缩方法
  •     3.2.3 实验及分析
  •   3.3 Grover仿真算法酉算子的压缩方法
  •     3.3.1 酉算子分析
  •     3.3.2 Oracle算子以及相移酉算子的压缩方法
  •     3.3.3 压缩效果分析
  •   3.4 Grover仿真算法酉运算的加速
  •     3.4.1 传统酉运算仿真中存在的问题
  •     3.4.2 酉运算的加速方法
  •     3.4.3 加速效果分析
  •   3.5 基于压缩及加速的Grover单次迭代仿真算法实验
  •     3.5.1 Hadoop云计算平台
  •     3.5.2 Grover算法单次迭代的优化方法设计
  •     3.5.3 结果及分析
  •   3.6 小结
  • 第四章 Grover量子算法仿真在云平台上的实现与分析
  •   4.1 Grover仿真算法的模型设计
  •     4.1.1 Grover量子搜索仿真算法的优化
  •     4.1.2 云平台下Grover量子搜索算法的仿真模型分析
  •     4.1.3 Grover量子搜索仿真算法在云平台上的仿真模型
  •   4.2 Grover仿真算法实验及分析
  •     4.2.1 仿真实验环境
  •     4.2.2 单节点仿真实验结果
  •     4.2.3 多节点仿真实验结果
  •     4.2.4 仿真算法性能与实验结果分析
  •   4.3 小结
  • 第五章 总结与展望
  •   5.1 研究工作总结
  •   5.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 在学期间的研究成果及发表的学术论文
  •   攻读硕士学位期间发表(录用)论文情况
  •   攻读硕士学位期间发表专利情况
  •   攻读硕士学位期间参加科研项目情况
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 唐旭玮

    导师: 许娟

    关键词: 量子仿真,量子算法,量子搜索算法,云平台,优化

    来源: 南京航空航天大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 物理学,计算机硬件技术

    单位: 南京航空航天大学

    分类号: O413;TP38

    DOI: 10.27239/d.cnki.gnhhu.2019.001823

    总页数: 80

    文件大小: 3963K

    下载量: 82

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