一种量子神经网络编码和进化策略的优化理论与方法

一种量子神经网络编码和进化策略的优化理论与方法。属于量子计算与人工智能交叉技术领域。包括“初始编码优化”和“中间进化策略优化”两步。“初始编码优化”步骤：基于量子力学中一位相移门和两位受控非门的通用性，实现实值向量样本的量子态描述；采用量子比特的相位作为初始编码，达成优化策略的统一性；利用主定理及分治法思想，阐明时间和空间复杂度的映射关系。“中间进化策略优化”步骤：制定基于最优保留机制的旋转角更新策略，设计不同量子位的量子非门操作，构造合适的李雅普诺夫函数，证明量子神经网络进化策略的收敛性。