基于Grover算法的量子处理架构的设计与仿真研究

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量子计算机利用量子系统可逆运算的特征,可以有效解决经典计算机的耗热问题,具有较高的计算性能,受到了科学界和高新产业界的高度关注。而Grover量子搜索算法应用广泛,可以实现无序搜索问题的的二次加速,所以针对基于绝热量子退火算法的量子计算系统并未发现预期的量子加速的难题,本文在设计量子计算的核心量子处理器中采用了基于Grover算法的量子处理架构的新方案。
  首先,详细介绍了Grover量子搜索算法和量子傅里叶变换,在此基础上,针对混合架构经典—量子算法的量子算法处理单元,设计了基于Grover算法的量子处理架构,并考虑了反馈控制对所提构架的影响。
  其次,将一种用于量子计算仿真的量子程序设计语言QCL引入Grover量子搜索算法中,它使用经典通用语言来定义量子计算机中的实际基本指令序列,适合在经典计算机上对量子算法进行数值模拟,用于控制混成量子体系结构中的量子计算机并处理测量结果。因此,采用了一种基于量子程序设计语言的软件模拟方法对所提量子处理架构进行验证。
  然后,针对经典计算机无法有效模拟量子系统固有并行特性的问题,采用现场可编程逻辑门阵列技术为量子硬件仿真的高度并行性提供了一个可行的平台,它允许比等效软件模拟方法具有更高的处理速度。因此,选择了一种基于串并行结构的FPGA硬件仿真方法对所提量子架构进行验证。在所提仿真框架中,通过管理资源需求对量子比特的指数级增长,量子计算被映射到一个有利于可扩展性的串并行数据通路结构,充分展示了所提量子处理框架的可行性。
  最后,采用两种不同的软硬件方法对所提架构进行执行与模拟,并对其进行对比分析。实验结果与分析表明,所提量子处理架构的设计是可行的。该架构可提高量子搜索算法的执行性能,它可以作为量子计算机中的一个量子节点或在经典计算机上执行量子算法的量子协处理器,且利用反馈调节可以有效实现量子搜索算法的最佳性能。同时,其硬件仿真较软件模拟具有显著优势。
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