高越
- 作品数：1 被引量：5H指数：1
- 供职机构：东南大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 量子K-近邻算法被引量：5
- 2015年
- 为了提高经典K-近邻算法的效率,引入量子计算理论,将Grover算法中的Oracle算子以及相位估计算法嵌入经典K-近邻算法,提出一种量子K-近邻算法.该算法首先将样本点和待分类点的向量信息制备成量子叠加态,采用可逆的量子控制交换门并行计算待分类点和样本点的相似度,然后利用相位估计算法将相似度信息存储到量子比特中,最后使用Grover算法一次性搜索出最相似的k个点.对嵌入的量子计算部分的理论分析结果表明,量子K-近邻算法可以明显降低经典计算复杂度,且提出的算法在已有算法计算复杂度O(RkM)的基础上,再次带来了k值的二次加速O(RkM),其中R为Oracle算子的执行次数,M为样本全局个数.
- 陈汉武高越张军
- 关键词：K-近邻算法量子算法
