量子算法在大数据挖掘中的应用前景浅析
鉴于经典算法在大数据挖掘中应用所面临的困境,结合大数据特征和量子算法特性,分析了量子算法在大数据挖掘应用的方向和前景.量子算法由于量子相干性和量子纠缠等特性而具备完全不同于经典算法的运算方式,具有卓越的并行运算能力.量子Shor算法和Grover算法的出现,不仅证明了量子算法处理海量数据的优势,更极大的促进了经典算法与量子算法之间交叉研究,以提升经典算法的性能.现处理大数据主要方法是基于Hadoop系统思想,将多个经典算法进行并行处理,其实质仍是采用经典算法进行数据挖掘、处理.将量子算法与经典算法相结合,提高经典算法的处理能力,并结合Hadoop并行处理思想,能更高效率的挖掘大数据中信息.
大数据挖掘 量子算法 信息处理 优化控制
徐炜 肖智 杨道理
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2013-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）