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摘要:
针对量子系统的状态识别,定义了一种量子模距离作为量子态之间的相似性度量,提出了一种基于量子模距离的聚类算法,它既适用于对量子叠加态的识别,也适合对量子纠缠态的识别.在算法中,根据待识别的样本量子态求取聚类中心,分别计算各量子态到聚类中心的量子模距离,根据量子模距离对量子态进行聚类识别.算例说明了这种聚类识别方法的合理性和有效性.
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文献信息
篇名 基于量子模距离的量子态聚类识别
来源期刊 量子光学学报 学科 物理学
关键词 量子态 识别 聚类 量子模距离
年,卷(期) 2003,(4) 所属期刊栏目 量子光学基础理论
研究方向 页码范围 144-148
页数 5页 分类号 O431
字数 1552字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-6654.2003.04.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈宗海 中国科学技术大学自动化系 151 2270 25.0 40.0
2 董道毅 中国科学技术大学自动化系 11 75 5.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
量子态
识别
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量子模距离
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量子光学学报
季刊
1007-6654
14-1187/O4
大16开
太原市山西大学光电研究所
1995
chi
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