[发明专利]基于量子纠缠度计算的电气设备之间纠缠关联的分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力数据分析技术领域，具体涉及一种基于量子纠缠度计算的电气设备之间纠缠关联的分析方法。

背景技术

随着生产及行业水平的提升，数据越来也成为行业的重要资产，因此如何在不剔除人为因素的情况下对现有数据进行分析是提升行业数据价值的重要课题。目前，电气设备之间存在的关联关系大多通过数据分析进行，但由于电力行业数据存储较为薄弱，且无法摒除人为因素，因此造成大量数据的浪费，并无法实现有效分析。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于量子纠缠度计算的电气设备之间纠缠关联的分析方法，以提升电力数据价值，并对电气设备之间的关联关系进行有效的判断。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案是：

一种基于量子纠缠度计算的电气设备之间纠缠关联的分析方法，包括步骤：

确定待分析的电气设备A和电气设备B，采集两者的运行数据，并从中选取对纠缠关联分析有价值的运行数据；

将选取的两组运行数据合并，形成状态矩阵，对状态矩阵进行变换，得到共轭转置矩阵，根据状态矩阵和共轭转置矩阵计算密度矩阵，根据密度矩阵的大小和其中的数据情况，选取归一化正交基矢，求密度矩阵在所选取的归一化正交基矢上的部分转置矩阵，计算部分转置矩阵的本征值集合；

根据本征值集合中数据的情况，判断电气设备A和电气设备B之间是否存在纠缠关联。

本方法是在传统的数学方法上进行的提炼，提出了基于量子纠缠度计算的全新数学分析理论，更加符合客观世界多态的实际情况，为全面分析行业数据特点提供了全新的数据分析理论与工具，是数据分析领域一次尝试与突破，解决了数据存储不足和过分剔除人为数据而导致的数据浪费的问题。

附图说明

图1为本发明基于量子纠缠度计算的电气设备之间纠缠关联的分析方法的流程示意图。

具体实施方式

本发明首选提出了一种基于量子纠缠度计算的数据关联分析的方法，该方法以量子力学中的量子纠缠度计算为依托，引入矩阵计算，还原了不同业务数据背后的数学本质关系，在全面展现数字背后关系的同时，给数据来源设备之间的关系提供了新的判定依据，避免了过分剔除人为数据而导致数据浪费或者分析延迟的现象，为全面分析行业数据特点提供了全新的数据分析理论与工具。

该方法主要包括9个环节，具体内容如下所示：

1)选择构造子系统(或子个体)：此部分工作为本方法的基础，主要内容是寻找用于构建状态矩阵|Ψ>的子系统(或子个体)A与B。

2)构造状态矩阵|Ψ>：此部分工作是通过对子系统(或子个体)A现有数据进行分析，并从中找到可进行关联分析的数据集合{A}和{B}，并利用这两个矩阵构造出状态矩阵|Ψ>。其中，{A}＝{a₁，a₂，a₃，……a_n}，{B}＝{b₁，b₂，b₃，……b_n}，|Ψ>为{A}与{B}合并后的新矩阵。

3)构建共轭转置矩阵<Ψ|：此部分工作是对已经获得的状态矩阵进行变换，得到进行二次计算的矩阵<Ψ|。其中，<Ψ|中的元素与|Ψ>中对应的元素是共轭的，即：若ψ_ij＝a+bi，则有ψ_ji＝a-bi。

4)计算密度矩阵ρ：此部分工作是根据已经得到的状态矩阵|Ψ>及其共轭转置矩阵<Ψ|进行密度矩阵计算，其中，ρ＝∑P_i|Ψ><Ψ|，同时∑P_i＝1，P_i为状态矩阵|Ψ>及其共轭转置矩阵<Ψ|状态发生的概率。

5)选取归一化正交基矢|i>,|j>：根据密度矩阵ρ的大小及数据情况进行归一化正交基矢|i>,|j>的选择，并将密度矩阵改写为

6)求部分转置矩阵σ：此部分工作在得到密度矩阵ρ及其归一化正交基矢的基础上进行的，其中，或

7)求本征值集合{λ_i}：此部分工作是在得到了转置矩阵后对σ进行本征值的计算，其中，σ是部分转置矩阵，而λ_i为使得σx＝λ_ix成立的一个或多个解。