本文關鍵詞：量子K近鄰算法研究　出處：《東南大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：近十年來,隨著量子計算研究的深入和機器學習算法領域的快速發(fā)展,涌現(xiàn)了很多量子機器學習算法。很多學者開始考慮將量子計算的理論、思維、方法和技巧應用到機器學習的算法中,利用量子信息計算的本原特性提高經(jīng)典機器學習算法的運行效率或準確率。量子機器學習算法不僅僅停留在理論研究上,最近已經(jīng)有物理學家根據(jù)提出的量子機器學習算法理論實現(xiàn)了該算法,這些理論研究的深入和物理實現(xiàn)上取得的成果為研究新的量子機器學習算法提供了參考。本文首先介紹了量子算法的基本理論,包括量子比特,量子門,量子計算的并行性,在此基礎上引出了兩個經(jīng)典的量子算法：量子Grover搜索算法和相位估計算法,對這兩種量子算法進行了描述,然后介紹了經(jīng)典的機器學習算法：K近鄰分類算法,主要討論該算法的三個方面的內容：相似度的度量、搜索最接近的k個點所使用的算法和該算法的優(yōu)缺點。接著本文就K近鄰算法計算量較大的不足提出了一種量子K近鄰算法,將經(jīng)典K近鄰算法的部分步驟使用量子算法來實現(xiàn),利用量子疊加態(tài)和量子并行計算的特性對經(jīng)典的K近鄰算法帶來了時問上的加速,提高了計算的效率,與已提出的算法相比再一次帶來了k值的二次加速。
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP181;O413

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