導語：如何才能寫好一篇量子計算的影響，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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關鍵詞：數字攝影測量 計算機視覺 多目立體視覺 影像匹配

引言

攝影測量學是一門古老的學科，若從1839年攝影術的發明算起，攝影測量學已有170多年的歷史，而被普遍認為攝影測量學真正起點的是1851―1859年“交會攝影測量”的提出。在這漫長的發展過程中，攝影測量學經歷了模擬法、解析法和數字化三個階段。模擬攝影測量和解析攝影測量分別是以立體攝影測量的發明和計算機的發明為標志，因此很大程度上，計算機的發展決定了攝影測量學的發展。在解析攝影測量中，計算機用于大規模的空中三角測量、區域網平差、數字測圖，還用于計算共線方程，在解析測圖儀中起著控制相片盤的實時運動，交會空間點位的作用。而出現在數字攝影測量階段的數字攝影測量工作站（digital　photogrammetry　workstation，DPW）就是一臺計算機+各種功能的攝影測量軟件。如果說從模擬攝影測量到解析攝影測量的發展是一次技術的進步，那么從解析攝影測量到數字攝影測量的發展則是一場技術的革命。數字攝影測量與模擬、解析攝影測量的最大區別在于：它處理的是數字影像而不再是模擬相片，更為重要的是它開始并將不斷深入地利用計算機替代作業員的眼睛。[1-2]毫無疑問，攝影測量進入數字攝影測量時代已經與計算機視覺緊密聯系在一起了[2]。

計算機視覺是一個相對年輕而又發展迅速的領域。其目標是使計算機具有通過二維圖像認知三維環境信息的能力，這種能力將不僅使機器能感知三維環境中物體的幾何信息，包括它的形狀、位置、姿態、運動等，而且能對它們進行描述、存儲、識別與理解[3]。數字攝影測量具有類似的目標，也面臨著相同的基本問題。數字攝影測量學涉及多個學科，如圖像處理、模式識別以及計算機圖形學等。由于它與計算機視覺的聯系十分緊密，有些專家將其看做是計算機視覺的分支。

數字攝影測量的發展已經借鑒了許多計算機視覺的研究成果[4]。數字攝影測量發展導致了實時攝影測量的出現，所謂實時攝影測量是指利用多臺CCD數字攝影機對目標進行影像獲取，并直接輸入計算機系統中，在實時軟件的幫助下，立刻獲得和提取需要的信息，并用來控制對目標的操作[1]。在立體觀測的過程中，其主要利用計算機視覺方法實現計算機代替人眼。隨著數碼相機技術的發展和應用，數字近景攝影測量已經成為必然趨勢。近景攝影測量是利用近距離攝影取得的影像信息，研究物體大小形狀和時空位置的一門新技術，它是一種基于數字信息和數字影像技術的數據獲取手段。量測型的計算機視覺與數字近景攝影測量的學科交叉將會在計算機視覺中形成一個新的分支――攝影測量的計算機視覺，但是它不應僅僅局限于地學信息[2]。

1.　計算機視覺與數字攝影測量的差異

1.1　目的不同導致二者的坐標系和基本公式不同

攝影測量的基本任務是嚴格建立相片獲取瞬間所存在的像點與對應物點之間的幾何關系，最終實現利用攝影片上的影像信息測制各種比例尺地形圖，建立地形數據庫，為各種地理信息系統建立或更新提供基礎數據。因此，它是在測繪領域內發展起來的一門學科。

而計算機視覺領域的突出特點是其多樣性與不完善性。計算機視覺的主要任務是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息，因此直到計算機的性能提高到足以處理大規模數據時它才得到正式的關注和發展，而這些發展往往起源于其他不同領域的需要。比如在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用計算機來替代人工視覺。

由于攝影測量是測繪地形圖的重要手段之一，為了測繪某一地區而攝影的所有影像，必須建立統一的坐標系。而計算機視覺是研究怎樣用計算機模擬人的眼睛，因此它是以眼睛（攝影機中心）與光軸構成的坐標系為準。因此，攝影測量與計算機視覺目的不同，導致它們對物體與影像之間關系的描述也不同。

1.2　二者處理流程不同

2.　可用于數字攝影測量領域的計算機視覺理論――立體視覺

2.1　立體視覺

立體視覺是計算機視覺中的一個重要分支，一直是計算機視覺研究的重點和熱點之一，在20多年的發展過程中，逐漸形成了自己的方法和理論。立體視覺的基本原理是從兩個（或多個）視點觀察同一景物，以獲取在不同視角下的感知圖像，通過三角測量原理計算像像素間的位置偏差（即視差）來獲取景物的三維信息，這一過程與人類視覺的立體感知過程是類似的。一個完整的立體視覺系統通常可分為圖像獲取、攝像機定標、特征提取、影像匹配、深度確定及內插等6個大部分[5]。其中影像匹配是立體視覺中最重要也是最困難的問題，也是計算機視覺和數字攝影測量的核心問題。

2.2　影像匹配

立體視覺的最終目的是為了恢復景物可視表面的完整信息。當空間三維場景被投影為二維圖像時，同一景物在不同視點下的圖像會有很大不同，而且場景中的諸多因素，如光照條件，景物幾何形狀和物理特性、噪聲干擾和畸變以及攝像機特性等，都被綜合成單一的圖像中的灰度值。因此，要準確地對包含了如此之多不利因素的圖像進行無歧義的匹配，顯然是十分困難的。

在攝影測量中最基本的過程之一就是在兩幅或者更多幅的重疊影像中識別并定位同名點，以產生立體影像。在模擬攝影測量和解析攝影測量中，同名點的識別是通過人工操作方式完成的；而在數字攝影測量中則利用計算機代替人工解決同名點識別的問題，即采用影像匹配的方法。

2.3　多目立體視覺

根據單張相片只能確定地面某個點的方向，不能確定地面點的三維空間位置，而有了立體像對則可構成與地面相似的立體模型，解求地面點的空間位置。雙目立體視覺由不同位置的兩臺或者一臺攝像機（CCD）經過移動或旋轉拍攝同一幅場景，就像人有了兩只眼睛，才能看三維立體景觀一樣，然后通過計算空間點在兩幅圖像中的視差，獲得該點的三維坐標值。現在的數字攝影測量中的立體像對技術通常是在一條基線上進行的，但是由于采用計算機匹配替代人眼測定影像同名像對時存在大量的誤匹配，使自動匹配的結果很不可靠。其存在的問題主要是，對存在特殊結構的景物，如平坦、缺乏紋理細節、周期性的重復特征等易產生假匹配；在攝像機基線距離增大時，遮擋嚴重，能重建的空間點減少。為了解決這些問題，降低雙目匹配的難度，自1986年以來出現了三目立體視覺系統，即采用3個攝像機同時攝取空間景物，通過利用第三目圖像提供的信息來消除匹配的歧義性[5]。采用“多目立體視覺技術”可以利用攝影測量的空中三角測量原理，對多度重疊點進行“多方向的前方交會”，既能較有效地解決隨機的誤匹配問題，同時又能增加交會角，提高高程測量的精度[2]。這項技術的應用，將很大程度地解決自動匹配結果的不可靠性，提高數字攝影測量系統的準確性。

篇2

基于相關算法的目標跟蹤是利用從以前圖像中獲得的參考模板，在當前圖像中尋找最相似的區域來估計當前目標位置的方法。它對于背景復雜、會有雜波噪聲的情況具有良好的效果。CCD（電荷耦合器件）測量技術是近年來發展迅速的一種非接觸式測量技術。CCD攝像器件在分辨率、動態范圍、靈敏度、實時傳輸方面的優越性是其它器件無法比擬的，在動態飛行目標跟蹤測量中發揮著重要的作用。作者在CCD測量系統中使用相關匹配的方法，實現了對連續視頻圖像中動態目標的跟蹤。

1 CCD誤差測量系統原理

在同一觀測位置布置兩臺CCD，其視軸平行。其中CCD1用于瞄準，CCD2用于跟蹤飛行目標。CCD1瞄準線和視軸重合，獲得瞄準線和靶標之間的偏差角α。CCD2獲得飛行目標和靶標之間的偏差角β。系統要求得到瞄準線和飛行目標之間的水平和垂直方向上的偏差角ψx、ψy。因此規定CCD的視場中均以靶標十字中心為原點，向左和向上為正方向，將α、β分別投影到坐標軸上得到水平和垂直方向上的偏差角αx、αy、βx、βy。兩臺CCD的視頻軸平行，視軸間距遠遠小于CCD到目標的距離，因此可以認為兩CCD的視軸重合。所以有：

ψx=αx-βx，ψy=αy-βy     (1)

圖1是系統的原理圖，圖中靶板上的黑十字是靶標，虛線十字為瞄準分劃板在靶板上的投影（由于實際靶板上沒有，所以用虛線表示）。

2 圖像處理算法的選擇

從系統的原理分析可知，要完成偏差角度的測量首先應當從圖像中提取出各個目標在圖像中的位置，再根據CCD當量（每像元對應的弧度數）算出水平和垂直方向的偏差角。從CCD1的圖像中的最靶標十字和瞄準分劃板的位置，從CCD2的圖像中提取靶標十字和飛行目標的位置。

由行目標幾乎貼地飛行，CCD視場中有復雜的地面背景。而且靶標是不發光的暗目標，與背景灰度反差不大，很難將目標從背景中分離出來，因此只有采用相關處理技術來進行目標識別，才能實現瞄準誤差和飛行軌跡的測量。相關算法非常適合在復雜背景下識別和跟蹤運行目標。由于系統圖像處理是事后處理，處理連續的大量視頻圖像，實時性要求不高，而對處理精度和自動處理程度要求較高，因此采用該算法。

本系統中相關處理將預先選定的目標或目標特定位置作為匹配樣板，求取模板和輸入圖像間的相關函數，找出相關函數的峰值及所在位置，求判斷輸入圖像是否包括目標圖像及目標位置。

3 相關算法的原理及改進

在機器識別事務的過程中，常把不同傳感器或同一傳感器在不同時間、成像條件下對同一景物獲取的兩幅或多幅圖像在空間上對準，或根據已知模式在另一幅圖像中尋找相應的模式，這就叫做匹配。如果被搜索圖中有待尋的目標，且同模板有一樣的尺寸和方向，在圖像匹配中使用相關匹配，就是通過相關函數找到它及其在被搜索圖中的位置。

3.1 相關算法

基于相關的目標跟蹤尋找最佳匹配點，需要一個從以前圖像中得以的模板。在圖2中設模板T為一個M×M的參考圖像，搜索圖S為一個N×N圖像（M<N），T在S上平移，模板下覆蓋的那塊搜索圖叫做子圖Si,j，（i,j）為子圖左上角點在S中的坐標，叫參考點。比較T和Si,j的內容。若兩者一致，則它們的差為0。用誤差的平方和作為它們相似程度的測度：

展開公式（2），則有：

    公式（3）右邊的第三項表示模板的總能量，是一個常數。第一項是模板覆蓋下的子圖能量，隨（i,j）位置而緩慢改變。第二項是子圖和模板的互相關，隨（i,j）改變。當模板和子圖匹配時刻值最大。因此可以用以下相關函數做相似性測度：

    根據柯西-施瓦茲不等式可知公式（4）中0<R（i,j）≤1，并且僅在Si,j(i,j)/[T(m,n)]為常數時，R(i,j)取最大值（等于1）。相關法求匹配計算量很大，如圖2所示的情況，要在（N-M+1）×（N-M+1）個參考位置上做相關計算，每次相關計算要做3M2次加法、3M2次乘法、1次除法、2次開方運算。由于乘除法運算量最大，整個算法的時間復雜度大約為o((N-M+1) ×2×(3M2+1))。整個運算過程中，除了匹配點一點以外，都是在非匹配點上做無用功。但是，模板匹配算法準確度較高，適合對大量的連續視頻圖像做自動處理。

3.2 自適應的相關匹配

在相關匹配過程中目標的大小、形狀等或者連續幀中的原點位置發生變化，都會引起圖像相關偏離。一旦模板不能和目標嚴格地匹配，那么最佳匹配點就不是目標的中心。這會給相關算法造成誤差。雖然這個誤差是隨機的，但是它會隨著相關處理逐幀積累。如果積累了足夠的幀數，模板會完全偏離目標。增大模板也會引入誤差。這是因為，當模板大于目標時，模板中將有部分背景信息。每幀中背景的變化，便引入了誤差。為了消除誤差，必須盡可能地減少模板中的背景信息。

為了解決以上問題，引入了自適應的相關算法。首先在圖像的灰度直方圖中尋找一個閾值，使大多數的像素，特別是背景像素都在閾值之下。在圖像中定出模板的位置，尋找一個區域使其邊界的像素灰度從閾值之上變為閾值之下，作為目標的邊界，這樣，目標的位置是目標區域中的一個點，目標被一個矩形窗口框住，可以認為矩形的中心是目標的中心。這樣，系統補償了逐幀匹配引起的偏離誤差，減小了誤差的積累。自適應的窗口減小了引入過多背景元素而在相關過程中造成的影響。

3.3 減少運算量

在CCD誤差測量系統中，即使是事后處理，如果對每一幀圖像進行全圖搜索，其運算量仍然是巨大的。從前面的分析可知，運算量同搜索圖和模板的大小均有關系。在本系統中，模板的大小基本是固定的，在這種情況下，減小搜索力瓣大小就成為了如何減少運算量的關鍵。經過對系統實際的圖像分析，發現連續的每一幀中同一目標的位置改變緩慢。對算法進行改進，對于連續視頻圖像的第一幀做全圖搜索，找出匹配點；對于后續各帖，在前一幀圖像目標位置的基礎上進行模板匹配，將當前幀搜索圖定義為前一幀目標位置周圍一個邊長為N的正方形區域（目標位置不一定正方形的中心），在此較小的搜索圖中進行相關匹配。同時設定一個閾值R，如果相關系數量大值R（i,j）MAX<R,那么認為在該搜索圖中沒有找到目標，則進行整幀圖像的搜索，否則接受匹配點為目標位置。

CCD誤差測量系統跟蹤動態目標，在對連續視頻圖像處理時，搜索圖的大小應和運動速度有關。如果圖太小，有可能使目標不在搜索圖內，而必須進行全圖的匹配，如果圖較大，又會增加運算的開銷。可以增加運動趨勢的估計，使搜索圖向運動趨勢的方向平移。對于當前幀搜索圖區域的確定可以根據前兩幀位置間的關系來確定，求前兩幀位置水平和垂直坐標的差Δx和Δy來決定偏移的方向。在有效的測量階段，目標的運動基本是勻速的運行，在水平方向和垂直方向的速度變化不大。因此，搜索圖的平移量可以根據|Δx|、|Δy|來確定。在當前幀中以前一幀的目標位置為新搜索圖的中心，在各方向分別平移|Δx|、|Δy|個像素，得到當前的搜索圖。

4 軟件實現和處理結果

由于軟件和系統硬件的關系緊密，數據處理量大，對系統的可靠性要求高，因此采用Visual C++編程實現。實驗中圖像為768×576的256級灰度圖，模板的大小為40×40，搜索圖的大小為80×80。圖3是實際測試時得到的圖像匹配后的搜索圖。圖中黑白相間的方框是匹配得到的目標，圖中依次為模板、第4、46、74幀匹配的結果。黑白相間的方框十字中心是目標中心。

篇3

這項計劃將由谷歌的量子人工智能（Quantum Artificial Intelligence）研究小組來實施。谷歌在博客中透露，美國加州大學圣巴巴拉分校的一個研究小組也加入了這項計劃。

谷歌去年的研發開支達到80億美元。為了在互聯網搜索和在線廣告等市場保持領先地位，谷歌目前正在開發一些新的計算機技術。在科技行業中的一些人看來，量子技術是計算機進行海量數據分析的一種革命性方式。這種新技術對谷歌的主要業務尤其有幫助，對它的新項目――如聯網設備和聯網汽車――也是有用的。

“在一個硬件研發團隊的協助下，量子人工智能研究小組現在能夠落實新的設計并測試新的產品。”谷歌在博客中寫道。

在整理和分析海量數據方面，量子計算機將具有比傳統計算機更快的解決速度。谷歌量子人工智能小組成員馬蘇德?莫森（Masoud Mohseni）曾經與人合作撰寫過具有領先學術水平的量子技術論文。谷歌也一直被視為這一新技術革命的領導力量之一。

此外，谷歌的競爭對手微軟也在進軍這個新領域，并建立了一個名為“量子架構和計算（Quantum Architectures and Computation Group）”的研究小組。

探秘量子計算機

量子計算機，早先由理查德?費曼提出，一開始是從物理現象的模擬而來的。可他發現當模擬量子現象時，因為龐大的希爾伯特空間使資料量也變得龐大，一個完好的模擬所需的運算時間變得相當可觀，甚至是不切實際的天文數字。理查德?費曼當時就想到，如果用量子系統構成的計算機來模擬量子現象，則運算時間可大幅度減少。量子計算機的概念從此誕生。

從物理層面上來看，量子計算機不是基于普通的晶體管，而是使用自旋方向受控的粒子（比如質子核磁共振）或者偏振方向受控的光子（學校實驗大多用這個）等等作為載體。當然從理論上來看任何一個多能級系統都可以作為量子比特的載體。

從計算原理上來看，量子計算機的輸入態既可以是離散的本征態（如傳統的計算機一樣），也可以是疊加態（幾種不同狀態的幾率疊加），對信息的操作從傳統的“和”，“或”，“與”等邏輯運算擴展到任何幺正變換，輸出也可以是疊加態或某個本征態。所以量子計算機會更加靈活，并能實現并行計算。

量子計算機或不再遙遠

據外媒報道，美國普林斯頓大學研究人員近日設計出一種裝置，可以讓光子遵循實物粒子的運動規律。現存的計算機是基于經典力學研發而成的，在解釋量子力學方面有很大局限性。量子計算機（quantum computer）是一類遵循量子力學規律進行高速數學和邏輯運算、存儲及處理量子信息的物理裝置。

研究人員制作出一種超導體，里面有1000億個原子，在聚集起來之后，眾多原子如同一個大的“人工原子”。科學家把“人工原子”放在載有光子的超導電線上，結果顯示，光子在“人工原子”的影響下改變了原有的運動軌跡，開始呈現實物粒子的性質。例如，在正常情況下，光子之間是互不干涉的，但是在這一裝置里，光子開始相互影響，呈現出液體和固體粒子的運動特性，光子的這種運動“前所未有”。

現存的計算機是基于經典力學研發而成的，在解釋量子力學方面有很大局限性。量子計算機（quantum computer）是一類遵循量子力學規律進行高速數學和邏輯運算、存儲及處理量子信息的物理裝置。研究人員稱，在改變光子的運動規律之后，量子計算機的發明也許不再遙遠。

就我國量子計算機而言，相關研究也一直處于世界領先水平。早在2013年12月30日，美國物理學會《物理》雜志就公布了2013年度國際物理學領域的十一項重大進展，中國科學技術大學潘建偉教授及其同事張強、馬雄峰和陳騰云等“利用測量器件無關量子密鑰分發解決量子黑客隱患”的研究成果位列其中。

《物理》雜志以“量子勝利的一年――但還沒有量子計算機”為題報道了中國科學家成功解決量子黑客隱患這一重要成果。

盡管量子計算機仍然是遙遠的未來，但2013年科學家們卻報道了一系列量子信息和量子通信領域的勝利。在量子密碼方面，兩個獨立的研究組報道了一種新的加密手段，可以提供絕對的安全性，以解決量子黑客隱患。

篇4

量子密碼應運而生

量子計算的原理與傳統計算機采用的原理有很大不同，傳統計算機采用單路串行操作，而量子計算機采用多路并行操作，它們運算速度的差異就如同萬只飛鳥同時升上天空與萬只蝸牛排隊過獨木橋的區別。

20世紀70年代，英國和美國最早開始對量子計算的研究。近年來，量子計算的理論和實踐都相繼取得重大進展，產生了多種新的量子算法，研制了多種量子計算機原型。

科學家預測，未來10～20年將研制成功103～104量子比特的大型量子計算機，其運算能力可以在幾分鐘內破譯現有任何采用非對稱密鑰系統生成的密碼。

面對量子計算未來可能隨時“秒殺”傳統密碼的危險，科學家致力于尋找不基于數學問題，能有效抵抗量子計算攻擊的新型密碼體制。解鈴還須系鈴人，同樣基于量子信息技術的量子密碼應運而生，成為對抗量子計算的“神器”。

又一個可能的“技術差”

二戰中，英國破譯德軍ENGMA密碼，獲知其即將轟炸考文垂市，但為保守德軍密碼已被破譯的秘密，英國斷然犧牲考文垂這個重要工業城市，不發出防空警報任由德軍轟炸；美軍在中途島海戰的勝利，以及擊落山本五十六座機等影響戰爭進程的重大事件，與其成功破譯日軍“紫密”有直接關系。一些專家們甚至估計，盟軍在密碼破譯上的成功至少使二戰縮短了8年。

當前，戰場網絡已成為連接人與武器、武器與武器的技術紐帶，構成了信息化軍隊的神經中樞。偵察預警、指揮協同、武器控制、后勤保障等作戰活動均離不開網絡的支持。安全可靠的戰場網絡是保證自身作戰體系穩定，在體系對抗中謀取勝勢的重要前提，而戰場網絡的安全又十分依賴于網絡通信密碼提供的“安全屏障”。

一個國家的軍隊一旦率先實現量子密碼和量子計算的武器化，并在戰爭中投入使用，將與對手形成巨大的“技術差”，在保持自身網絡通信絕對安全的同時，可隨時破譯對方網絡通信密碼，洞悉對手的一舉一動，從而占據絕對信息優勢，甚至可以直接癱瘓和控制對方網絡，由此將置作戰對手于極為被動的不利地位，戰局可能出現“一邊倒”的情況。

以超常措施推進軍事應用

意大利軍事家杜黑指出：“勝利只向那些能預見戰爭特性變化的人微笑，而不是向那些等待變化發生才去適應的人微笑。”面對量子信息技術的機遇與挑戰，只有未雨綢繆，盡早規劃，提前部署，才能在未來戰爭中占據先機和主動，避免對手利用技術突然性陷我于被動。

目前，量子密碼已經從實驗室演示性研究邁向實際應用。發達國家軍隊已把量子信息技術作為引領未來軍事革命的顛覆性、戰略性技術。例如，美國防高級研究計劃局專門制定“量子信息科學和技術發展規劃”、研發量子芯片的“微型曼哈頓”計劃等。美國正加速推進量子信息技術的實際應用，美國白宮和五角大樓已安裝量子通信系統并已投入使用。英、法、德、日等國軍隊也相繼制定實施一系列發展量子信息技術的計劃。

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IBM近日慶祝在技術創新領域取得的輝煌紀錄，以此慶賀公司百年華誕。IBM研制出了動態隨機存儲器（DRAM）、磁盤驅動器、用在信用卡上的磁條，以及其他許多發明。IBM是世界上最富有創新精神的公司之一。

但計算機行業正在邁向新的未來技術，這項新技術具有與當年推出的硅芯片一樣的顛覆性和革命性，那就是量子計算。量子計算系統利用亞原子粒子的行為，處理現在由芯片上晶體管處理的計算任務。

這個未來距離今天還有10年到20年，甚至更遙遠。但如果能夠完全發揮量子計算的潛力，它也許會在芯片和硬件設計領域掀起一股開發熱潮，讓人聯想起幾十年前硅谷經歷的那一幕。

IBM的創新副總裁兼IBM院士Bernard Meyerson說：“想一想我們如今在著手處理的改變游戲規則的技術（指量子計算）。”Meyerson的職責就是有確保世人不會僅僅認為IBM在過去100年的輝煌就是其最好的。那是他談論芯片行業會出現變化的原因之一。

按照摩爾定律，將來這類晶體管的尺寸會比今天最先進處理器上的晶體管再縮小10倍，變得實在太小了，“以至于進入到量子力學操作的范疇――這方面根本沒有先例。”

Meyerson表示，一旦現有的技術達到尺寸縮小方面的極限――大概10年后，還會設法繼續取得進步，因為工程師們使用集成度很高的芯片制造緊密耦合系統，另外會在存儲器、緩存和速度處理方面有所改進。

不斷發展的這種勢頭會延長到20年，但之后，“你最好要有錦囊妙計。”Meyerson說。而其中一個錦囊妙計也許就是量子計算。

IBM研究中心的量子計算高級經理Bill Gallagher表示，IBM的研究人員多年來在研究量子計算的理論和潛力；最近他們一直在針對概念進行試驗。

Gallagher說：“這是我們在眼下最重要的基礎性研究項目之一，可能也是規模最大的基礎性研究項目之一。”他說，“已取得了良好的進展，但還有很長一段路要走。”

普通計算機由一組二進制比特數字組成，這個比特可能是0或1。但量子比特可以同時保存0和1這兩個狀態。量子計算機中的處理能力可以急劇增強，而不是一個接一個地執行計算。兩個量子比特（qubit）可保存4個不同的狀態――這4個狀態可以同時處理；三個量子比特可保存8個狀態，十個量子比特可保存1024個狀態。研究人員期望有朝一日，研制出有數千個量子比特的計算機。

但量子計算的亞原子世界帶來了嚴峻挑戰。要保持“量子相干性”（即運行計算的原子和電子之間相互作用保持一種穩定狀態）有多種方法，包括在-273℃攝氏度的溫度下進行處理（接近絕對零度），以減少熱干擾；以及使用超導金屬。延長可以保持相干狀態的時間是研究人員面臨的挑戰之一。

隨著研究的不斷繼續深入，量子計算市場正儼然形成。

關注的問題之一是，量子計算機最終能夠突破密碼保護技術。Security Innovation這家公司之前就一直在考慮這個問題，并研發出了公開密鑰算法NTRUSign。該公司表示，這種算法能夠抵御量子計算攻擊。它最近獲得了專利。

Security Innovation的首席科學家William Whyte說：“誰要是在制造需要十年后安全，很難升級的系統，就應該認真考慮這個問題：如果量子計算出現在世人面前，會發生什么。”

Whyte所在的公司是最早關注量子計算所帶來影響的一批公司之一。

Whyte關注量子計算市場的不斷發展，同時看到了業界在探索制造量子計算系統的種種想法和材料。

“我認為，你會看到非常有創意的想法迸發出來，”Whyte說；新公司如雨后春筍般地冒出來，有望“超越現有廠商”。

加拿大不列顛哥倫比亞省伯納比的D-Wave Systems就是這樣一家在制造量子計算系統的公司。D-Wave公司在上個月宣布，它已將第一套完整系統賣給了洛克希德?馬丁公司。該公司的研究成果上個月還發表在了《自然》科學雜志上。

D-Wave Systems的聯合創始人兼首席技術官Geordie Rose表示，經營了12年的這家公司在研制一種128量子比特的處理器，現已發展到了第23代。

量子系統旨在解決無法用傳統計算機很好地處理的一類問題，如機器學習、人工智能和數理邏輯。Rose表示，這類問題需要核查數量龐大的可能性，以便找到最佳答案。

在發展的初期階段， Rose認為創業公司具有優勢。他說：“因為條條框框少得多，效率就高得多；遠見卓識的人其角色重要得多。”

D-Wave這個例子還表明：即使在量子計算這個全新的領域，崛起的新興公司也會對傳統老牌公司構成新的挑戰。

IBM的Myerson持有發明證書，擁有多項專利權，還為硅鍺技術的研發作出了卓越貢獻。

如今，Meyerson肩負在IBM促進創新的重任，他及其團隊致力于提供全面的、跨學科領域的集成，以便在新領域獲得重大突破，又要確保IBM有一套流程以便不斷改進現有技術。

篇6

【關鍵詞】量子阱；線性組合算符；束縛極化子；溫度效應

The temperature effect of weak-coupling bound polaron in quantum well.

Li Ya-li Wang-Song

(School of Physics and Electronic，XuZhou Normal University,221116,Xuzhou,Jiangsu,China)

Abstract：Temperature dependence of the properties of the weak-coupling bound polaron in an infinite quantum well were investigate by using Linear-combination-operator and Variational method.The effects of the temperature on the vibration frequency λ,groun state energy E0 were iscusse.Numerical calculation illustrates that the groun state energy E0 of weak-coupling bound polaron will ecrease with increasing of the well width and the temperature.the vibration frequency λ will increasing with increasing of the temperature.

Key wors：Quantum well；Linear-combination-operator；bound polaron；temperature effect

1.引言

自從1975年，Dingle[1]等人第一次研究了量子阱中的光學特性開始，量子阱結構就引起人們的廣泛關注，因為它相比于其他材料具有更加奇特的性質。所以很多學者[1-3]運用各種方法對量子阱中的極化子的性質進行研究。Zhao等[4-5]運用修正的LLP變分法計算了拋物量子阱中電子（或空穴）的基態、第一激發態的躍遷能量，以及有限深拋物量子阱中束縛極化子的結合能。Zhao等[6]利用微擾法研究了量子阱中電子—聲子相互作用所引起的誘生勢。Dugaev等[7]運用分析方法討論了處于平行磁場中Ⅳ-Ⅵ族窄隙半導體量子阱內的能級。近年來，有一些學者[8-9]采用線性組合算符與變分相結合的方法研究了量子阱中極化子的性質。

然而，以上這些研究都是在低溫極限下進行的。而實際上，關于溫度對量子阱中極化子性質影響的研究更有意義。秦榮華等[10]運用格林函數理論研究了溫度對量子阱中極化子性質的影響。額爾敦朝魯等[11]運用Larsen諧振子算符代數運算和變分微擾相結合的方法研究了處于磁場中電子—體縱光學聲子耦合系統的溫度依賴性，得到了有限溫度下系統的自能。但到目前為止，應用線性組合算符和變分相結合的方法對量子阱中束縛極化子性質的溫度依賴性進行研究者甚少。本文運用線性組合算符與變分相結合的方法討論了溫度對無限深量子阱中弱耦合束縛極化子性質的影響，并給出量子阱中束縛極化子的基態能量和振動頻率隨溫度的變化關系。

2.理論

考慮一個在﹥d范圍是無限高勢壘材料和范圍內充滿極性半導體量子阱中電子的運動，并與極性半導體的LO聲子場相互作用。選擇平行于交界面的平面為x-y平面，阱心為原點。

利用Fröhlich極化子理論[12]系統的哈密頓量[13]可以寫成：

（1）

其中

（2）

（3）

（4）

（5）

（6）

其中分別是具有波矢W的聲子的產生和湮滅算符，K0是真空的介電常數，是電子的位置矢量，分別是電子的帶質量和聲子的頻率，VW由下式決定

（7）

V是半導體體積，其中無量綱耦合常數α可以表示為：

（8）

分別是半導體的靜態和高頻介電常數。

將庫侖勢作級數展開：

（9）

在近似絕熱的條件下，對電子的橫向運動的動量和坐標引進線性組合算符

（10）

（11）

其中λ是極化子的振動頻率，取為變分參量，下面對H進行幺正變換[14]

（12）

（13）

其中為變分函數，則哈密頓量變為：

（14）

選取體系的嘗試波函數[15]

其中：

選取嘗試波函數[16]

（15）

上式中 n=1,2,3,…

計算過程中將用到：

，

；

，

（16）

則該體系的期望值[17]

（17）

對fw求變分得到：

將fw代入（17）式，將求和變積分，得：

（18）

對變分，得到：

（19）

將代入（18）式，可以得到基態能量：

(20)

3.數值計算

在有限溫度下，電子-聲子系統不再處于基態，晶格振動不但激發實聲子，同時也使電子受到激發。極化子的性質是電子-聲子系處于各種狀態的統計平均。據量子統計學有極化子平均數和聲子平均數分別為：

（21）

（22）

為了更好的說明溫度對無限深量子阱中強耦合束縛極化子性質的影響，以GaAs晶體量子阱為例子，進行數值計算。在計算過程中所采用的材料參數如下：

，，，，

其中，α是電子和聲子的耦合常數，m0是自由電子的靜質量，以下圖中均用meV作為能量單位。

為了更為清晰顯示各個量之間的關系我們亦做出二維單值圖1至3。

圖1畫出束縛極化子的振動頻率λ與溫度T的變化關系，表明在RbCl晶體量子阱中，當溫度增加時束縛極化子的振動頻率λ也增加。

圖2畫出束縛極化子的能量E0在不同溫度T下與阱寬的變化關系，表明束縛極化子的能量E0隨阱寬的增大而減小。圖形顯示在阱寬較小時，量子阱中束縛極化子的基態能量的絕對值隨阱寬減小而急劇減小，顯示了量子尺寸效應，同時還表明溫度越高，量子尺寸效應越顯著。

圖3畫出當d=3nm，d=4nm，d=5nm時，束縛極化子的能量E0隨溫度T的變化關系，隨著溫度的增加，基態能量的絕對值是增大的。由式(20)我們可以看出，阱寬的不同取值只會影響圖形在能量軸E0上的截距亦或圖線的位置，但是三條曲線的形狀是相同的。

4.結論

運用線性組合算符及變分相結合的方法討論了量子阱中弱耦合束縛極化子的溫度依賴性。給出了無限深量子阱中束縛極化子的平均能量E0和振動頻率隨溫度的變化關系。結果表明，無限深量子阱中束縛極化子的振動頻率隨溫度升高而增大；平均能量隨溫度升高而減小，隨阱寬增大而減小。當阱寬較小時，平均能量隨阱寬減小而急劇增大，表現出量子尺寸效應，并且溫度越高，量子尺寸效應越顯著。

參考文獻

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B49(19):13680-13684.

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[17]曾謹言.量子力學教程[M].北京:高等教育出版社,2008.

篇7

[關鍵詞]：計算科學　計算工具　圖靈模型　量子計算

中圖分類號：TP301

文獻標識碼：A　文章編號：1003-8809(2010)-09-0004-01

1、“摩爾定律”與“計算的極限”

人類是否可以將電子計算機的運算速度永無止境地提升?傳統計算機計算能力的提高有沒有極限?對此問題，學者們在進行嚴密論證后給出了否定的答案。如果電子計算機的計算能力無限提高，最終地球上所有的能量將轉換為計算的結果――造成熵的降低，這種向低熵方向無限發展的運動被哲學界認為是禁止的，因此，傳統電子計算機的計算能力必有上限。

而以IBM研究中心朗道(R.Landauer)為代表的理論科學家認為到21世紀30年代，芯片內導線的寬度將窄到納米尺度(1納米=10-9米)，此時，導線內運動的電子將不再遵循經典物理規律――牛頓力學沿導線運行，而是按照量子力學的規律表現出奇特的“電子亂竄”的現象，從而導致芯片無法正常工作；同樣，芯片中晶體管的體積小到一定臨界尺寸(約5納米)后，晶體管也將受到量子效應干擾而呈現出奇特的反常效應。

哲學家和科學家對此問題的看法十分一致：摩爾定律不久將不再適用。也就是說，電子計算機計算能力飛速發展的可喜景象很可能在21世紀前30年內終止。著名科學家，哈佛大學終身教授威爾遜(EdwardO.Wilson)指出：“科學代表著一個時代最為大膽的猜想(形而上學)。它純粹是人為的。但我們相信，通過追尋“夢想―發現―解釋―夢想”的不斷循環，我們可以開拓一個個新領域，世界最終會變得越來越清晰，我們最終會了解宇宙的奧妙。所有的美妙都是彼此聯系和有意義的。”[論/文/網LunWenNe#Com]

2、量子計算系統

量子計算最初思想的提出可以追溯到20世紀80年代。物理學家費曼RichardP.Feynman曾試圖用傳統的電子計算機模擬量子力學對象的行為。他遇到一個問題：量子力學系統的行為通常是難以理解同時也是難以求解的。以光的干涉現象為例，在干涉過程中，相互作用的光子每增加一個，有可能發生的情況就會多出一倍，也就是問題的規模呈指數級增加。模擬這樣的實驗所需的計算量實在太大了，不過，在費曼眼里，這卻恰恰提供一個契機。因為另一方面，量子力學系統的行為也具有良好的可預測性：在干涉實驗中，只要給定初始條件，就可以推測出屏幕上影子的形狀。費曼推斷認為如果算出干涉實驗中發生的現象需要大量的計算，那么搭建這樣一個實驗，測量其結果，就恰好相當于完成了一個復雜的計算。因此，只要在計算機運行的過程中，允許它在真實的量子力學對象上完成實驗，并把實驗結果整合到計算中去，就可以獲得遠遠超出傳統計算機的運算速度。

在費曼設想的啟發下，1985年英國牛津大學教授多伊奇DavidDeutsch提出是否可以用物理學定律推導出一種超越傳統的計算概念的方法即推導出更強的丘奇――圖靈論題。費曼指出使用量子計算機時，不需要考慮計算是如何實現的，即把計算看作由“神諭”來實現的：這類計算在量子計算中被稱為“神諭”(Oracle)。種種跡象表明：量子計算在一些特定的計算領域內確實比傳統計算更強，例如，現代信息安全技術的安全性在很大程度上依賴于把一個大整數(如1024位的十進制數)分解為兩個質數的乘積的難度。這個問題是一個典型的“困難問題”，困難的原因是目前在傳統電子計算機上還沒有找到一種有效的辦法將這種計算快速地進行。目前，就是將全世界的所有大大小小的電子計算機全部利用起來來計算上面的這個1024位整數的質因子分解問題，大約需要28萬年，這已經遠遠超過了人類所能夠等待的時間。而且，分解的難度隨著整數位數的增多指數級增大，也就是說如果要分解2046位的整數，所需要的時間已經遠遠超過宇宙現有的年齡。而利用一臺量子計算機，我們只需要大約40分鐘的時間就可以分解1024位的整數了。

3、量子計算中的神諭

人類的計算工具，從木棍、石頭到算盤，經過電子管計算機，晶體管計算機，到現在的電子計算機，再到量子計算。筆者發現這其中的過程讓人思考：首先是人們發現用石頭或者棍棒可以幫助人們進行計算，隨后，人們發明了算盤，來幫助人們進行計算。當人們發現不僅人手可以搬動“算珠”，機器也可以用來搬動“算珠”，而且效率更高，速度更快。隨后，人們用繼電器替代了純機械，最后人們用電子代替了繼電器。就在人們改進計算工具的同時，數學家們開始對計算的本質展開了研究，圖靈機模型告訴了人們答案。

量子計算的出現，則徹底打破了這種認識與創新規律。它建立在對量子力學實驗的在現實世界的不可計算性。試圖利用一個實驗來代替一系列復雜的大量運算。可以說，這是一種革命性的思考與解決問題的方式。

因為在此之前，所有計算均是模擬一個快速的“算盤”，即使是最先進的電子計算機的CPU內部，64位的寄存器(register)，也是等價于一個有著64根軸的二進制算盤。量子計算則完全不同，對于量子計算的核心部件，類似于古代希臘中的“神諭”，沒有人弄清楚神諭內部的機理，卻對“神諭”內部產生的結果深信不疑。人們可以把它當作一個黑盒子，人們通過輸入，可以得到輸出，但是對于黑盒子內部發生了什么和為什么這樣發生確并不知道。

4、“神諭”的挑戰與人類自身的回應人類的思考能力

隨著計算工具的不斷進化而不斷加強。電子計算機和互聯網的出現，大大加強了人類整體的科研能力，那么，量子計算系統的產生，會給人類整體帶來更加強大的科研能力和思考能力，并最終解決困擾當今時代的量子“神諭”。不僅如此，量子計算系統會更加深刻的揭示計算的本質，把人類對計算本質的認識從牛頓世界中擴充到量子世界中。

如果觀察歷史，會發現人類文明不斷增多的“發現”已經構成了我們理解世界的“公理”，人們的公理系統在不斷的增大，隨著該系統的不斷增大，人們認清并解決了許多問題。人類的認識模式似乎符合下面的規律：

篇8

關鍵詞：量子遺傳算法；背包問題；修復函數

中圖分類號： TP301

文獻標識碼：A

0引言

背包問題是一個在運籌學領域里常見的優化難題[1]。工廠里的下料問題，管理中的資源分配，資金預算，投資決策，裝載問題等均可建模為背包問題。研究該問題的求解方法，無論在理論上，還是在實踐中都有較重要的意義。由于采用通常的數學方法很難在有限的時間內找出全局最優解，因此，背包問題的求解方法主要是一些啟發式算法[2], 如禁忌搜索算法、模擬退火算法等，也有一些文獻用遺傳算法求解該問題[3], 但當問題的規模較大時, 傳統遺傳算法求解的效果不太理想。

近年來，A.Narayannan和KukHyun Han等人將量子力學中量子比特、量子態疊加等概念引入到遺傳算法中，提出了量子遺傳算法（Quantum Genetic Algorithm，簡稱QGA）[4]。它以量子計算的一些概念和理論為基礎，如量子比特、量子態疊加等，用量子比特編碼來表示染色體，用量子門更新來完成進化搜索。量子遺傳算法在種群多樣性和計算并行性方面優于傳統遺傳算法，可有效提高算法的收斂速度，減少早熟收斂[5]。本文提出了一種帶修復函數的QGA來求解背包問題，在量子門更新時采用一種通用的旋轉角調整策略，使編程更為簡單。對于運行中產生的非法解，由修復函數進行修正。幾個典型背包問題的測試結果表明，這種具有自修復功能的量子遺傳算法在求解背包問題時，性能優于傳統遺傳算法。

1背包問題的描述

從計算復雜性理論來看，背包問題是個NP難題。它的描述有多種形式，本文僅考慮簡單0/1背包問題。

0/1背包問題可描述為：現有m個物品x1,x2,…,xm，每個物品的重量為wi，價值為pi。要從其中挑選若干物品放入背包，背包的總容量為c。問應該如何選擇物品，才能使背包中物品的總價值最大。

背包問題的數學表達為：

其中，xi只取0或者1，此時為0/1背包問題。

2量子遺傳算法（QGA）簡介

量子遺傳算法是量子計算與遺傳算法的結合。QGA基于量子計算中的量子比特和量子態疊加等概念，將量子比特的概率幅表示用于染色體的編碼，這樣，一個量子比特染色體可以表示多個態的疊加，使得該算法較傳統的遺傳算法具有更好的種群多樣性和更高的計算并行性。模擬量子坍塌的隨機觀察使種群更加豐富。在個體更新時采用量子旋轉門操作，而不是傳統遺傳算法中實現較復雜的交叉和變異操作，有效地提高了算法的收斂速度，并且可以方便地在算法的探索（exploration）和開發（exploitation）之間取得平衡，提高算法的尋優效率。

2.1量子比特編碼

在QGA中，染色體中的基因不是用確定性的值（如二進制數、浮點數或符號等）表示，而是用量子比特（qubit）表示，或者說是用隨機概率方式表示。一個量子比特不僅僅可以表示|0>態或|1>態，而且可以表示這兩種狀態的任意疊加態，即|0>態和|1>態的任意中間態。所以，該基因所表達的不再是某一確定的信息，而是包含所有可能的信息，對該基因的任一操作也會同時作用于所有可能的信息。一般地，一個基因（即量子比特）的狀態可表示為：

其中，α和β分別是|0>和|1>的概率幅，且滿足歸一化條件：

量子遺傳算法中采用的這種量子比特染色體表示形式，使一個染色體可以同時表示多個狀態信息（一個m位的量子染色體表示2m個可能的狀態），有利于保持種群的多樣性，克服早熟收斂。

2.2量子門更新操作

在QGA中，量子比特個體是遺傳信息的載體，而對信息的基本操作是由量子門來實現的。量子門通過對量子比特實施一種幺正變換來控制量子態的演化和傳遞，進而實現種群的進化。量子門的設計是QGA實現的關鍵，直接影響QGA的性能。一般情況下采用量子旋轉門U，其更新過程如下：

為其通過量子旋轉門更新后的新基因，θi為旋轉角，其大小和符號是根據一個事先設計的調整策略而確定的。旋轉角的幅值影響收斂速度，如果幅值過大，會導致早熟；若幅值過小，會使收斂速度減慢。其值一般在0.001π~0.05π之間[6]。與其他的進化算法類似，QGA也是一種概率搜索算法，只是其個體表示具有量子比特的形式。量子染色體的更新由量子門操作來完成，實際上是一種啟發式進化策略，有助于提高算法的收斂速度。

3帶修復函數的量子遺傳算法求解背包問題的實現

3.1修復函數

在求解背包問題時，背包的總容量c是確定的，但是，不一定每個解都滿足背包的容量限制條件（∑mi=1wixi≤c），必定有不滿足限制條件的解存在，因此，對非法解的處理是解決背包問題的一個重要步驟。

經典背包問題在求最大利潤時大多采用懲戒（penalty）函數和修復（repair）函數的方法[7]。本文采用修復函數的方法來修正非法解，使其變為可行的編碼。具體實現方法如下：

設置一個寄存器overfilled，放置二值數0或1。1表示背包已裝滿，0表示背包沒滿。

(1) overfilled置0。

(2) 若∑mi=1wixi>c，則overfilled置1。

(3) 當overfilled為1時，隨機選擇一個xi使其為0，直到∑mi=1wixi≤c。此時，將overfilled置0。

(4) 當overfilled為0時，隨機選擇一個xj使其為1，直到∑mi=1wixi>c。此時，將overfilled置1。

(5) 將最后選擇的一個xj置回0。

3.2算法實現

帶修復函數的量子遺傳算法求解背包問題的具體實現步驟如下：

（1） 初始化：產生初始種群

其中qtj為第t代種群中的第j個量子染色體。

式中，n是種群中量子染色體的數目，由于量子遺傳算法具有高度并行性，所以種群規模可以很小而不影響算法的性能，本文中取n=10；m為量子染色體的長度，即背包中物品的個數。初始化時，全部染色體的所有基因

都被初始化為1/2，這意味著一個染色體取到所有可能值的概率是相等的。

（2） 量子坍塌：對Q(t)中的個體進行一次觀測，以獲得一組確定的解P(t)={xt1,xt2,…,xtn}。其中，第j個染色體的觀測值xtj={xtj1,xtj2,…,xtjm}是一個長度為m的二進制串，其每一位xtji的值觀測為0或1是根據相應量子比特的概率選擇得到的。具體觀測過程為：產生一個0~1之間的隨機數r，若||2

（3） 修正非法解： 采用3.1節所述的修復函數修正不可行編碼，使所有的編碼都滿足背包限制條件，變為可行的編碼。

（4） 計算適應度：選取適應度函數為背包中物品的總價值。第j個染色體的適應度值fj=∑mi=1pi•xji。式中，pi是背包中第i個物品的價值；xji為第j個染色體的第i位觀測值，m為染色體長度，即背包中物品的個數。由于要求背包的最大價值，所以適應度值越大的個體越好。

（5） 更新種群：通過量子旋轉門，根據(3)式和(4)式更新Q(t)。本文采用一種通用的旋轉角調整策略[8]，如式(5)所示：

式中，θi為旋轉角；sign為符號函數；xtji和bti分別為解xtj與當前最優解bt的第i位；f(xtj)和f(bt)分別是它們的適應度值；

為種群中第j個染色體的第i個基因對；Δθi為量子比特旋轉的角度，其大小可以控制算法的收斂速度，本文中取0.01π。此調整策略可以用通常的表格形式表示，如表1。表中s(αtjiβtji)為量子比特旋轉的方向函數。圖1是量子旋轉門作用于量子比特個體的示意圖。例如，當xtji=0，bti=1時，若f(xtj)≤f(bt)，為使當前個體收斂到具有更高適應度的染色體，應該增加當前解對應量子比特取1的概率，即要使|變大，此時，在圖1中，若(αtji,βtji)在第1，3象限，θ應向逆時針方向旋轉（取正值），若在第2，4象限，θ應向順時針方向旋轉（Δθi取負值）。

為了驗證本文提出帶修復函數的量子遺傳算法在求解背包問題時的有效性，以兩個典型的背包問題為例，測試該方法的性能，并與傳統遺傳算法（CGA）進行比較。

算例1

采用文獻[9]中的一個背包問題實例，例子中有50個物品可供選擇，具體參數如下：

算法參數：

• 帶修復函數的量子遺傳算法（QGA）：種群大小為10，最大進化代數為500；

• 傳統遺傳算法（CGA）：種群大小為50，最大進化代數為500，交叉概率0.8，變異概率0.05。

用QGA解決此背包問題，可得到如圖3的進化過程曲線。用該算法可以求出該問題的最優解決方案，決策變量xi(i=1,2,…,m)為11010101111011011011011111110100001010011000001000，背包的總價值為3B103，總質量為1B000。而用傳統遺傳算法（種群大小sizepop=50，最大進化代數maxgen=500，交叉和變異概率分別為0.8和0.05）解決該背包問題無法得到全局最優解，運行結果如圖4所示。將圖3和圖4進行比較不難看出，傳統遺傳算法（CGA）的平均適應度迅速趨向全局最佳適應度，而量子遺傳算法（QGA）的平均適應度趨向全局最佳適應度的趨勢比較緩慢，由此可以說明，QGA雖然種群較小，但卻具有更好的種群多樣性。

物品隨機產生，物品個數m分別取100、250和500，物品重量wi為1~10之間均勻分布的隨機數，物品價值pi=wi+5，背包容量c=12∑mi=1wi。

采用傳統遺傳算法（CGA）和量子遺傳算法（QGA）分別對m＝100、m＝250和m＝500的三種背包問題進行求解，算法參數同算例1，得到每代最佳適應度的比較如圖5所示。從圖5中可以看出，量子遺傳算法的尋優能力明顯優于傳統遺傳算法。

分別用CGA和QGA對上述背包問題進行50次試驗，記錄下每次運行的最佳適應度值，即背包的最大總價值。50次運行結果的最優值、平均值和最差值如表2所示。

從以上兩個例子中可以看出，在求解背包問題時量子遺傳算法的尋優能力優于傳統遺傳算法。而且，從兩者的平均適應度曲線的比較可以看出，量子遺傳算法雖然種群規模小，但仍能保持種群中個體的多樣性，可以避免早熟收斂。而傳統遺傳算法在進化后期適應度高的個體大量繁殖，充斥整個解空間，這樣就容易導致算法停止在局部最優解上。總之，帶修復函數的量子遺傳算法在求解背包問題時具有優良的性能。

篇9

【關鏈詞】計算機發展趨勢 新型計算機

一、 前言

計算機的發展將趨向超高速、超小型、并行處理和智能化。自從1944年世界上第一臺電子計算機誕生以來，計算機技術迅猛發展，傳統計算機的性能受到挑戰，開始從基本原理上尋找計算機發展的突破口，新型計算機的研發應運而生。未來量子、光子和分子計算機將具有感知、思考、判斷、學習以及一定的自然語言能力，使計算機進人人工智能時代。這種新型計算機將推動新一輪計算技術革命，對人類社會的發展產生深遠的影響。

二、智能化的超級計算機

超高速計算機采用平行處理技術改進計算機結構，使計算機系統同時執行多條指令或同時對多個數據進行處理，進一步提高計算機運行速度。超級計算機通常是由數百數千甚至更多的處理器(機)組成，能完成普通計算機和服務器不能計算的大型復雜任務。從超級計算機獲得數據分析和模擬成果，能推動各個領域高精尖項目的研究與開發，為我們的日常生活帶來各種各樣的好處。最大的超級計算機接近于復制人類大腦的能力，具備更多的智能成份.方便人們的生活、學習和工作。世界上最受歡迎的動畫片、很多耗巨資拍攝的電影中，使用的特技效果都是在超級計算機上完成的。日本、美國、以色列、中國和印度首先成為世界上擁有每秒運算1萬億次的超級計算機的國家，超級計算機已在科技界內引起開發與創新狂潮。

三、新型高性能計算機問世

硅芯片技術高速發展的同時，也意味看硅技術越來越接近其物理極限。為此，世界各國的研究人員正在加緊研究開發新型計算機，計算機的體系結構與技術都將產生一次量與質的飛躍。新型的量子計算機、光子計算機、分子計算機、納米計算機等，將會在二十一世紀走進我們的生活，遍布各個領域。

1.量子計算機

量子計算機的概念源于對可逆計算機的研究，量子計算機是一類遵循量子力學規律進行高速數學和邏輯運算、存儲及處理量子信息的物理裝置。量子計算機是基于量子效應基礎上開發的，它利用一種鏈狀分子聚合物的特性來表示開與關的狀態，利用激光脈沖來改變分子的狀態.使信息沿著聚合物移動.從而進行運算。量子計算機中的數據用量子位存儲。由于量子疊加效應，一個量子位可以是0或1，也可以既存儲0又存儲1。因此，一個量子位可以存儲2個數據，同樣數量的存儲位，量子計算機的存儲量比通常計算機大許多。同時量子計算機能夠實行量子并行計算，其運算速度可能比目前計算機的Pentium DI晶片快10億倍。除具有高速并行處理數據的能力外，量子計算機還將對現有的保密體系、國家安全意識產生重大的沖擊。

無論是量子并行計算還是量子模擬計算，本質上都是利用了量子相干性。世界各地的許多實驗室正在以巨大的熱情追尋著這個夢想。目前已經提出的方案主要利用了原子和光腔相互作用、冷阱束縛離子、電子或核自旋共振、量子點操縱、超導量子干涉等。量子編碼采用糾錯、避錯和防錯等。量子計算機使計算的概念煥然一新。

2.光子計算機

光子計算機是利用光子取代電子進行數據運算、傳翰和存儲。光子計算機即全光數字計算機，以光子代替電子，光互連代替導線互連，光硬件代替計算機中的電子硬件，光運算代替電運算。在光子計算機中，不同波長的光代表不同的數據，可以對復雜度高、計算量大的任務實現快速地并行處理。光子計算機將使運算速度在目前基礎上呈指數上升。

3.分子計算機

分子計算機體積小、耗電少、運算快、存儲量大。分子計算機的運行是吸收分子晶體上以電荷形式存在的信息，并以更有效的方式進行組織排列。分子計算機的運算過程就是蛋白質分子與周圍物理化學介質的相互作用過程。轉換開關為酶，而程序則在酶合成系統本身和蛋白質的結構中極其明顯地表示出來。生物分子組成的計算機具備能在生化環境下，甚至在生物有機體中運行，并能以其它分子形式與外部環境交換。因此它將在醫療診治、遺傳追蹤和仿生工程中發揮無法替代的作用。目前正在研究的主要有生物分子或超分子芯片、自動機模型、仿生算法、分子化學反應算法等幾種類型。分子芯片體積可比現在的芯片大大減小，而效率大大提高，分子計算機完成一項運算，所需的時間僅為10微微秒，比人的思維速度快100萬倍。分子計算機具有驚人的存貯容量，1立方米的DNA溶液可存儲1萬億億的二進制數據。分子計算機消耗的能量非常小，只有電子計算機的十億分之一。由于分子芯片的原材料是蛋白質分子，所以分子計算機既有自我修復的功能，又可直接與分子活體相聯。美國已研制出分子計算機分子電路的基礎元器件，可在光照幾萬分之一秒的時間內產生感應電流。以色列科學家已經研制出一種由DNA分子和酶分子構成的微型分子計算機。預計20年后，分子計算機將進人實用階段。

4.納米計算機

納米計算機是用納米技術研發的新型高性能計算機。納米管元件尺寸在幾到幾十納米范圍，質地堅固，有著極強的導電性，能代替硅芯片制造計算機。“納米”是一個計量單位，大約是氫原子直徑的10倍。納米技術是從20世紀80年代初迅速發展起來的新的前沿科研領域，最終目標是人類按照自己的意志直接操縱單個原子，制造出具有特定功能的產品。現在納米技術正從微電子機械系統起步，把傳感器、電動機和各種處理器都放在一個硅芯片上而構成一個系統。應用納米技術研制的計算機內存芯片，其體積只有數百個原子大小，相當于人的頭發絲直徑的千分之一。納米計算機不僅幾乎不需要耗費任何能源，而且其性能要比今天的計算機強大許多倍。美國正在研制一種連接納米管的方法，用這種方法連接的納米管可用作芯片元件，發揮電子開關、放大和晶體管的功能。專家預測，10年后納米技術將會走出實驗室，成為科技應用的一部分。納米計算機體積小、造價低、存量大、性能好，將逐漸取代芯片計算機，推動計算機行業的快速發展。

我們相信，新型計算機與相關技術的研發和應用，是二十一世紀科技領域的重大創新，必將推進全球經濟社會高速發展，實現人類發展史上的重大突破。科學在發展，人類在進步，歷史上的新生事物都要經過一個從無到有的艱難歷程，隨著一代又一代科學家們的不斷努力，未來的計算機一定會是更加方便人們的工作、學習、生活的好伴侶。

參考文獻：

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[3]陳連水，袁鳳輝，鄧放.分子計算機.分子信息學，2005，(3).

[4]官自強.納米科技與計算機技術.現代物理知識，2003，(15).

篇10

關鍵詞： RSA密碼系統； 量子密碼 ； 一次一密； 量子密鑰分發

中圖分類號： TN918?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2013）21?0083?03

0 引 言

保密通信在人類社會中有著重要的地位，關系到國家的軍事、國防、外交等領域，同時也與人們的日常生活息息相關，如銀行帳戶存取、網絡郵箱管理等。保密通信關鍵在于密碼協議，簡稱“密鑰”。密鑰的安全性關系到通信的保密性。密碼學的發展也正是在加密者高明的加密方案和解密者詭異的解密技術的相互博弈中發展前行的，兩者互為勁敵，但又互相促進。隨著量子計算機理論的發展，傳統的安全通信系統從原理上講已不再安全。那么，是否存在一種無條件安全的通信呢？量子密碼又將給信息的安全傳輸帶來怎樣的新思路呢？本文從科學史的角度分析人類傳統的密碼方案，考察量子密碼發展的來龍去脈，為科學家提供關于量子密碼的宏觀視角，以便更好地推進關于量子密碼的各項科學研究。

1 人類歷史上影響巨大的密鑰思想

密碼學有著古老歷史，在近代逐漸發展成為一門系統的應用科學。密碼是一個涉及互相不信任的兩方或多方的通信或計算問題。在密碼學中，要傳送的以通用語言明確表達的文字內容稱為明文，由明文經變換而形成的用于密碼通信的那一串符號稱為密文，把明文按約定的變換規則變換為密文的過程稱為加密，收信者用約定的變換規則把密文恢復為明文的過程稱為解密。敵方主要圍繞所截獲密文進行分析以找出密碼變換規則的過程，稱為破譯。密碼協議大致可以分為兩類：私鑰密碼系統（Private Key Cryptosystem）和公鑰密碼系統（Public Key Cryposystem）。

1.1 我國古代的一種典型密鑰——陰符

陰符是一種秘密的兵符，在戰爭中起到了非常重要的作用。據《六韜·龍韜·陰符》記載，陰符是利用不同的長度來代表不同的信息，一共分為八種。如一尺的兵符代表“我軍大獲全勝、全殲敵軍”；五寸的兵符代表“請求補給糧草、增加兵力”；三寸的兵符代表“戰斗失利，士卒傷亡”。

從現在的密碼學觀點來看，這是一種“私鑰”，私鑰密碼系統的工作原理簡言之就是：通信雙方享有同一個他人不知道的私鑰，加密和解密的具體方式依賴于他們共同享有的密鑰。這八種陰符，由君主和將帥秘密掌握，是一種用來暗中傳遞消息，而不泄露朝廷和戰場機密的通信手段。即便是陰符被敵軍截去，也無法識破它的奧秘。由于分配密鑰的過程有可能被竊聽，它的保密性是由軍令來保證的。

1.2 古斯巴達人使用的“天書”

古斯巴達人使用的“sc仔tale”密碼，譯為“天書”。天書的保密性在于只有把密文纏繞在一定直徑的圓柱體上才能呈現明文所要表達的意思，否則就是一堆亂碼。不得不感嘆古代人的智慧。圖1為“天書”的示意圖，它也是一種“私鑰”，信息的發送方在信息時將細長的紙條纏繞在某一直徑的圓柱體上書寫，寫好后從圓柱體上拿下來便是密文。但是，它的保密性也非常的有限，只要找到對應直徑的圓柱體便很容易破譯原文。

1.3 著名的“凱撒密表”

凱撒密表是早在公元前1世紀由凱撒大帝（Caesar）親自設計用于傳遞軍事文件的秘密通信工具，當凱撒密碼被用于高盧戰爭時，起到了非常重要的作用。圖2為“凱撒密表”。從現代密碼學的角度看，它的密鑰思想非常簡單，加密時，每個字母用其后的第[n]個字母表示，解密的過程只需把密文字母前移[n]位即可。破譯者最多只要嘗試26次便可破譯原文。

1.4 德國密碼機——“恩尼格瑪”

二戰期間德國用來傳遞軍事機密的“ENIGMA”密碼機，它的思想基本類似于“凱撒密表”，但比“凱撒密表”復雜很多倍，它的結構主要分為三部分：鍵盤、密鑰輪和顯示燈盤。鍵盤可以用于輸入明文，顯示燈盤用于輸出密文，密鑰輪是其核心部分，通常由3個橡膠或膠木制成的直徑為6 cm的轉子構成，密鑰輪可以任意轉動進行編制密碼，能夠編制出各種各樣保密性相當強的密碼。它的神奇之處在于它不是一種簡單的字母替換，同一個字母在明文的不同位置時，可以被不同的字母替換。而密文中不同位置的同一個字母，可以代表明文中不同的字母。所以它的安全性較高，但也并非萬無一失，由于德國人太迷戀自己的“ENIGMA”密碼機，久久不愿更換密鑰，所以免不了被破譯的結局。

2 目前人類廣泛使用的密鑰及其存在的問題

2.1 現代廣泛使用的密碼系統——RSA密碼系統受到前所未有的挑戰

現代廣泛被用于電子銀行、網絡等民用事業的RSA密碼系統是一種非對稱密鑰。早在20世紀60年代末70年代初，英國情報機構（GCHQ）的研究人員早已研制成功。相隔十年左右，Ronald Rivest、Adi Shamir和Leonard Adleman才研制出類似的密碼系統，并以三個人的名字命名為“RSA”。它是一種公鑰密碼系統，工作原理如下：假設通信雙方分別為Bob和Alice。Bob公布一個公鑰，Alice用這個公鑰加密消息傳遞給 Bob，然而，第三方不可能用Bob的公鑰解密。原因在于加密變換巧妙，逆向解密困難。而Bob有與公鑰配對的私鑰。

RSA公鑰密碼系統巧妙地運用了分解因數和解離散對數這類難題，它的安全性依賴于計算的復雜性。雖然原理上可以計算出，但是計算出來也需要幾萬年的時間。然而，隨著量子計算機理論的成熟，RSA密碼體受到嚴重挑戰，隨著計算時間的縮短，RSA密碼系統的安全性令人堪憂，RSA密碼系統有可能隨著量子時代的到來被人類完全拋棄。

2.2 “一次一密”的最大的問題是密鑰分配

RSA密碼系統受到嚴重挑戰后，一次一密（One time Padding）的不可破譯性又被人們所記起。一次一密指在密碼當中使用與消息長度等長的隨機密鑰， 密鑰本身只使用一次。原理如下：首先選擇一個隨機位串作為密鑰，然后將明文轉變成一個位串，比如使用明文的ASCII表示法。最后，逐位計算這兩個位串的異或值，結果得到的密文不可能被破解，因為即使有了足夠數量的密文樣本，每個字符的出現概率都是相等的，每任意個字母組合出現的概率也是相等的。香農在1949年證明一次一密具有完善的保密性[1]。然而，一次一密需要很長的密碼本，并且需要經常更換，它的漏洞在于密鑰在傳遞和分發上存在很大困難。科學家試圖使用公鑰交換算法如RSA[2]，DES[3]等方式進行密鑰交換， 但都使得一次一密的安全性降低。因此，經典保密通信系統最大的問題是密鑰分配。

3 量子密碼結合“一次一密”實現無條件保密

通信

量子密碼學是量子力學和密碼學結合的產物，簡言之，就是利用信息載體的量子特性，以量子態作為符號描述的密碼。

3.1 運用科學史的視角探究量子密碼的發展過程

量子密碼概念是由Stephen Wiesner在20世紀60年代后期首次提出的[4]。

第一個量子密碼術方案的提出是在1984年，Charles Bennett， Gills Brassard提出一種無竊聽的保密協議，即，BB84方案[5]，時隔5年后有了實驗原型[6]。隨后，各類量子密碼術相繼出現，如簡單效率減半方案——B92方案[7] 。

1994年后，RSA密碼系統面臨前所未有的威脅，因為，經典保密通信依賴于計算的復雜性，然而，Peter Shor 提出尋找整數的質因子問題和所謂離散對數的問題可以用量子計算機有效解決[8]。1995年，Lov Gover 證明在沒有結構的搜索空間上搜索問題在量子計算機上可以被加速，論證了量子計算機的強大的能力[9]。Peter Shor和 Lov Gover量子算法的提出，一方面證明了量子計算的驚人能力，另一方面，由于經典密碼系統受到嚴重威脅，促使各國將研究重點轉向量子密碼學。

3.2 量子密碼解決“一次一密”的密鑰分配難題

一次一密具有完善的保密性，只是密鑰分配是個難題。

量子密鑰在傳輸過程中，如果有竊聽者存在，他必然要復制或測量量子態。然而，測不準原理和量子不可克隆定理指出，一個未知的量子態不能被完全拷貝，由某一個確定的算符去測量量子系統，可能會導致不完備的測量，從而得不到量子態的全部信息。另外，測量塌縮理論指出測量必然導致態的改變，從而被發現，通信雙方可以放棄原來的密鑰，重新建立密鑰，實現絕對無竊聽保密通信。量子密碼的安全性不是靠計算的復雜性來保障，而是源于它的物理特性。

這樣就保證了密鑰可以被安全分發，竊聽行為可以被檢測。因此，使用量子密鑰分配分發的安全密鑰，結合“一次一密”的加密方法，可以實現絕對安全的保密通信。

4 結 語

與經典密碼系統相比較，量子密碼不會受到計算速度提高的威脅，并且可以檢測到竊聽者的存在，在提出近30年的時間里，逐漸從理論轉化為實驗，有望為下一代保密通信提供保障，實現無條件安全的保密通信。

參考文獻

[1] SHANNON C E. Communication theory of secrecy systems [J]. Bell System Technical Journal， 1949， 28（4）： 656?715，

[2] 張蓓，孫世良.基于RSA的一次一密加密技術[J].計算機安全，2009（3）：53?55.

[3] 王偉，郭錫泉.一次一密DES算法的設計[J].計算機安全，2006（5）：17?18.

[4] WIESNER S. Unpublished manuscript circa 1969： conjugate coding [J]. ACM Sigact New， 1983， 15： 77?79.

[5] BENNETT C H， BRASSARD G. Quantum cryptography： public key distribution and coin tossing [C]// Proceedings of IEEE International Conference on Computers， Systems and Signal Processing. Bangalore， India： IEEE， 1984： 175?179.

[6] BENNETT C H. BRASSARD G. Experimental quantum cryptography： the dawn of a new era for quantum cryptography： the experimental prototype is working [J]. ACM Sigact News ， 1989， 20： 78?80.

[7] BENNETT C H， BESSETTE F， BRASSARD G， et al. Experimental quantum cryptography [J]. Journal of Cryptology， 1992（5）： 3?21.