前情回顾: 简单的量子算法(一):Hadamard 变换.Parity Problem 好的,现在开始正版的故事,Simon's Algorithm 问题: 有一个secret string,是n位的0,1串 \(s \in \{0,1 \} ^n\) 现在有一个黑盒子,f(x),我们对他唯一的了解就是 \(f(x)=f(x \oplus s)\) ,输入的x也是n位的0,1串 \(x \in \{0,1 \} ^n\) 请问,要多少次,我们可以找到这个secret string? 经典解法:…

Hadamard Transform Hadamard 变换在量子逻辑门中提过,只不过那时是单量子的Hadamard门,负责把\(|1\rangle\)变成\(|-\rangle\),\(|0\rangle\)变成\(|+\rangle\). 那么对多量子的Hadamard门呢? 对于多量子逻辑门,其实说过一句,是单量子逻辑门的张量积. 对于多量子比特的Hadamard门,就是把每一个量子比特都由\(|1\rangle\)变成\(|-\rangle\),\(|0\rangle\)变成\(|+\r…

一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25  16:29:19   对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value Based and Policy Based,其经典算…

https://blog.csdn.net/zhihua_oba/article/details/73776553 EM算法(Expectation Maximization Algorithm)详解 主要内容 EM算法简介 预备知识  极大似然估计 Jensen不等式 EM算法详解  问题描述 EM算法推导 EM算法流程 1.EM算法简介   EM算法是一种迭代优化策略,由于它的计算方法中每一次迭代都分两步,其中一个为期望步(E步),另一个为极大步(M步),所以算法被称为EM算法(Expect…

2018-01-13 20:55:56 Floyd判圈算法(Floyd Cycle Detection Algorithm),又称龟兔赛跑算法(Tortoise and Hare Algorithm),是一个可以在有限状态机.迭代函数或者链表上判断是否存在环,求出该环的起点与长度的算法.该算法据高德纳称由美国科学家罗伯特·弗洛伊德发明,但这一算法并没有出现在罗伯特·弗洛伊德公开发表的著作中. 如果有限状态机.迭代函数或者链表上存在环,那么在某个环上以不同速度前进的2个指针必定会在某个时刻相遇.同…

原文地址:如何简单解释 MapReduce 算法 在Hackbright做导师期间,我被要求向技术背景有限的学生解释MapReduce算法,于是我想出了一个有趣的例子,用以阐释它是如何工作的. 例子 你想数出一摞扑克牌中有多少黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃. MapReduce方法规则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论. 背景 谷歌在2004年发表了可以分析大量数据的Ma…

系列目录 分布式共识算法 (一) 背景 分布式共识算法 (二) Paxos算法 分布式共识算法 (三) Raft算法 分布式共识算法 (四) BTF算法 一.背景 1.1 命名 Paxos,最早是Leslie Lamport 用Paxos岛的故事模型进行描述,而得以命名.这位大神原来是学数学的,最终变成了计算机科学家,在2013年获得图灵奖...附上美照: 1.2 Paxos问题 Paxos问题是指分布式的系统中存在故障(crash fault),但不存在恶意(corrupt)节点的场景(即可能…

1为什么我们需要KNN 现在为止,我们都知道机器学习模型可以做出预测通过学习以往可以获得的数据. 因为KNN基于特征相似性,所以我们可以使用KNN分类器做分类. 2KNN是什么? KNN K-近邻,是一种简单的机器学习算法,目前被广泛使用分类.KNN做分类基于基于与 将要分类的点 的邻居的类别. KNN 存储所有可以获得的例子,并基于相似性的度量做出分类 (也就是说和仓库里的特征进行对比,谁相近 就判为哪一类.) k在KNN中是一个参数,指的是在多数表决过程中要包括的最近的邻居的数量(这里的意思…

sklearn简单实现机器学习算法记录 需要引入最重要的库:Scikit-learn 一.KNN算法 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris = datasets.load_iris() iris_x = iris.data iris_y = iris.targe…

大家好,我是雨乐. 今天在搜论文的时候,偶然发现一篇文章,名为<Is this the simplest (and most surprising) sorting algorithm ever?>,看了里面的内容,蛮有意思,所以今天借助此文,分享给大家. 算法 下面我看下伪代码实现,在证明该排序算法正确性之前,我们暂且将其命名为ICan'tBelieveItCanSort. ICan'tBelieveItCanSort(A[1..n]) {  for i = 1 to n do    for…