信息报道

美陆军开发量子 计算机技术 美陆军研究办公室(ABO)目前正在开发一项新的量子计算技术,该技术以一种基于量子力学原理的新方法来进行运算,不仅能使计算机运算速度加快,而且能依靠以前从未用过的精细的量子特性来进行信息处理,可赋予军方和信息机构前所未有的解密能力。 传统的计算机使用的是比特系统,用1和0组成的字符串来代表信息,并按顺序对信息进行处理。一般的电子信息都使用大数进行加密,而对一个传统的计算机而言,要进行大数分解,只存在指数算法,因此耗时很长。而一台量子计。算机却能转化成多项式算法,同时计算一个大数所有可能的因素。因此以前需花费数年或几个世纪进行的计算将能在数。     

基于编码的加密体制综述

量子算法的提出,使得传统的密码体制在量子计算下不再安全。基于编码的加密方案具有抗量子攻击特性,引起密码学界广泛关注。许多密码学者对基于编码的加密方案进行深入研究,在研究过程中,人们对其加密方案的优势和缺点逐渐有了深刻的认识。目前,基于编码的密码体制已成为后量子密码学最有前途的方案之一。综述了基于编码加密体制的发展现状,阐述了现有基于编码的加密体制和目前已知存在的攻击,并指明了未来具有潜力的发展方向。     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码，将动态量子旋转门引入到粒子群算法中，采用自适应变异，提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中，获得了最优的分配方案。仿真研究表明，该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

量子计算的研究现状和发展动向

作为未来高性能计算研究的重要方向,量子计算受到了全世界的高度重视。文章简单介绍了量子计算的基本原理和研究现状,并对量子计算的未来发展作了分析与思考。     

图论有效性算法的基本分析

欧拉解决了哥尼斯堡桥问题 ,奠定了图论的基础 ,事物间的二元关系能够容易地用图模拟 ,许多大网络、大系统问题 ,经过用图模拟 ,使研究变得概念清晰、形象直观、目标明确和计算简化。图论问题看似简单 ,其实内部涉及到的关系是极其复杂的。本文对一些常用的有效性算法作了一些基本分析。     

量子控制的述评与展望

量子控制是一个迅速成长的研究领域,要作出长远的预测是非常困难的.本文先阐述了作者对量子控制的几点认识,然后概述了量子控制的发展状况,并着重分析了量子系统能控性问题,并介绍了我们近年在量子系统能控性方面的一些研究进展.最后对量子控制进行了展望,并对未来提出了建设性的建议.     

基于量子蚁群算法的VRPTW研究

深入研究带时间窗的配送车辆路径问题,建立贴合实际情况的VRPTW模型,并且针对建立的模型,将量子计算的理念与方法融入蚁群算法,改进后的算法更加科学地初始化蚂蚁的位置,使蚂蚁有更大可能性地寻找到最优路径。在搜索的过程中添加量子比特启发式因子,使用局部信息素更新和全局信息素更新相结合的信息素更新方式,全局信息素更新添加了量子旋转门的新模式。并使用2-opt搜索对结果进行进一步的探索,扩大搜索的范围,增加了得到最优解的概率。使新建立的量子蚁群算法能够实现对模型更加高效的求解。     

基于量子免疫遗传算法的火力分配优化问题

针对传统方法在解决火力分配优化问题时存在迭代次数多、收敛速度慢、易陷入局部极值等不足,将免疫遗传算法中的免疫克隆、免疫记忆、免疫平衡机制引入到量子遗传算法中,利用求解问题的先验知识和局部最优解信息来改善和优化量子遗传算法的性能,提高了算法的收敛精度、收敛速度和稳定性。在分析问题背景和算法实现过程的基础上,通过实例仿真,模拟了不同容量的抗体记忆库对算法性能的影响,对比了普通遗传算法、量子遗传算法、免疫遗传算法以及文中所提及的量子免疫遗传算法在解决火力分配优化问题上的不同优化效果,结果表明:该方法在解决火力分配问题时,可以有效克服早熟现象,具有收敛速度较快、稳定性较好的特性。     

远程制导火箭子母弹对机场跑道毁伤研究

对机场跑道毁伤封锁是远程制导武器的重要任务,其毁伤判断的依据是最小升降窗口存在与否。采用Monte-Carlo方法对远程制导火箭子母弹打击机场跑道的炸点分布进行仿真模拟,提出了一种改进的搜索飞机起降最小升降窗口算法,并用该算法计算分析了远程制导火箭子母弹相关战技术因素对机场跑道毁伤的影响程度。计算结果表明改进算法计算封锁概率的值相对于区域搜索算法更加精确,研究结果对远程制导火箭子母弹的作战运用及进一步优化设计具有参考与实用价值。     

基于OPENGL的面目标平均相对毁伤计算方法

目前,均匀面目标平均相对毁伤的计算无论是解析法还是模拟法都采用了将面目标离散化的思想,存在着离散方法困难、计算精度差等特点.基于OpenGL像素颜色混合机制,提出了直接用像素点对面目标进行离散的方法,并结合Monte-Carlo模拟方法实现了对均匀面目标平均相对毁伤的计算,给出了算法的实现步骤,通过计算实例对计算结果进行了分析.实验结果表明,此方法是计算均匀面目标平均相对毁伤一种快速有效的方法.     

分布式小卫星SAR回波仿真快速算法

回波信号仿真是研究分布式小卫星SAR系统的基础,对于系统总体设计具有重要意义。大范围自然场景回波仿真导致巨大的计算量。快速算法基于FFT实现,首先在时域利用脉冲序列近似表征场景在慢时刻的响应,然后利用FFT在频域实现线性时不变滤波以产生场景回波,算法能够有效减小运算量。对仿真的回波进行成像和干涉处理,结果验证了算法的有效性。     

雷达信号仿真中箔条干扰回波模型研究

雷达信号仿真是抗干扰算法研究和验证的有效措施。针对箔条干扰随机信号模型难以满足高精度仿真的需要,本文在分析和总结箔条干扰散射特性和运动特性的基础上,对箔条干扰回波模型进行了更深入和精细化的研究。在Matlab平台上通过编程优化克服了复杂计算的问题,并获得了较好的模拟效果。仿真实验表明,该模型可为精确研究箔条干扰提供数据支持。     

实用空袭目标流简化仿真模型

根据地空导弹武器系统作战效能评估仿真的粒度,提出了一种实用的空袭目标流简化仿真模型.首先,介绍了用到的两个坐标系:地心直角坐标系和站心地平直角坐标系.然后,针对仿真任务需求,建立了目标水平距离估算模型、目标航迹计算模型、载机发射空地导弹(反辐射导弹)时刻判断模型和空地导弹(反辐射导弹)弹道模型.最后,根据模型的仿真应用,给出了仿真示例,验证了模型的有效性.     

快速的平行码临界路径跟踪故障模拟

针对平行码临界路径跟踪故障模拟中最费时间的扇出源故障模拟,提出了若干加速技术。通过对电路结构进行的独立扇出分支、扇出源分类及扇出源的最终汇聚门等静态分析,结合对停止线及停止扇出源、测试码标记向量以及扇出源临界性确定前的预处理等动态计算,使得扇出源故障模拟区域及需要故障模拟的扇出源数目大大减少,极大地缩短了整个故障模拟时间。实验结果表明,平行码临界路径跟踪故障模拟算法,对少量和大批的随机码都非常有效,并且随着电路规模增加,其有效性更加明显。     

非定常Euler方程数值计算中高精度格式应用

采用五阶精度加权紧致非线性格式(WCNS)和非定常“双时间步”方法求解非定常Euler方程,模拟NACA0012翼型强迫俯仰振动流场,研究了高精度格式应用到非定常计算时“双时间步”方法物理时间步长、子迭代收敛判据、子迭代步数以及物理时间导数离散方法对计算精度和计算效率的影响.     

面向两类典型分析仿真的多样本任务调度工具的设计

当在多台计算机上调度很多样本并行运行时,采用手工操作效率低且极易出错。设计一个自动化的任务分发与调度工具可以有效地提高仿真运行效率。蒙特卡罗仿真和粒子群优化算法仿真是两类典型的分析仿真,介绍了面向这两类仿真的多样本任务调度工具的实现原理和关键技术,这些方法具有很好的通用性和可扩展性,可以广泛应用于解决各类仿真任务的自动分发与调度问题。     

多传感器的极大似然配准算法研究

数据配准是多传感器数据融合的先期处理过程。在研究了传统的最小二乘算法的基础上 ,提出了基于三维坐标系中的极大似然配准算法 ,解决了最小二乘配准算法对于传感器相距较远时无法解决的问题。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于LMS2UKF的主/被动雷达融合算法

在主/被动雷达双传感器目标跟踪背景下,针对IMM算法的计算量大,提出一种基于变结构多模型思想的LMS2UKF分布式融合算法。该算法将LMS算法和UKF滤波算法结合进行矩阵加权融合。与IMM2UKF算法进行仿真比较,结果表明在相同情况下,本算法有较好的稳定性和较好的定位精度。     

铁路区间信号系统测试评估平台——信号设备与列车运行仿真研究

铁路区间信号系统测试评估平台是对铁路区间列车运行安全控制和防护系统进行可靠性、安全性测试及评估的平台.区间信号设备与列车运行仿真子系统是平台的一个子系统,它为平台提供了一个虚拟的现场环境.采用面向对象技术和离散事件仿真技术对仿真子系统进行了研究.详细地阐述了信号设备及列车的仿真模型、设计和仿真算法,并给出仿真实例,满足平台对仿真子系统地要求.     

A general strategic capacity planning model under demand uncertainty

Capacity planning decisions affect a significant portion of future revenue. In equipment intensive industries, these decisions usually need to be made in the presence of both highly volatile demand and long capacity installation lead times. For a multiple product case, we present a continuous‐time capacity planning model that addresses problems of realistic size and complexity found in current practice. Each product requires specific operations that can be performed by one or more tool groups. We consider a number of capacity allocation policies. We allow tool retirements in addition to purchases because the stochastic demand forecast for each product can be decreasing. We present a cluster‐based heuristic algorithm that can incorporate both variance reduction techniques from the simulation literature and the principles of a generalized maximum flow algorithm from the network optimization literature. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006