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量子图像处理 - FRQI 图像表示
顾名思义，量子图像处理是一种利用量子信息技术处理图像的方法。它是量子信息科学领域的一项相对较新的进步，可以确保高效地管理经典图像处理中使用的简单操作。此过程的第一步也是最重要的一步是将经典图像编码为量子图像，这可以通过多种不同的方法完成。本文详细探讨了 FRQI（量子图像的灵活表示），它对图像进行编码以便在量子计算机上表示。FRQI 状态包含有关颜色及其在图像中的各自位置的信息。一旦达到 FRQI 状态，就会对其应用所需的量子图像处理算法，这对于执行整个过程的特定目的是必要的。FRQI 不仅用于图像表示，还用于量子图像处理的各种其他相关任务。在准备好 FRQI 状态后，在 Qiskit 上进行其电路实现和模拟。
量子图像表示 - FRQI图像 - PhysLab
尽管在科学和技术领域是一个相对较新的概念，但正在研究量子计算，并广泛用于寻找解决现有古典公司似乎太复杂的问题的解决方案。虽然量子计算机差异很大，而且使用较复杂，但是却可以提高解决问题的速度和效率的承诺引起了世界研究人员的兴趣，以挖掘该领域的应用。quantum计算机基本上比超级计算机更先进。即使对于超级计算机来说似乎也很复杂的问题，例如在化合物中的原子建模，量子计算机也可以很容易地构成此类任务。目前，量子量表和量子技术一般都用于电动汽车等各种应用，解决复杂的能源挑战，寻求解决空间和宇宙之谜，图像处理以及许多其他应用程序[1]。
从比特到量子比特：经典量子集成的挑战
摘要 — 虽然量子计算在解决以前难以解决的问题方面具有巨大潜力，但其目前的实用性仍然有限。实现量子效用的一个关键方面是能够有效地与来自经典世界的数据交互。本研究重点关注量子编码的关键阶段，该阶段能够将经典信息转换为量子态，以便在量子系统内进行处理。我们专注于三种突出的编码模型：相位编码、量子比特格和量子图像的灵活表示 (FRQI)，以进行成本和效率分析。量化它们的不同特征的目的是分析它们对量子处理工作流程的影响。这种比较分析提供了有关它们的局限性和加速实用量子计算解决方案开发的潜力的宝贵见解。索引词 — 量子计算、混合经典量子计算、量子编码、基准测试
边缘检测量子：...
量子图像处理是一个研究字段，探讨了量子计算和算法用于图像处理任务（例如图像编码和边缘检测）的使用。尽管经典的边缘检测算法的性能相当出色并且非常有效，但在具有高分辨率图像的大型数据集时，它们的距离越慢。量子计算有望在各个部门提供显着的性能提升和突破。量子Hadamard Edge检测（QHED）算法在恒定的时间复杂性下工作，因此比任何经典算法都快得多。但是，原始QHED算法设计用于量子概率图像编码（QPIE），主要用于二进制图像。本文通过结合编码量子图像（FRQI）的灵活表示和修改的QHED算法来提出新的方案。在这项工作中提出了一种改进的边缘轮廓方法，与传统的QHED算法相比，该工作使对象轮廓输出和更准确的边缘检测。
一种新的量子状态连接策略
与传统数据处理系统相比，量子图像处理因其更快的数据计算和存储速度而备受关注。将传统图像数据转换为量子域和状态标签准备的复杂性仍然是一个具有挑战性的问题。现有技术通常直接连接像素值和状态位置。最近，EFRQI（量子图像的有效灵活表示）方法使用辅助量子位，通过 Toffoli 门将表示像素的量子位连接到状态位置量子位以减少状态连接。由于每个像素连接使用两次 Toffoli 门，因此仍然需要大量位来连接每个像素值。在本文中，我们提出了一种新的 SCMFRQI（状态连接修改 FRQI）方法，通过使用重置门修改状态连接而不是重复使用相同的 Toffoli 门连接作为重置门来进一步减少所需的位数。此外，与其他现有方法不同，我们使用块级压缩图像以进一步减少所需的量子位。实验结果证实，所提出的方法在图像表示和压缩方面均优于现有方法。
使用 NCQI 表示的彩色图像量子加密
量子技术利用量子力学来推进通信和加密技术 (Abd-El-Atty 等人，2018 年)。当前的通信还可能包括共享包含敏感信息的图像。确保私人记录的安全以防止滥用非常重要，而多媒体数据的保护是一项重大挑战。此外，量子图像加密仍然是保证此操作的最佳技术之一 (Naseri 等人，2018 年)。对于量子加密，量子图像表示是重要的一步，它允许使用量子态表示图像数据 (J. Wang 等人，2019 年)。量子图像的几种量子表示形式已经建立：量子位晶格 (Venegas-Andraca & Bose, 2003)、FRQI (Le et al., 2011)、NAQSS (Li et al., 2014)、SQR (Yuan et al., 2014)、QUALPI (Zhang, Lu, Gau, & Xu, 2013)、NEQR (Zhang, Lu,高和王，2013）、MCQI（Sun 等人，2013）、GNEQR（Li、Fan 等人，2019）、NCQI（Sang 等人，2017）、QRCI（Wang L. 等人，2019）、QRMW（Şahi̇N 和 Yilmaz，2018）、QMCR（Abdolmaleky 等人） al., 2017)、OQIM (Liu et al., 2019)、DRQCI (Wang L. et al., 2020) 和其他 (Su et al., 2020)。
一种使用...的生物序列比较算法
摘要 遗传信息被编码为核苷酸的线性序列，用数千到数十亿个字母表示。序列之间的差异是通过序列分析等比较方法识别的，其中变异可能发生在单个核苷酸水平上，也可能由于重组或缺失等各种现象而集体发生。检测这些序列差异对于理解生物学和医学至关重要，但基因组数据的复杂性和大小需要大量的经典计算能力。受人类视觉感知和量子计算机上的像素表示的启发，我们利用这些技术来实现成对序列分析。我们的方法利用量子图像的灵活表示 (FRQI) 框架，能够以细粒度比较基因序列中的单个字母或氨基酸。这种新方法提高了准确性和分辨率，通过精确捕捉细微的遗传变异超越了传统方法。总之，我们的方法提供了算法优势，包括降低时间复杂度、提高空间效率和准确的序列比较。新颖之处在于应用 FRQI 算法来比较基因组测序中的量子图像，从而可以在单个字母或氨基酸水平上进行检查。这一突破有望推动生物数据分析的发展，并使我们能够更全面地了解遗传信息。 1 简介 据 Lawrence 等人称，目前国际社会正在进行重大努力，以开发全面的基因目录，以识别导致疾病发生和进展的基因 1 。最近的研究结果表明，被认为重要的癌症相关基因名单正在迅速扩大，而且速度似乎令人难以置信。Wang 等人强调迫切需要实用的诊断工具来应对 COVID-19 大流行 2 。他们指出，当前的靶标，特别是核衣壳 (N) 基因引物和广泛用于诊断的探针，正在发生突变。Hasin 等人认为氨基酸序列不仅在基因组学中起着至关重要的作用，而且在其他“组学”中也起着至关重要的作用，例如蛋白质组学、转录组学和代谢组学 3 。氨基酸序列和突变提供了有助于疾病发展的基础信息流。在生物信息学中，氨基酸序列信息以字母序列表示，可以对其进行分析以识别 RNA 和蛋白质基因产物中的差异和共同点。这种分析有助于揭示功能和结构见解。基因组分析对于优化工业药物或食品生产过程也至关重要。量子计算机是一项革命性的技术，有望推动医学和生物化学领域的序列研究。当前近期系统的局限性包括但不限于退相干、门保真度、连接性、并且缺乏错误更正 4 。量子计算为各种生化研究做出了重大贡献。Fox 等人研究了使用量子退火器 (QA) 预测 RNA 的二级结构 5 。他们展示了 QA 在识别低能耗解决方案方面的速度和有效性，提出了一种比传统算法更具竞争力的替代方案，并为 RNA 折叠预测提供了潜在的进步。Wong 和 Chang 提出了一种利用 Grover 搜索算法进行蛋白质结构预测的量子算法。与传统方法相比，他们的方法实现了二次加速，展示了量子计算在提高蛋白质结构预测效率和准确性方面的潜力 6 7 。IBM Quantum 的 qasm 模拟器上的成功模拟支持了他们的发现，强调了这一进步在药物和疫苗开发中的重要性。Robert 等人提出了一种资源高效的蛋白质折叠量子算法 8 ，而 Chandarana