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基于量子模距离的量子态聚类识别
基于量子模距离的量子态聚类识别
作者:
董道毅
陈宗海
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
量子态
识别
聚类
量子模距离
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
传播情况
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识别
聚类
量子模距离
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
量子光学学报
主办单位:
山西省物理学会
中国物理学会量子光学专业委员会
出版周期:
季刊
ISSN:
1007-6654
CN:
14-1187/O4
开本:
大16开
出版地:
太原市山西大学光电研究所
邮发代号:
创刊时间:
1995
语种:
chi
出版文献量(篇)
1434
总下载数(次)
2
总被引数(次)
3055
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