量子聚类算法分析与研究任务书

 2021-08-19 11:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

学习量子信息的相关知识,学习K-means算法、K-Medians算法等经典的聚类算法,熟悉K-means算法、K-Medians算法等聚类算法的原理,并分析他们的优点与不足,采用量子的机制来实现和改进K-means算法、K-Medians算法,并将改进后的算法与经典算法进行对比,分析采用量子信息技术的优点。

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

1.熟悉经典聚类算法,如K-means算法、K-Medians算法等

2.学习量子信息相关基础知识

3.采用量子机制,实现或改进K-means算法、K-Medians算法等量子聚类算法

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3. 主要参考文献

[1] Seth Lloyd, Masoud Mohseni, Patrick Rebentrost Quantum algorithms for supervised and unsupervised machine learning

[2] Maria Schuld, Ilya Sinayskiy and Francesco Petruccione An introduction to quantum machine learning 2014.09

[3] X.-D.Cai, D.Wu, Z.-E. Su, M.-C. Chen, X.-L. Wang, Li Li, N.-L. Liu, C.-Y. Lu and J.-W. Pan Entanglement-Based Machine Learning on a Quantum Computer 2015.05

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