基于量子傅里叶变换的模式特征提取算法 (2008年)

量子算法由于具有量子态的叠加性、相干性和纠缠性使得它可以解决一些经典NP问题，并且它具有许多传统算法所没有的优点。本文利用量子傅里叶变换提出了一个模式特征提取算法，它借助量子并行特性只需进行一次量子傅里叶变换就可以提取模式特征，所以它提取模式特征的速度比传统特征提取算法有了指数级的提高。利用该算法提取出来的特征可以进行模式识别或图像识别。本文通过理论推导证明了该算法的可行性，通过简单的模式图验证了该模式特征提取算法的有用性。