首先,我们将介绍如何安装和使用这些库。对于Qiskit,您可以使用pip来安装: pip install qiskit 对于Cirq,您可以使用pip来安装: pip install cirq 一旦您安装了这些库,就可以开始编写代码来实现量子DJ算法。下面是一个使用Qiskit实现量子DJ算法的示例代码: from qiskit import QuantumCircuit, execute, Aer # 创建量子电...
到这里, 可以说DJ算法和BF算法没有什么不一样。 但是,DJ算法不需要对边上 2 个顶点进行双向权重计算,这是DJ算法与BF算法的第一个差异性。 此时,更新后的图结构如下所示: 很显然,B和C将成为下一个搜索的候选点,这里DJ算法和BF算法就有了很大的差异性。 BF算法对于选择B还是C的顺序没有要求。 DJ算法则不同...
在这个文章中,我们将一起实现一个简单的 DJ(DJing)算法,通过 Python 来管理音乐曲目并进行播放。对于初学者来说,这将是一个很好的锻炼机会。下面我们将以流程图的形式展示整体流程,然后逐步深入每一步所需要用到的代码及其解释。 整体流程 下面是整个算法实现的流程: 开始导入所需库创建音乐列表选择音乐曲目播放音乐...
DJ算法是量子算法的入门算法,就像编程界的“Hello World”。通过它就能演示量子机是如何“压制”传统机的算法的,不过它当然不能写成Hello World那种一两行代码就搞定。 DJ算法是用来判定一个函数是常量函数还是平衡函数的: 这个函数接受\(n\)个0或1组成的串,输出0或1:\(f\{0,1\}\rightarrow f\{0,1\}\...
Djkstra算法具体步骤如下: - 1.确定开始和结束顶点a和b 2.顶点1到达其它顶点的权值 $∞$表示两个顶点之间无法直达,对应的权值为无穷大。 比较权值找到最短路径1-2。 3.最短路径表格继续更新直到到达结束顶点 3.1遍历与顶点2相邻的顶点更新最短路径表 ...
dj = Dijkstra('dj.yaml')# 获取从 s0 节点为起始点的最短路径dj.run('s0')# 打印最短路径信息print(dj.path_data)# 清除最短路径信息dj.path_data_init()# 再次获取 s1 节点的最短路径dj.run('s1')print(dj.path_data) dj.yaml: s0:s1:2s2:6s1:s0:2s3:5s2:s0:6s3:8s3:s1:5s2:8s4:...
我们称 MM 为块的数量,djdj 为第 jj 个块中的参数数量,其中 d1=Nslow 是参数的数量。蒙特卡罗 Python 将自动检测块的数量 MM,并期望用户传递一个 MM 维的过采样向量 FF。F1F1 是参数的过采样因子,通常固定为 1。其他条目是其他每个块所需的冗余采样数量。在运行链时,对于 j=1,⋯,M,我们在与第 jj...
01 线性回归算法 在线性回归中,我们想要建立一个模型,来拟合一个因变量 y 与一个或多个独立自变量(预测变量) x 之间的关系。 给定: 数据集 是d-维向量 是一个目标变量,它是一个标量 线性回归模型可以理解为一个非常简单的神经网络: 它有一个实值加权向量 ...
对D中元组分类所需的期望信息是Info(D) ,那么同理,当我们通过A将D划分成v个子集Dj(j=1,2,…,v)之后,我们要对Dj的元组进行分类,需要的期望信息就是Info(Dj),而一共有v个类,所以对v个集合再分类,需要的信息就是公式(2)了。由此可知,如果公式(2)越小,是不是意味着我们接下来对A分出来的几个集合再...
dJ_db=(2/n_samples)*np.sum((y_predict-y))#第三步 第二个公式 self.weights=self.weights-learning_rate*dJ_dw#第四步 第一个公式,刷新权值 self.bias=self.bias-learning_rate*dJ_db#第四步 第二个公式,刷新偏差returnself.weights,self.bias,costs#返回所得参数 ...