二维量子卷积计算

杨利霞

二维量子卷积计算

6 @! I' t% T) \8 r
$ n0 a& \6 _9 `3 X9 `2 Q! n
1 E) _2 C: r3 @1 f2 M- D
5 A7 m  o1 S  h+ }2 f5 r
- b; L% B1 q+ W4 O  n/ h: ?4 v2 M2 {


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
2 m: @  `0 H/ \6 ^" N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
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
) Z9 n1 z- x" y4 V, C  _( h) W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
2 m1 o! o9 W" o2 |" c& ?% z0 }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
3 `& M4 I/ Z( B* }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
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
( C% D5 G6 @$ J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。

. V, ~; z! S$ G

8 N6 v2 P1 g1 Z& M) F