二维量子卷积计算

杨利霞

二维量子卷积计算

2 X  x. [( v$ H9 s) {8 h( }

  _& `; y9 E# I: k1 L2 L$ T0 |



4 a. N" B1 h& Y" I
目前一维量子卷积计算不能满足当前机器学习、图像识别等算法的要求。由于量子卷积神经网络模型主要是处
理多维信息，有必要将一维量子卷积的维数推广到二维，进行二维量子卷积计算的研究，使得量子卷积计算不受维数
3 \- F4 W: b9 U的影响，可以更好地应用于量子卷积神经网络。在量子计算中，量子态的叠加和纠缠使量子计算具有并行计算的能
. i- }- c, u1 `% |6 D- c. c7 M力，与一维量子卷积相比，二维量子卷积在并行计算中具有更高的优势，二维量子卷积计算更适合目前量子卷积神经
网络中量子卷积层的研究与设计。在一维量子卷积计算的基础上，基于量子图像表示方法，探究了二维量子卷积计算
# L8 n' o- r; D. g! m- P& h" h的量子线路设计，设计了通用的二维量子卷积线路模型。由于经典信息不能直接用于量子计算，首先将经典信息进行
! x9 ^. M, o- H量子化编码，处理后的量子信息输入到二维量子卷积计算的量子电路中，完成概率幅和加法计算，最后通过测量得到
, V9 G, d: k, ~$ A  w量子卷积的结果。二维量子卷积算法大大减少了卷积计算的步骤，提高了计算速度，增加了信息的存储空间。为量子
卷积神经网络模型中量子卷积层的设计规则提供了理论依据，为高维量子卷积计算提供了参考和可能的途径。


2 i2 E( L: |; k( h4 q) ?( Y

8 m; ]# P: A4 ]4 q, G" b