量子计算意义精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的量子计算意义主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：量子计算意义范文

关键词：机器人；联盟；蚁群算法；量子蚁群算法

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）15-3596-03

在多机器人系统中，单个机器人个体的资源、能力与智能都是有限的，往往不能独自完成特定的任务。为了完成任务，机器人之间就必须相互协作，通过结成联盟来提高求解问题的能力[1]。因此联盟是多机器人系统的重要合作方式，而机器人联盟生成问题（Multi-Robot Coalition Formation）则成为多机器人系统研究中一个关键的基础性问题，主要研究如何在多机器人系统中动态生成面向任务的最优机器人联盟。从1993年提出联盟方法以来，国内外学者对面向任务的联盟生成进行了大量的研究工作，其中智能进化算法由于具有全局寻优能力强、收敛速度快等优点，在近年来更是被广泛地应用到机器人联盟问题的求解中，如蒋建国、夏娜、李杰等[2-4]基于粒子群和蚁群算法、许波等人[5-6]基于量子粒子群算法，这些方法在可接受时间内获得的解的质量有所提高，仿真实验也验证了智能算法的高效性。

1 机器人联盟问题描述

机器人联盟C是一组相互合作、能共同完成某一任务的一个或多个机器人集合。若系统中有n个机器人集合[R={R1，R2，…，Rn}]，则一个联盟C就是R的一个非空子集。在多机器人系统中，每个机器人[Ri]都具有一个能力向量[Bi=b1i，b2i，…，bri]， [bji≥0，（1≤i≤n，1≤j≤n）]，用于定量描述[Ri]执行某种特定动作的能力大小，若[bji]=0，则表示[Ri]不具备能力[bji]。任务t具有一定的能力需求[Bt=b1t，b2t，…，brt]。联盟C具有一个能力向量[BC=b1C，b2C，…，brC]，BC是联盟中所有机器人能力向量的总和，即[BC=Ri∈CBi]，联盟C能完成任务t的必要条件是：[BC≥Bt]。

任何一个联盟C都有联盟代价CostC、联盟收益ProfitC和联盟值ValueC，若联盟C不能完成任务，则联盟值ValueC为0，否则，ValueC为一正数，并且随着ProfitC值的递增而递增，随着CostC的递增而递减。因此在本文中我们将联盟值定义为：ValueC=ProfitC /CostC（当联盟C不能完成任务时，ProfitC=0）。机器人联盟问题就是要求出能完成任务的并拥有最大ValueC值的最优联盟。

2 量子蚁群算法（QACA）

2.1编码方式

2.2 量子信息素

量子蚂蚁[QAtk]的量子信息素值[Qτtk]的具体表示如下：

[Qτtk=βt112βt122…βt1n2βt212βt222…βt212??βtij2?βtn12βtn12…βtnn2] （2）

通过上面公式可以发现，量子信息素量直接通过相应的量子蚂蚁就可获得，采用这种量子信息素表示方式使得信息素的更新操作变得非常简单，不需要任何参数，对于各路径上信息素的挥发和增强完全可以通过对量子蚂蚁的更新来完成，例如：若蚂蚁在机器人 i 上选择了机器人 j 作为盟友，并成为较优的联盟组合，则机器人 i 到机器人 j 就是用来更新量子蚂蚁的较优路径中的一条边，通过更新量子蚂蚁，会使得其概率幅[βtij]的值增加，从而[βtij2]也增加，即使得机器人 i 到 机器人 j 路径上的信息素得以增强；反之，该路径上的信息素会有所挥发。

2.3 多种群并行搜索及量子交叉

为了避免算法陷入局部最优，我们采用多种群并行搜索策略，得到解空间中不同区域的最优值。在进化初期，以各种群最优值为进化目标引导搜索方向。每进化一定代数后，比较各种群的最优值，保留全局最优个体，并以该最优个体取代各种群中最差个体。若某种群连续若干代仍没有找到更优个体时，则利用量子信息的纠缠和干涉特性执行一种量子交叉策略，以促进种群内部的信息交流，增强种群多样性。量子交叉的具体做法如下：

2.4 算法流程

求解机器人联盟问题的量子蚁群算法（QACA）具体操作步骤如下：

1） 初始化N组量子蚁群；

2） 分别计算各组种群的量子信息素[Qτ（t）=Qτtk，k=1，2，…m]；

3） 构建路径，计算适应度；

4） 判断是否满足终止条件，若满足，则算法终止，否则执行下一步；

5） 采用量子旋转门[7]更新量子蚁群[QA（t）]；

6） 进化每间隔D代，记录所有种群中全局最优个体，并以全局最优个体取代各种群中最差个体。若某种群连续D代没有找到更优个体，则执行量子交叉操作；

7） t=t+1，算法转到（2）继续执行，直到算法结束。

3 仿真实验

为了验证算法的有效性，将QACA与文献[3]中基本蚁群算法（BACA）和文献[8]中的量子遗传算法（QGA）进行比较。实验中机器人个数、能力向量及任务等相关参数选用文献[5]中给定的实验数据，其它参数设定为：种群规模100，进化代数1000，[α]=1，[β]=2，D=10。针对给定的联盟问题，分别采用QGA、BACA和QACA三种算法进行50次独立实验，并记录下50次实验中各算法找到的最优联盟值、最差联盟值、平均联盟值，及最快搜索到最优解的迭代次数和50次实验平均搜索到最优解的迭代次数。通过考察这几个参数指标，可以实现对算法全局寻优性能及收敛性能的比较，其对比实验结果见表1。

从表1的统计结果可以看出， QACA算法无论在最好情况、最差情况还是平均情况下都要明显优于QGA和BACA算法。这表明在相同的迭代条件下QACA算法能够搜索到较高质量的解，具有较好的全局寻优能力。而通过搜索到最优解的迭代次数，可以表明QACA算法的收敛速度较快，且收敛稳定性较高。

4 结束语

将蚁群算法与量子进化算法思想相结合，提出了一种求解机器人联盟问题的量子蚁群算法（QACA）。算法中根据量子编码的多样性特性，设计了一种新的信息素表示及更新方式；为了避免搜索陷入局部最优，设计了一种多种群并行搜索和量子交叉策略。最后将QACA与BACA和QGA进行仿真实验比较，测试结果也表明了算法具有一定的优势。在QACA基础上的多任务联盟问题求解将是我们下一步研究工作的重点。

参考文献：

[1] Lovekech V， Julie A. Multi-robot coalition formation[J]. IEEE Transactions on Robotics， 2006， 22（4）： 637–649.

[2] 蒋建国，张国富，齐美彬，等.基于离散粒子群求解复杂联盟的并行生成[J].电子与信息学报， 2009， 31（30）： 519-522.

[3] 夏娜，蒋建国，魏星，等.改进型蚁群算法求解单任务agent联盟[J].计算机研究与发展，2005，42（5） ：734-739.

[4] 李杰，王爱民，于金刚，等.一种非线性动态自适应的Agent联盟生产算法[J].小型微型计算机系统， 2012， 33（8）： 1792-1794.

[5] 许波，余建平.基于QPSO 的单任务Agent 联盟形成[J].计算机工程， 2010， 36（19）： 168-170.

[6] 许波，彭志平，余建平，等. 基于量子多目标进化算法的多任务Agent 联盟生成[J] .系统工程理论与实践， 2012， 32（10）： 2254-2261.

第2篇：量子计算意义范文

[关键词] 车辆路径问题 蚁群算法 自适应策略

一、引言

车辆路径问题（VRP）是物流研究领域中一个具有十分重要理论和现实意义的问题，该问题可以描述为一个需求点位置已知的物流服务网络的车辆配送问题，其目标就是寻找最小费用的车辆配送路线。车辆路径问题是一个著名的NP 完全问题，只有当其规模较小时，才能求得其精确解。近年来，大量的研究结果显示，启发式算法在求解大规模车辆路径问题时是一种有效的途径。

蚁群算法（ACO)是由意大利学者Dorigo等人在20世纪90年代初首先提出来的，它是继模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法、人工神经网络等以后的又一种应用于组合优化问题的启发式搜索算法。比较有代表性的研究有，M.Dorigo等人使用蚁群算法解决TSP问题，然后进一步把它们的方法扩展到了解决不均衡的TSP、QAP和job-shop调度问题中；为了克服在Ant-Q中可能出现的停滞现象，Stützle,T.等人提出了MAX-MIN蚁群算法，称作MMAS，该算法为了避免算法过早收敛非全局最优解，将各路经的信息素浓度限制在[τmin,τmax]之间，各路径初始信息素初值设为最大值τmax，并且一次循环后只增加路径最短的蚂蚁经过路径的信息素；吴庆洪等人提出了具有变异特征的蚁群算法，在基本蚁群算法中引入变异机制，充分利用了2-交换法简洁高效的特点；姚宝珍[4]提出了一种自适应的蚁群算法，该算法可以根据搜索的阶段调整参数;陈等人提出了一种基于分布均匀度的自适应蚁群算法，该算法根据优化过程中解的分布均匀度，自适应地调整路径选择概率的确定策略和信息量更新策略。蚁群算法作为一种新的启发式算法已经成功地应用到了许多领域，在车辆路径问题也有很多学者进行了大量的研究，主要有文献等。本文采用了一种自适应的蚁群算法（AACO）来求解车辆路径问题，并通过一个实例对该算法进行了检验。

二、问题描述

一个典型车辆路径问题可以描述为：设配送中心有M辆车，需要对N个顾客进行服务，每个客户的需求量为qi(i=1,2,…,N)，每辆车的最大载重量为V。设结点集合为C(c0,c1,c2,…,cN)，其中c0代表配送中心，而其它的N点代表N个顾客；fij表示客户i到客户j的阻抗或成本，其可以表示时间、行驶里程或其它费用等，定义变量如下：

三、自适应的蚁群算法

1.自适应转移规则

蚂蚁运动过程中会优先选择含“信息素”浓度较大的路径。但是蚁群在搜索过程中，为了使蚁群算法能够得到全局最优解就必须在搜索过程中保持很强的随机性，而蚁群算法的收敛又要求一定的确定性，转移规则必须解决的就是寻找二者的平衡点。转移规则决定了算法的执行效率，当源问题确定后，信息素强度（信息素更新策略中确定）和期望度（根据源问题相关的贪婪式算法得到）也基本确定，因此如何确定两个启发式因子（α和β）则非常重要。通常两个参数是通过仿真来确定，大多数研究中采用的是固定值，这样就忽略了蚁群在进化过程中，信息素和期望度的相对重要程度。比如在进化的最初，系统还没有信息素存在，这时，对于蚂蚁的运动来说，期望信息更加重要，也就是说，确定性信息占主导地位；而随着信息素更新，蚂蚁的运动将逐渐重视路径中的信息素强度，也就是蚁群在系统中的累积信息。基于此，我们设计了一种自适应的转移规则，对于第i点的第k只蚂蚁来说，它选择下一点j的概率如下：

这里τij是 (i,j)边信息素的强度；ηij是(i,j)边的能见度；α和β分别是信息启发式因子和能见度启发式因子。α的大小反映了蚁群在路径搜索中随机性因素作用的强度，β的大小则反映了蚁群在路径搜索中确定性因素作用的强度；tabuk是禁忌集合（在TSP问题中已经经过的点就被认为是不可行点）；t是进化代数；T是预设的最大进化代数，这里设T=400；[ ]是取整符号。

2.自适应信息素更新策略

信息素为蚂蚁之间提供了间接的通信手段，也就是说，蚂蚁可以通过感知信息素浓度来完成彼此间的通信。蚂蚁依据转移规则沿着不同的点游历，直至构成了一个源问题的解决方案。每次循环后，在每条边上的信息素浓度将依据更新策略更新。

其中，ρ是信息素残留系数，这里ρ=0.8; 是第k只蚂蚁在当前循环中在(i,j)边上的信息素增量，p是蚁群的规模，在现实的蚁群系统中，较短路径上的信息素浓度更高；相似的，在蚁群算法中，与最优方案更接近的路径中获得的信息素越多，使其在下一循环中更有吸引力。

在整个进化过程中均采用这种静态的更新策略可能会使算法陷入局部最优。比如某条局部最优路径上存在信息素增量，而且随着进化的深入，信息素增量会越来越大，而如果最佳路径还未被走过，其上的信息素只有蒸发项而变得越来越小，在下次搜索被选择的概率较小，这样就会使局部的最优路径很快就占据了统治地位，使算法陷入局部最优。虽然max-min系统一定程度上控制了陷入局部最优的可能性，但是更新策略仍然是一个问题。为此，我们提出了一种自适应的信息素更新策略，就是在进化的最初，我们采用了较大的信息素增量，而当进化的一定程度后，减小了信息素增量，使算法可以进行详细的局部搜索，具体公式如下：

其中，Q是一个常数，这里设Q=1000。

四、实例研究

为了验证自适应蚁群算法的有效性，本文采用芜湖市的数据对该算法进行了检验。芜湖市的人口数量大约为222万人，面积为3,317平方公里，其道路网的长度为1,622公里。本文选取是由1个配送中心服务22个客户（大型购物中心）的实例。

本节假设所有中心的车队都由容量为1的均一车型组成，并将每个客户的需求都按比例缩放到[0,1]（图1）。然后使用Visual C++.Net 2003实现该算法，同时运行在由8台计算机（512M内存、3000MHZ处理器）组成的集群环境。为了评价自适应蚁群算法（AACO）的性能，本文将该方法与传统的蚁群算法（ACO）以及MMAS[2]，在同样参数下三种方法运行10次，图2和图3分别显示的是三种算法的计算结果和运行时间。

我们可以发现三种算法的优化质量和计算时间上存在差异，AACO在优化质量和计算时间上是三者中最好的，而MMAS的优化质量略优于ACO的优化质量，这是因为MMAS将各路径的信息素浓度限制在[τmin , τmax ]之间，各路径初始信息素初值设为最大值τmax，并且一次循环后只增加路径最短的蚂蚁经过路径的信息素，从而避免算法过早收敛非全局最优解。而自适应策略可以根据搜索的不同阶段自适应调整参数，扩大搜索空间，从而提高算法的优化质量，同时可以明显的加快算法的收敛速度。实验结果显示，本文提出的自适应蚁群算法可以明显地改进传统的蚁群算法。

五、结论

车辆路径问题是物流分配研究的一个重要问题。由于车辆的装载能力不同，本文建立了同时考虑可变成本和车辆的固定成本的物流配送模型。考虑物流配送问题是在众多顾客中寻找最短路径，是NP-hard问题。本文采用了自适应的蚁群算法。最后，利用芜湖市的数据对该方法进行检验，结果表明此方案提高了解的质量并节约求解的运行时间。

参考文献:

[1]Dorigo, M., Maniezzo, V., Colorni, A.,( 1996); The Ant System: Optimization by a Colony of Cooperating Agents, IEEE Transactions on Systems, Mans, and Cybernetics 1 (26), p.29～41

[2]吴庆洪张纪会徐心和:具有变异特征的蚁群算法.计算机研究与发展，36(10):1240～1245(1999)

第3篇：量子计算意义范文

关键词：贝叶斯网；结构学习；量子遗传算法；K2算法；拓扑序列；量子计算

中图分类号：TP181

0引言

不确定性问题知识表示和推理是人工智能领域中的一个研究热点，贝叶斯网（BayesianNetwork，BN）是处理该问题的一个非常重要的理论模型。近年来，随着搜索技术的发展和数据挖掘的兴起，贝叶斯网结构的学习引起了国内外学者的广泛兴趣。到目前为止，人们已经提出了一些学习贝叶斯网结构的方法，其中基于蚁群算法[1]、遗传算法[2-4]和粒子群算法[5]的贝叶斯网结构学习是比较新的一些实用而有效的方法。例如，基于蚁群算法的贝叶斯网结构学习算法I ACO B[1]首先用0阶条件独立性测试发现一些潜在的条件——独立知识并用之压缩搜索空间，然后利用改进的启发函数使蚁群算法的搜索能力得到提高。文献[5]提出了一种新的基于粒子群的学习贝叶斯网结构的算法——C PSO B，该算法利用定义的规则链模型度量拓扑序列优劣，有利于发现较高质量的拓扑序列；然后通过给粒子位置可选择更新的粒子群优化算法加上动态权重系数，提高了算法的搜索性能。这两种算法都取得了比较好的成果，但是它们在学习贝叶斯网结构时仍存在求解精度不高、收敛速度慢等不足。

量子计算是20世纪90年代被提出的。由于它是以微观世界为物理研究基础，所以量子计算具有了经典计算无可比拟的优越性。在量子理论中，量子信息的丰富性、量子计算的并行性和量子态的叠加性等特性，使量子计算具有了明显的优势。将经典的搜索算法与量子计算相结合是改善上述不足的一种研究思路。到目前为止，已出现了一些与量子相结合的搜索算法[6-11]，如量子进化算法[6-7]、量子遗传算法[8-10]和量子粒子群算法[11]等。本文提出了一种基于拓扑序列和量子遗传算法的贝叶斯网结构学习算法（BayesianNetworkStructureLearningAlgorithmbasedonTopologicalOrderandQuantumGeneticAlgorithm，T&QGA B）。为了提高搜索的效率，新算法首先利用量子计算的优势，设计出基于量子染色体的拓扑序列生成策略；然后通过采用带上下界的自适应量子变异策略，增强了种群的多样性。实验结果表明，与新近提出的I ACO B算法[1]和C PSO B算法[5]相比，新算法在求解精度和收敛速度两方面都有明显提高。

第4篇：量子计算意义范文

（一）在建筑材料方面的应用

水泥是重要的建筑材料之一。1993年，计算量子化学开始广泛地应用于许多水泥熟料矿物和水化产物体系的研究中，解决了很多实际问题。

钙矾石相是许多水泥品种的主要水化产物相之一，它对水泥石的强度起着关键作用。程新等[1,2]在假设材料的力学强度决定于化学键强度的前提下，研究了几种钙矾石相力学强度的大小差异。计算发现，含Ca钙矾石、含Ba钙矾石和含Sr钙矾石的Al-O键级基本一致，而含Sr钙矾石、含Ba钙矾石中的Sr，Ba原子键级与Sr-O，Ba-O共价键级都分别大于含Ca钙矾石中的Ca原子键级和Ca-O共价键级，由此认为，含Sr、Ba硫铝酸盐的胶凝强度高于硫铝酸钙的胶凝强度[3]。

将量子化学理论与方法引入水泥化学领域，是一门前景广阔的研究课题，它将有助于人们直接将分子的微观结构与宏观性能联系起来，也为水泥材料的设计提供了一条新的途径[3]。

（二）在金属及合金材料方面的应用

过渡金属(Fe、Co、Ni)中氢杂质的超精细场和电子结构，通过量子化学计算表明，含有杂质石原子的磁矩要降低，这与实验结果非常一致。闵新民等[4]通过量子化学方法研究了镧系三氟化物。结果表明，在LnF3中Ln原子轨道参与成键的次序是：d＞f＞p＞s，其结合能计算值与实验值定性趋势一致。此方法还广泛用于金属氧化物固体的电子结构及光谱的计算[5]。再比如说，NbO2是一个在810℃具有相变的物质(由金红石型变成四方体心)，其高温相的NbO2的电子结构和光谱也是通过量子化学方法进行的计算和讨论，并通过计算指出它和低温NbO2及其等电子化合物VO2在性质方面存在的差异[6]。

量子化学方法因其精确度高，计算机时少而广泛应用于材料科学中，并取得了许多有意义的结果。随着量子化学方法的不断完善，同时由于电子计算机的飞速发展和普及，量子化学在材料科学中的应用范围将不断得到拓展，将为材料科学的发展提供一条非常有意义的途径[5]。

二、在能源研究中的应用

（一）在煤裂解的反应机理和动力学性质方面的应用

煤是重要的能源之一。近年来随着量子化学理论的发展和量子化学计算方法以及计算技术的进步，量子化学方法对于深入探索煤的结构和反应性之间的关系成为可能。

量子化学计算在研究煤的模型分子裂解反应机理和预测反应方向方面有许多成功的例子,如低级芳香烃作为碳/碳复合材料碳前驱体热解机理方面的研究已经取得了比较明确的研究结果。由化学知识对所研究的低级芳香烃设想可能的自由基裂解路径，由Guassian98程序中的半经验方法UAM1、在UHF/3-21G*水平的从头计算方法和考虑了电子相关效应的密度泛函UB3LYP/3-21G*方法对设计路径的热力学和动力学进行了计算。由理论计算方法所得到的主反应路径、热力学变量和表观活化能等结果与实验数据对比有较好的一致性，对煤热解的量子化学基础的研究有重要意义[7]。

（二）在锂离子电池研究中的应用

锂离子二次电池因为具有电容量大、工作电压高、循环寿命长、安全可靠、无记忆效应、重量轻等优点，被人们称之为“最有前途的化学电源”，被广泛应用于便携式电器等小型设备，并已开始向电动汽车、军用潜水艇、飞机、航空等领域发展。

锂离子电池又称摇椅型电池，电池的工作过程实际上是Li+离子在正负两电极之间来回嵌入和脱嵌的过程。因此，深入锂的嵌入-脱嵌机理对进一步改善锂离子电池的性能至关重要。Ago等[8]用半经验分子轨道法以C32H14作为模型碳结构研究了锂原子在碳层间的插入反应。认为锂最有可能掺杂在碳环中心的上方位置。Ago等[9]用abinitio分子轨道法对掺锂的芳香族碳化合物的研究表明，随着锂含量的增加，锂的离子性减少，预示在较高的掺锂状态下有可能存在一种Li-C和具有共价性的Li-Li的混合物。Satoru等[10]用分子轨道计算法，对低结晶度的炭素材料的掺锂反应进行了研究，研究表明，锂优先插入到石墨层间反应，然后掺杂在石墨层中不同部位里[11]。

随着人们对材料晶体结构的进一步认识和计算机水平的更高发展，相信量子化学原理在锂离子电池中的应用领域会更广泛、更深入、更具指导性。

三、在生物大分子体系研究中的应用

生物大分子体系的量子化学计算一直是一个具有挑战性的研究领域，尤其是生物大分子体系的理论研究具有重要意义。由于量子化学可以在分子、电子水平上对体系进行精细的理论研究，是其它理论研究方法所难以替代的。因此要深入理解有关酶的催化作用、基因的复制与突变、药物与受体之间的识别与结合过程及作用方式等，都很有必要运用量子化学的方法对这些生物大分子体系进行研究。毫无疑问，这种研究可以帮助人们有目的地调控酶的催化作用,甚至可以有目的地修饰酶的结构、设计并合成人工酶；可以揭示遗传与变异的奥秘,进而调控基因的复制与突变，使之造福于人类；可以根据药物与受体的结合过程和作用特点设计高效低毒的新药等等，可见运用量子化学的手段来研究生命现象是十分有意义的。

综上所述，我们可以看出在材料、能源以及生物大分子体系研究中，量子化学发挥了重要的作用。在近十几年来，由于电子计算机的飞速发展和普及，量子化学计算变得更加迅速和方便。可以预言，在不久的将来，量子化学将在更广泛的领域发挥更加重要的作用。

参考文献：

[1]程新.[学位论文].武汉:武汉工业大学材料科学与工程学院,1994

[2]程新,冯修吉.武汉工业大学学报,1995,17(4):12

[3]李北星,程新.建筑材料学报,1999,2(2):147

[4]闵新民,沈尔忠,江元生等.化学学报,1990,48(10):973

[5]程新,陈亚明.山东建材学院学报,1994,8(2):1

[6]闵新民.化学学报,1992,50(5):449

[7]王宝俊,张玉贵,秦育红等.煤炭转化,2003,26(1):1

[8]AgoH,NagataK,YoshizawAK,etal.Bull.Chem.Soc.Jpn.,1997,70:1717

[9]AgoH,KatoM,YaharaAK.etal.JournaloftheElectrochemicalSociety,1999,146(4):1262

[10]SatoruK,MikioW,ShinighiK.ElectrochimicaActa1998,43(21-22):3127

[11]麻明友,何则强,熊利芝等.量子化学原理在锂离子电池研究中的应用.吉首大学学报,2006,27(3):97.

第5篇：量子计算意义范文

8月16日1时40分，我国在酒泉卫星发射中心用二号丁运载火箭成功将世界首颗量子科学实验卫星“墨子号”发射升空。

量子科学，对绝大多数人来说十分高冷。但当它与信息技术相连，就与我们每个人息息相关。当今社会，信息的海量传播背后也充斥着信息泄露的风险。而量子科学则为信息安全提供了“终极武器”。

量子卫星首席科学家、中国科学技术大学教授、中科院量子信息与量子科技前沿卓越创新中心主任潘建伟院士介绍，量子通信的安全性基于量子物理基本原理，单光子的不可分割性和量子态的不可复制性保证了信息的不可窃听和不可破解，从原理上确保身份认证、传输加密以及数字签名等的无条件安全，可从根本上、永久性解决信息安全问题。

那么，量子卫星具体将会在哪些方面给我们的生活带来影响呢？“瞬间移动”、“信息绝密”真的可以实现吗？潘建伟院士将对这些问题进行一一解答。

问题1：量子究竟是什么？

量子是构成物质的基本单元，是能量的最基本携带者，不可再分割。比如，光子是光能量的最小单元，不存在“半个光子”，同理，也不存在“半个氢原子”“半个水分子”等等。量子世界中有两个基本原理：

――量子叠加，就是指一个量子系统可以处在不同量子态的叠加态上。著名的“薛定谔的猫”理论曾经形象地表述为“一只猫可以同时既是活的又是死的”。

――量子纠缠，类似孙悟空和他的分身，二者无论距离多远都“心有灵犀”。当两个微观粒子处于纠缠态，不论分离多远，对其中一个粒子的量子态做任何改变，另一个会立刻感受到，并做相应改变。

问题2：世界上真有“绝对安全”的通信吗？

这得先说说通信中信息是如何被窃取的。传统光通信是通过光的强弱变化传输信息。从中分出一丁点光并不影响其他光继续传输信息，测量这一丁点光原理上就能窃取信息。

量子通信则完全不同！窃听者如果想拦截量子信号，并对其进行测量，将不可避免地破坏携带密钥信息的量子态。根据量子“测不准定理”，这种破坏必然会被信息发送者和接收者所发现。

是否可以不破坏传输的量子态，只截取并复制，再继续发送？这已被“量子不可克隆定理”完全排除，于是也就保证了量子通信的绝对安全。

问题3：量子科学和技术究竟将带来一个怎样的未来？

量子科学和技术其实已经在方方面面影响着我们的日常生活。我们目前正在广为使用的计算机、手机、互联网、时间标准和导航，包括医院里的磁共振成像等等，无一不得益于量子科学和技术。

用发展的眼光看，随着微纳加工、超冷原子量子调控等技术的不断进步，人类将能够制备出越来越复杂、功能越来越强大的各种人造量子系统，例如包括量子计算机芯片在内的各种量子电路，其功能和信息处理能力将远远超过我们目前正在使用的经典芯片，并且更加节能；再如可望制备出达到量子极限的能量收集和转换器件，将引发能源变革；也有望大幅提升对时间、位置、重力等物理量超高精度的测量，不仅实现超高精度的潜艇定位、医学检测等，也将加深对物理学基本原理的认识。

总之，量子科学和技术的广泛应用最终将把人类社会带入到量子时代，实现更高的工作效率、更安全的数据通信，以及更方便和更绿色的生活方式。

问题4：量子技术什么时候才能“飞入寻常百姓家”？

量子通信目前已经实现在金融、政务系统等中的使用。要让每个人都用上，乐观的话需要10到15年。这需要对网络基础设施进行改造，还涉及到标准制定。到时候，个人的网上银行、手机支付、信用卡等就再也不怕被盗号，“棱镜门”那样的泄密事件也不会发生了。

而量子计算目前仍然处于基础研究的阶段，前进道路上还面临着巨大的挑战，不知道在二三十年的时间内能否实现初步应用。一旦取得进展，其意义将是极其重大的。这需要一个过程，依赖于量子通信网络的建设，应用成本也会逐渐下降。

问题5：“量子态隐形传输”意味着能实现《星际迷航》里的瞬间移动吗？

“量子态隐形传输”是基于量子叠加和量子纠缠的特性，使甲地某一粒子的未知量子态，可以在乙地的另一粒子上还原出来。其实传输的是粒子的量子态，而不是粒子本身。这种状态传送的速度上限仍然是光速，也不是“瞬间移动”。

现在，在光子、原子等层面已经实现了量子态隐形传输。电影里“大变活人”在原理上是允许的，但目前还远远做不到。因为科幻电影里人的传送，不仅需要把人的实体部分的大量原子、分子传送，并且严格按照原来的相对位置重新排列起来，更何况重现意识和记忆就更复杂了。

不过，随着科学的发展和技术的进步，也许未来我们还是可以实现人的量子态隐形传输，到那时星际旅行就不是梦啦。

第6篇：量子计算意义范文

关键词：量子纠缠；特征关联；认识论；波函数

量子信息研究领域在近几年发展迅速，并获得了诸多突破，推动着计算机和信息通信领域的发展，有非常乐观的应用前景。不同于经典的信息处理方式，量子信息处理利用了粒子的量子力学特性。而量子纠缠理论被认为量子信息处理的重要理论，是区别于经典力学的本质特性[1]。深入认识和理解量子纠缠的构建机制，能够为量子信息领域的理论和技术研究提供全新的思路，为科技哲学的认识论带来深层次的理论依据，为信息思维、能力思维、物质思维和客观世界的复杂性思维提供系统的认识方法。

一、量子纠缠的构建

按照量子纠缠的定义[2]，如果复合系统的纯态不能写成子系统纯态的直积，即，那么这个态为纠缠态，即

式中，表示子系统的基本属性簇；由n个微观粒子子系统组成复合纯态系统

，

其中，为希尔伯特空间的直积态或非纠缠，假设存在

，，…，

使得不成立，那么就称这n个微观粒子之间纠缠。

如果存在n个不同的态，当tt0时，假设这些态之间发生相互作用，形成更大的复合系统Hi，Hi =H1H2×…Hn，这一系统的状态特征可用波函数表征。若无法将独立的状态特征分立出来，那么该表征仅仅是描述复合系统的特征概率。这意味着，若发生纠缠态，则至少存在不少于两个的量子态的叠加，构成一个复合的整体。这种量子纠缠理论说明，发生相互纠缠的量子态之间存在特定的关联作用，当对某一实在进行操作时，与其发生纠缠的其他实在的特征也会发生变化[3]。这种纠缠关联关系不仅呈现某一实在的固有属性，并且描述了纠缠关联的复合系统的整体特征。

物质实在的本体具有特殊性的物理属性，物质本体固有属性的认知过程与物理本体有一定区别。对于微观物质来说，它除了拥有宏观物质的基本特性以外，还具有波动性特征，构成微观物质的双重属性。量子力学中的波函数公设认为：“一个微观粒子的状态可以用波函数来完全描述”[4]。从认识论来看，微观粒子的波函数具有两个维度的涵义：第一，波函数包含了微观粒子的全部状态特征信息，操作波函数的过程就是对微观粒子的现有状态和固有属性的认识过程；第二，操作波函数时，不同波函数所表征出来的特性有所区别，只有对波函数进行多次操作，才能得到微观粒子的全部特征。

大量的实验研究表明，任何实在本体都具备两种基本属性：本体客观存在的直接属性和基于或然存在的间接属性[5]。这两种基本属性共同构成实在本体的特征，可通过波函数进行表述。同样地，复合系统通过纠缠关联建立系统的整体特征，用复合系统的波函数来描述。对于完全独立的多个实在本体所组成的复合系统，可以通过波函数来表征每个实在的属性。当对复合系统进行某种操作后，系统不能将每个实在的属性孤立地表征出来，此时复合系统的整体特征通过纠缠的实在间的关联作用来表征。对纠缠系统某个子系统的操作会使得其他子系统的特征发生变化，表明量子纠缠是一个由本体属性过渡到整体特征的认识过程。

二、量子纠缠的特征关联

量子信息理论的本质属于哲学范畴[6]，对量子纠缠的认识，不光要对实在本体产生全新的认识，也要对实在个体到整体关联运用新的研究思路。

量子纠缠的关联特性凸显了复合系统中原独立实在之间的相互作用关系。狄拉克曾在1931年断言存在理论上的“磁单极子”[7]，但至今仍未找到足够的实证。由单极子组成的磁体所体现的实在，对“磁单极子”本体的认识远远少于由单极子组成的磁体实在的整体特征的认识。也就是说，量子纠缠在整体表象与特征关联的关系上，一方面揭示了实在本体的关联与内在的依存关系，另一方面体现了本体的固有属性。

为了量测相互纠缠的实在之间的关联程度，由此出现了纠缠度的概念[8]。从认识论来看，它界定了局域空间的有限性，不同的实在本体在多个空间形成纠缠关联，从而构建我们的世界观。相互纠缠的实在之间的纠缠度越大，则边界越模糊，局域越稀疏，实在特征属性的描绘就越复杂；反之，纠缠度越小，则边界越明确，局域越紧促，实在特征描绘越简单。量子纠缠是非局域的，是客观实在之间主体介入的间接存在。每个实在本体包含特征信息，利用纠缠操作实现信息的传递。所以说，量子纠缠拥有识别和存储实在本体的特性，体现了对整体关联的认识，代表了统一认识论观点的形成过程，是哲学理论在量子信息科技领域的拓展和延伸。

量子纠缠关联是客观实体最本质的特征，通过这种关联，搭建了实在本体与主观存在之间的关系。从理论技术的角度来说，如果缺少了量子纠缠关联的研究，那么量子通信只会是现代信息理论技术的简单发展。量子纠缠的构建机制与特征关联的研究，向人们展现了经典力学无法描绘的图景，表明微观粒子不存在孤立的特征[9]。深入探究量子纠缠的认识论，挖掘新的认知方法，对人类认知思维的进步具有深刻的意义。

参考文献：

[1] Schr dinger E. Proc. Cambridge Philos. Soc.， 1935， 31：555.

[2] 李承祖等. 量子通信和量子计算[M].长沙：国防科技大学出版社，2000：92.

[3] 喀兴林. 高等量子力学（第二版）[M]. 北京：高等教育出版社，2001，8，1935.

[4] 张永德. 量子力学[M].北京：科学出版社，2002：19.

[5] 潘平，周惠玲，兰立山等. 对物理实在本体的深层认识[J].贵州社会科学，2014，（4）：33-35.

[6] 潘平. 量子信息的哲学问题浅析[J].贵阳：贵州工业大学学报（社科版），

[7] P. A. M. Dirac， Proc. Roy. Soc. A133， 60（1931）[J].Phys. Rev. 74， 883（1948）.

第7篇：量子计算意义范文

【关键词】 生物微磁场检测;量子共振;胰腺;胰岛素自身抗体

【Abstract】 Objective To evaluate the effect of the quantum resonance in screening the pancreas diseases and prediabetes.Methods The TJQQ-Ⅲ quantum resonance instrument was used to detect in 2 428 people receiving physical examination.Measurement Indicators included pancreas and its related markers as well as fasting blood glucose,postprandial blood glucose,blood lipids etc.The results were analyzed by statistical method.Results Of 2 428 subjects,437 had abnormal pancreas related markers,accounting for 18.0%.About 419 cases(95.9%)had abnormal insulin autoantibodies,predominantly in antiinsulin receptor autoantibody and anti-insulin receptor antibody(95.0%).These abnormal values were significantly positively associated with high level of blood glucose(r=0.998,P

【Key words】 Bio-magnetic field method;Quantum resonance;Pancreas;Insulin autoantibody

我们使用生物微磁场检测(量子共振)技术对2 428例体检人员的胰腺指标进行检测筛查,对该指标在人群中的检测值和所反映的信息加以分析,现报告如下。

1对象与方法

1.1研究人群选择2007-05―2008-11健康体检人员

2 428例,男1 807例,女621例;年龄21～84岁,平均(45.64±25.77)岁。以往诊有糖尿病者131例,其中:2型糖尿病127例,1型糖尿病2例,高糖血症2例。有糖尿病家族史者117例,1 332例明确没有家族史,979例不清楚。体检查空腹血糖、三酰甘油、胆固醇。胰腺量化值异常者加做餐后血糖。

1.2仪器使用重庆天基权量子医学发展研究院研发的TJQQ-Ⅲ型量子共振检测仪,操作人员经充分培训和实践,异常值需2人检测一致。

1.3检测指标选择胰腺为一级筛查;异常值者选胰腺炎、胰腺癌、胰腺自身抗体等为二级筛查;自身抗体异常者进行糖尿病值筛查。正常值:-4～-6,>-4为增高值,

1.4检测方法检测前应告知受检者去除手机、手表、磁卡、钥匙、项链等金属及有电磁波物体。对安有起搏器者、孕妇、体内有金属遗留物者,可使用间接法。应在放射检查之前做量子共振检查,以免放射检查后磁场变化,影响检测。

1.4.1直接法患者安静、情绪放松,手握量子棒(传感器)即可。操作人员先仪器校点,调出所检项目,进行检测。每项测值重复2～3遍,所测值稳定即可。

1.4.2间接法可用头发、尿液检测,将标本置于检测板上,调出所检项目进行检测即可。

1.5统计方法所有检测指标量化值机上统计栏转存SPSS 10.0,计算均值、标准差;t检验及相关分析。

2结果

2.1一般情况2 428例受检者胰腺量化值正常1 991例占82.0%;异常值者437例占18.0%。除去胰腺炎15例、胰腺肿瘤3例,余419例均为胰腺自身抗体异常表达(表1),平均年龄(43.4±7.5)岁。

3讨论

量子共振检测又称生物微磁场检测,是将一个标准的目标磁波谱送出,与人体中相应的生物磁波谱对码(如:胰腺组织的标准磁波谱与受检者体内该磁波谱比较),相同的波谱产生共振,机器发出共鸣音并计算概率,显示量化值[1]。由于其检测是在细胞水平上,故而发病初始即能显示异常。随负值的增大,异常越明显,疾病的发生率越大,量化值可反映健康到疾病的数字化量化过程[2]。因此该指标的异常往往早于临床症状的出现及早于血液指标的异常。是目前国际上较流行的预防医学的筛查工具[3]。它可在常规检查血糖正常的人群中,发现人体胰腺指标异常;通过对胰腺指标进一步筛查,可鉴别出胰腺炎、胰腺癌和反映胰岛素抵抗、与糖尿病有关的自身抗体,如:抗胰岛素自身抗体、抗胰岛素受体抗体、胰岛细胞抗体等的异常表达。

虽然量子在胰腺检查中能很快筛查出胰腺炎、胰腺肿瘤等情况,其诊断仍要临床依据。本文重点对人群中早期胰岛素抵抗患者即糖尿病高危人群的筛查。尤其对老年前期人群。发现胰腺指标异常中,胰岛素自身抗体异常占大多数(95.9%),其中抗胰岛素自身抗体和抗胰岛素受体抗体异常者占95.0%。随量化值负数的加大,患糖尿病的发生率增加,两者呈正相关(r=0.998,P

胰腺自身抗体的血清学检查因实验室条件及血液中存在时间短、滴定度低而不易测出,临床上常用其代谢产物如谷氨酸脱羧酶抗体(GAD-Ab)检测。临床意义认为可用于糖尿病诊断的分类[4-7]量子共振检测的微磁场变化,是机体整体变化(包括血液、组织液、细胞内液等),故而敏感性较高。在本组糖尿病人中几乎均有不同程度的异常值存在,而且糖尿病的病情与自身抗体异常程度一致;这些自身抗体的意义不仅是区分糖尿病的类型,也反映了病人免疫功能的异常及机体对胰岛素的不敏感和/或效力减低。

由于该阶段的异常指标可受多种因素的影响,其发展趋势会有所不同。一般可演变为:一是不良刺激反复作用,疾病从无症状到有症状,至临床阶段或慢性病阶段;二是通过调理或相应的干预措施,可转为正常;三是停留在某阶段呈蛰伏状。因此对异常指标患者做针对性的预防措施,做到疾病的早发现、早治疗、早预防,对减少疾病及慢性并发症的进一步发生发展有重要意义。

参考文献:

[1]张旭良,骆健.量子医学与量子共振仪QRA[J].医学设备信息,1999,1:54.

[2]王 兰.量子医学在临床诊断及研究中的进展[J].中国医师杂志,2004,6(3):289-291.

[3]张海涛.量子医学与健康革命.青岛全国量子医学筹备研讨会文献汇编[G].2006:16-17.

[4]刘幼硕.老年人糖尿病的诊断及治疗要点[J].中华老年医学杂志,2005,24(10):796-800.

[5]夏燕萍,俞茂华,陈刚,等.老年糖尿病患者胰岛细胞自身免疫分析[J].中华老年医学杂志,2008,27(1):27-28.

[6]杨琳,周智广,黄干,等.四种胰岛自身抗体诊断成人隐匿性自身免疫性糖尿病的临床意义[J].中华内分泌代谢杂志,2005,21(4):327-330.

第8篇：量子计算意义范文

量子通信是量子力学和经典通信相结合的产物，其安全性由海森堡测不准定理和不可克隆原理所保障，具有经典通信无法比拟的无条件安全性及对窃听的可检测性。电力系统通信专网，建立了“安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证”的网络与信息安全防御体系，但安全措施主要侧重于业务层和数据安全层面，在底层安全策略和适应未来发展方面存在局限性。由于电力数据对通信安全要求的特殊性，量子通信极有可能是确保电力通信安全的极佳选择。综上，开展量子保密通信技术研究非常有意义。本文首先对量子通信技术进行概述，接着阐述了国内外技术研究现状；最后，根据电力通信业务需求，分析量子通信在电力系统中的应用前景。

2量子通信技术概述

量子通信，广义上是指把量子态的传递，包括：量子密集编码、量子密钥分发和量子隐形传态。其中，量子密集编码用于量子计算机。量子密钥分发，在传送量子态的过程中，光子会经由光纤或自由空间被实际传送到接收方；量子隐形传态，纠缠光子对分处两地，量子态在一处消失后，在另一处被巧妙地重现，而光子本身却不被传送。量子通信，狭义上理解，是量子密钥分配或基于量子密钥分配的安全保密通信。量子密钥分发只是负责产生和分发通信需要的密钥，最终的的数据信息经由加密生成的密文，还是必须经过经典信道进行传输。在量子隐形传态中，同样也要用经典信道将测量的信息传送出去，经典信息与量子信息联合起来才能实现量子隐形传态。因此，量子通信技术除了在窃听检测和通信保密方面具有优势以外，并不能突破经典通信系统在通信速率、距离、抗干扰性能等方面的极限。

3量子通信技术国内外研究现状

量子通信具有高效率和绝对安全等特点，广泛的应用前景吸引众多国家投入人力物力。美国、日本、欧洲多国都成立了专门开展量子技术研究的机构，此外，IBM、HP、NEC、NTT等企业也纷纷加入到量子通信的研究之中。国外量子密钥分配技术专利统计显示，公司、企业申请的专利数占主导地位，科研院所其次，可以看出量子密钥分配技术具有潜在的商业化价值和应用空间。1984年，BennetC.H.和BrassardG.提出第一个量子密钥分发协议（BB84协议），揭开了量子密钥分发研究的序幕。1993年，英国国防部研究局在传输长度为10km的光纤中实现了基于BB84方案的相位编码量子密钥分发。1997年，奥地利的A.Zeilinger小组在室内首次完成量子态隐形传送的原理性实验验证。2001年，瑞士IDQuantique公司推出商用量子密钥分发系统。2004年，瑞士日内瓦大学的Gisin小组推出的“Plug&Play”光纤量子密钥协商系统光纤长度提高到67km，成为世界上首个商用的QKD系统。

国内，量子通信研究同样受到相关部门的大力支持。郭光灿小组：2004年，实现北京-天津125km光纤点对点的量子密钥分发；2007年，实现了基于波分复用的四用户量子密钥分发网络，通信距离达到42.6km；2009年，在安徽芜湖建成世界首个“量子政务网”。2005年，潘建伟小组在世界上首次实现13km自由空间的纠缠分发和量子密钥产生；2008年，实现了三用户的诱骗态量子密钥分发网络；2009年9月，世界上首个全通型量子通信网络建成，首次实现了实时语音量子保密通信。最近几十年，量子通信从理论到实验，再到实用化突破，发展迅速。

4量子通信技术在电力系统中的应用前景

电网规模的不断扩大，电网企业信息化程度日益提高，电网面临的安全风险更多、更大，迫切需要研究新的通信技术，将其应用到电力系统来。量子通信技术具备高效率和绝对安全的优势，将可能成为保护电力系统数据安全的极佳选择。而且，在我国相关的研究和实用化工作也走在世界前列，具有自主知识产权，探索量子通信技术在电力系统中的应用是非常有意义和前瞻性的工作。结合目前电力通信系统和业务系统现状，量子通信技术可以在以下方面开展应用研究：

4.1构建量子加密异地备份数据传输链路目前，各网省公司已大力开展备用调度系统和信息容灾体系的建设，并相继成立了异地数据容灾中心。为确保数据中心之间的数据保密传输，一个安全的加密系统是必需的。量子保密通信的安全性不是基于计算的复杂性，在信息保护和保密通信方面具有天然的优势。使用量子密钥分发链路，在主、备数据中心间进行密钥分发和交换，能够构建高效、安全的异地数据备份传输通道。

4.2构建核心加密通信网电力企业的电脑被攻击，可能引发用电行业的瘫痪，造成社会大面积混乱。传统的防火墙和信息过滤技术无法从根本上解决“黑客”攻击的问题，随着量子通信距离和多用户量子通信技术的突破，利用量子通信技术构建网省地重要调度机构加密通信网，在网络上任意两用户间实现量子密钥的加密通信，将能保证营销、市场、办公等重要业务的安全性。

4.3构建点对点量子加密保护通道线路保护、安稳属于电力生产一区的重要业务，对数据的实时性和安全性要求非常高。现采用的专用光纤、复用2M通道方式能保证数据的实时性，却无法保证绝对安全性。随着量子通信的快速发展，两点间的量子通信技术趋于成熟，两方量子密钥分发通信距离已经能够达到几十公里~百公里级。量子密钥分发技术，使用光量子作为保护、安稳信息的载体，将能极大地保障业务的安全性。

4.4构建加密量子交换网络电话业务是生产指令上传下达的关键工具，是电网安全正常运行的重要通信保障，目前主要采用PCM或交换机放号的方式，在承载网层面未进行安全保证。使用量子交换机实现经典通信网络的交换控制与量子交换网络的控制，可以构建高安全的量子交换网络，防止电话遭窃听和恶意攻击。

4.5应急量子通信当出现冰灾、地震、洪水等自然灾害，光缆、传输设备等电力通信基础设施受到大面积破坏时，现有电力通信网络陷入瘫痪，无法进行有效的应急抢修通信。目前，量子隐形传态技术已经获得16km的实验进展，随着关键量子器件技术的成熟，隐形传态将进入应用阶段。利用隐形传态技术，构建应急环境下的量子卫星通信系统，将对未来的应急抢修提供重要帮助。

5总结

第9篇：量子计算意义范文

在电子技术中应运中，近似计算贯穿其始终。然而，没有近似计算是不可想象的。而精确计算在电子技术中往往行不通，也没有其必要。尽管近似计算会引入一定的误差，但这个误差控制得好，不会对分析其它电路产生大的影响。所以关键在于我们如何掌握，特别是如何应用近似计算。

在工作点稳定电路中的应用要进行静态分析，就必须求出三极管的基电压，必须忽略三极管静态基极电流。这样，我们得到三极管的基射电子的相关过程及结论。

二、纳米电子技术急需解决的若干关键问题

由于纳米器件的特征尺寸处于纳米量级，因此，其机理和现有的电子元件截然不同，理论方面有许多量子现象和相关问题需要解决，如电子在势阱中的隧穿过程、非弹性散射效应机理等。尽管如此，纳米电子学中急需解决的关键问题主要还在于纳米电子器件与纳米电子电路相关的纳米电子技术方面，其主要表现在以下几个方面。

（1）纳米Si基量子异质结加工

要继续把现有的硅基电子器件缩小到纳米尺度，最直截了当的方法是采用外延、光刻等技术制造新一代的类似层状蛋糕的纳米半导体结构。其中，不同层通常是由不同势能的半导体材料制成的，构建成纳米尺度的量子势阱，这种结构称作“半导体异质结”。

（2）分子晶体管和导线组装纳米器件即使知道如何制造分子晶体管和分子导线，但把这些元件组装成一个可以运转的逻辑结构仍是一个非常棘手的难题。一种可能的途径是利用扫描隧道显微镜把分子元件排列在一个平面上；另一种组装较大电子器件的可能途径是通过阵列的自组装。尽管，PurdueUniversity等研究机构在这个方向上取得了可喜的进展，但该技术何时能够走出实验室进入实用，仍无法断言。

（3）超高密度量子效应存储器

超高密度存储量子效应的电子“芯片”是未来纳米计算机的主要部件，它可以为具备快速存取能力但没有可动机械部件的计算机信息系统提供海量存储手段。但是，有了制造纳米电子逻辑器件的能力后，如何用这种器件组装成超高密度存储的量子效应存储器阵列或芯片同样给纳米电子学研究者提出了新的挑战。

（4）纳米计算机的“互连问题”

一台由数万亿的纳米电子元件以前所未有的密集度组装成纳米计算机注定需要巧妙的结构及合理整体布局，而整体结构问题中首当其冲需要解决的就是所谓的“互连问题”。换句话说，就是计算结构中信息的输入、输出问题。纳米计算机要把海量信息存储在一个很小的空间内，并极快地使用和产生信息，需要有特殊的结构来控制和协调计算机的诸多元件，而纳米计算元件之间、计算元件与外部环境之间需要有大量的连接。就现有传统计算机设计的微型化而言，由于电线之间要相互隔开以避免过热或“串线”，这样就有一些几何学上的考虑和限制，连接的数量不可能无限制地增加。因此，纳米计算机导线间的量子隧穿效应和导线与纳米电子器件之间的“连接”问题急需解决。

（5）纳米/分子电子器件制备、操纵、设计、性能分析模拟环境

当前，分子力学、量子力学、多尺度计算、计算机并行技术、计算机图形学已取得快速发展，利用这些技术建立一个能够完成纳米电子器件制备、操纵、设计与性能分析的模拟虚拟环境，并使纳米技术研究人员获得虚拟的体验已成为可能。但由于现有计算机的速度、分子力学与量子力学算法的效率等问题，目前建立这种迅速、敏感、精细的量子模拟虚拟环境还存在巨大困难。

三、交互式电子技术手册

交互式电子技术手册经历了5个发展阶段，根据美国国防部的定义：加注索引的扫描页图、滚动文档式电子技术手册、线性结构电子技术手册、基于数据库的电子技术手册和集成电子技术手册。目前真正意义上的集成了人工智能、故障诊断的第5类集成电子技术手册并不存在，大多数电子技术手册基本上位于第4类及其以下的水平。需要声明的是，各类电子技术手册虽然代表不同的发展阶段，但是各有优点，较低级别的电子技术手册目前仍然有着各自的应用价值。由于类以上的电子技术手册在信息的组织、管理、传递、获取方面具有明显的优点。

简单的说，电子技术手册就是技术手册的数字化。为了获取信息的方便，数字化后的数据需要一个良好的组织管理和提供给用户的形式，电子技术手册的发展就是围绕这一过程来进行的。

四、电子技术在时间与频率标准中的应用

时间和频率是描述同一周期现象的两个参数，可由时间标准导出频率标准，两者可共用的一个基准。

1952年国际天文协会定义的时间标准是基于地球自转周期和公转周期而建立的，分别称为世界时（UT）和历书时（ET）。这种基于天文方面的宏观计时标准，设备庞大，操作麻烦，精度仅达10-9。随着电子技术与微波光谱学的发展，产生了量子电子学、激光等新技术，由此出现了一种新颖的频率标准——量子频率标准。这种频率标准是利用原子能级跃迁时所辐射的电磁波频率作为频率标准。目前世界各国相继作成各种量子频率标准，如（133Cs）频标、铷原子频标、氢原子作成的氢脉泽频标、甲烷饱和以及吸收氦氖激光频标等等。这样做后，将过去基于宏观的天体运动的计时标准，改变成微观的原子本身结构运动的时间基准。这一方面使设备大为简化，体积、重量大减小；另一方面使频率标准的稳定度大为提高（可达10-12—10-14量级，即30万年——300万年差1秒）。1967年第13届国际计量大会正式通过决议，规定：“一秒等于133Cs原子基态两超精细能级跃迁的9192631770个周期所持续的时间”。该时间基准，发展了高精度的测频技术，大大有助于宇宙航行和空间探索，加速了现代微波技术和雷达、激光技术等的发展。而激光技术和电子技术的发展又为长度计量提供了新的测试手段。

总之，在探讨了近似计算在静态分析中的应用问题、纳米电子技术急需解决的若干关键问题和交互式电子技术应用手册后，广大科技工作者对电子技术在时间与频率标准中的应用知识的初步了解和认识。在当代高科技产业日渐繁荣，尖端信息普遍进入我们生活之中的同时，国家经济建设和和谐社会的构建离不开我们科技工作者对新理论的学习和新技术的应用，因此说，本文具有深刻的理论意义和广泛的实际应用价值是不足为虚的。

【参考文献】

[1]张凡，殷承良《现代汽车电子技术及其在仪表中的应用[J]客车技术与研究》，2006（01）。

[2]李建《汽车电子技术的应用状况与发展趋势》[J]，《汽车运用》，2006（09）。

[3]陶琦《国际汽车电子技术纵览》[J]，《电子设计应用》，2005（05）。

[4]刘艳梅《电子技术在现代汽车上的发展与应用》[J]，《中国科技信息》，2006（01）。

[5]魏万云《浅谈当代电子技术的发展》[J]，《中国科技信息》，2005（19）。

[6]黄军辉，张南峰，管卫华《创办汽车电子技术专业——适应现代汽车技术的发展之路》[J]，《广东农工商职业技术学院学报》，2006（01）。

[7]巨永锋《汽车电子技术的发展趋势》[J]，《现代电子技术》，2003（09）。