基于Hamming距离和量子搜索算法的联想分类器设计

摘要

针对现有联想分类器不能存储重复样本的问题，提出一种基于Hamming距离和量子搜索算法的量子联想分类器设计方法，并给出联想分类器存储和分类的线路图.该方法需提前准备5组量子比特，分别对Hamming距离、输入样本、模式样本、类别和序号进行编码.首先，根据样本总体N,计算联想分类器所需的量子位数，再利用量子旋转门和Hadamard门将初态为■的量子位旋转为恰好包含N个基态的均衡叠加态；其次，根据待存储样本的类别和值，将剩余两组初始状态为■的量子位通过可控操作转换为相应的量子基态；最后，基于量子最小搜索的分类方法，计算输入样本与所有存储样本之间的Hamming距离，再使用固定相位Grover量子搜索算法搜索这些Hamming距离的最小值，最小值对应存储样本的类别即为输入样本的类别，具体的分类结果可通过测量寄存器中的量子态得到.

关键词

量子联想分类器 / 均衡叠加态 / Hamming距离 / 量子最小搜索

基金资助

黑龙江省自然科学基金(批准号：LH2019F004)