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陈珊琳 (陈珊琳.) [1] | 黄春晖 (黄春晖.) [2] (Scholars:黄春晖)

Indexed by:

CQVIP PKU CSCD

Abstract:

为了将功能强大的神经网络应用到连续变量量子信息处理中,需要建立连续变量的量子神经网络(QNN)模型.以相干态量子逻辑门为基元,基于QNN原理构建了由输入层、隐藏层和输出层组成的量子线路,实现了连续变量相干态量子神经网络(CSQNN)功能.模型通过多控CNOT门实现量子态操作,利用相位旋转门完成网络参数的学习训练.仿真结果表明在CSQNN辅助下,阻尼系数为0.5的振幅阻尼信道的量子隐形传态保真度显著提高,趋近1,说明提出的CSQNN模型能有效处理连续变量量子信息.

Keyword:

学习训练 连续变量 量子信息 量子神经网络 量子隐形传态

Community:

  • [ 1 ] [陈珊琳]福州大学
  • [ 2 ] [黄春晖]福州大学

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Source :

量子电子学报

ISSN: 1007-5461

CN: 34-1163/TN

Year: 2017

Issue: 4

Volume: 34

Page: 467-472

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