连续变量量子通信信道的评估
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 课题内容及创新 | 第10-11页 |
| 1.4 论文结构及章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 量子通信保真度的优化方案 | 第12-16页 |
| 2.1 量子保真度 | 第12页 |
| 2.2 量子纠缠态 | 第12-13页 |
| 2.3 基于弱测量的高保真度QT方案 | 第13-14页 |
| 2.4 基于多步量子操作的CVQTS实验方案 | 第14-15页 |
| 2.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 神经网络 | 第16-29页 |
| 3.1 经典神经网络的基本原理 | 第16-19页 |
| 3.1.1 神经元 | 第16-17页 |
| 3.1.2 MLBP神经网络 | 第17-18页 |
| 3.1.3 MLBPNN训练算法 | 第18-19页 |
| 3.2 QNN基本原理 | 第19-24页 |
| 3.2.1 量子逻辑门 | 第19-21页 |
| 3.2.2 量子神经元 | 第21-22页 |
| 3.2.3 QNN模型 | 第22-24页 |
| 3.2.4 QNN的优势 | 第24页 |
| 3.3 QNN量子逻辑线路 | 第24-27页 |
| 3.3.1 基于CNOT的量子神经元模型 | 第25页 |
| 3.3.2 QNN的量子逻辑线路 | 第25-27页 |
| 3.3.3 QNN权值更新算法 | 第27页 |
| 3.4 间接QNN学习结构的提出 | 第27-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 QNN辅助传送的高保真度QT方案 | 第29-43页 |
| 4.1 量子噪声 | 第29-31页 |
| 4.1.1 开放系统的动力学 | 第29页 |
| 4.1.2 典型的量子噪声信道模型 | 第29-31页 |
| 4.2 QT系统的构建 | 第31-36页 |
| 4.2.1 QT基本原理 | 第31-32页 |
| 4.2.2 QT的量子逻辑线路 | 第32-34页 |
| 4.2.3 带噪声QT系统的构建 | 第34-36页 |
| 4.3 QNN对QT信道的评估及误差校正 | 第36-38页 |
| 4.4 仿真测试与结果分析 | 第38-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 CVQTS输出信号的恢复和还原 | 第43-55页 |
| 5.1 CVQTS的构建 | 第43-48页 |
| 5.1.1 分束器基本原理 | 第43-44页 |
| 5.1.2 相干态 | 第44-45页 |
| 5.1.3 以QT为传输通道的CVQTS | 第45-48页 |
| 5.2 QNN-CVQTS的构建及失真还原过程 | 第48-49页 |
| 5.3 仿真测试与结果分析 | 第49-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第61页 |
