针对旅行商问题(TSP)，提出了一种新的混合量子优化算法――量子蚁群算法。量子蚁群算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁的当前位置，采用量子旋转门更新蚂蚁的位置，选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试。仿真实验表明，该算法具有很好的精确度和鲁棒性，可使搜索空间加倍，比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性。

量子近似优化算法（QAOA） 使用Qiskit解决随机图上的最大割问题的QAOA实现 请参阅QAOA_Doc.ipynb了解展开说明 待进一步编辑...

AdiaQC 绝热量子计算求解器用于模拟各种问题（包括一些机器学习问题）。 这是用 Python 2.7.4 编写的，仅在 Linux 上进行了测试，但可能对您有用（如果确实如此，请告诉我）。 需要 SciPy（NumPy、PyLab）。 可能通过一些小调整与 Python3 一起使用（如果你做了它们，请分享）。 运行一个问题看起来像： python2 run.py -p [问题] 其中 [problem] 可以是包含在内的 hopfield.py（*.py 是多余的，无论如何都删除了扩展名，您可以在没有它的情况下指定）。 问题文件定义了一个名为“参数”的函数。 它接受命令行参数作为字典。 如果您需要为每个实例做一些特殊的事情，或者您想指定一种模拟类型，这对于具有大量实例的模拟非常有用。 cmd 参数是： --problem：指定问题文件路径相对于AdiaQC/problems

欧洲量子突破智能系统，具备优质的长期稳健盈利能力，很完美的运用了量子动力原理，上下根据量子懂力进行交易，它会根据当前的行情的不断变化，进行取样读取传感因子，赛选出最优的信号点位，和止损止盈点位，平仓以及量子学判断出场。

本文介绍了量子计算机的概念和发展历程，以及与传统计算机的区别和优势。随着社会的发展，计算机已经成为人们生活中不可或缺的一部分，而量子计算机的出现将会带来更加高效和精确的计算能力。本文还提供了一份量子计算机简介的PPT课件，方便读者了解更多相关知识。

考试科目：《量子力学》（B 卷） 学年学期：2014 学年第 3 学期 姓 名： 学 院/系：物理科学与工程技术学院 学 号： 考试方式：闭卷 年级专业： 考试时长：120 分钟 班 别： 任课老师：贺彦章 警示 《中山大学授予学士学位工作细则》第八条：“考试作弊者，不授予学士学位。” 注意：要求按(1),(2),…步骤，并写详细的推导过程；带星号“*”是选做。 1. 在某温度附近，钠的价电子能量约为5电子伏。(6分) (1)利用相对论的动能关系，计算电子的速度v(保留3位有效数字)； (2)比较v与光速，说明这个电子是相对论性质还是非相对论性质； (3)求电子的德布罗意波长(保留3位有效数字)； (4)*讨论分析。

随着间歇性电源(分布式风电、光伏)在中、低压配电网中渗透率的提高，多个微电网可能共存于一个区域配电网中，各微电网间能量互济与协调控制的微电网群技术开始引起广泛的关注。以微电网研究为基础，分析了微电网群的典型特征及拓扑结构。以微电网群功率波动为研究对象，建立了微电网群功率波动熵值的动态调度模型，采用量子粒子群优化算法进行求解实现优化控制。仿真结果验证了所提微电网群功率优化控制方法的正确性和有效性。

为了进一步提高量子行为粒子群优化(QPSO) 算法的全局收敛性能, 有效改善算法中存在的粒子早熟问题,提出一种基于完全学习策略的改进QPSO 算法(CLQPSO). 该学习策略改变了QPSO 中局部吸引子的更新方式, 充分利用了种群的社会信息. 采用8 个测试函数对算法性能进行比较分析. 实验结果表明, 所提出的改进算法不仅收敛速度快, 而且全局收敛能力好, 收敛精度优于PSO 算法和QPSO 算法.

国外经典量子光学书 Mark Fox著 牛津大学出版 值得一读

第二章 原子的量子态 玻尔模型.ppt 教育课件