ICV&光子盒:2023全球量子计算产业发展展望

2023全球量子计算产业发展展望报告
ICV与光子盒发布2023全球量子计算产业发展报告,涵盖技术进展、政策、投融资、市场规模预测及未来趋势。报告指出量子计算处于快速发展阶段,产业链逐渐完善,超导、离子阱、光子等领域均有突破,2023年技术趋势聚焦量子纠错、专用量子计算机和量子硬件辅助。

近日,全球著名的前沿科技咨询机构ICV与国内专注量子领域的行业研究机构光子盒,联合发布了2023全球量子计算产业发展展望,为量子计算行业的决策者、投资者和政策制定者提供了宝贵的见解,帮助其紧跟量子计算的最新发展,并在快速发展的量子计算领域保持领先地位。

报告首先全面总结了2022 年量子计算行业的重大进展,涵盖了主要技术路线(超导量子比特,离子阱,光子量子比特,中性原子,拓扑,硅自旋)、软件、算法和云平台等关键领域,提供了有关这些领域在过去一年中如何进展的见解。其次报告分析了主要国家出台的支撑量子计算发展的政策以及投融资格局。然后报告首次采用ICV的CTF模型来评估量子计算供应商,对行业参与者进行了全面深入的分析。CTF模型是未来的技术评估模。最后报告对2023年及以后的量子计算行业提出了前瞻性观点。

报告中,ICV认为当前量子计算仍处在早期快速发展阶段;量子计算产业链逐渐变得清晰与完善;量子计算的参与者积极探索在化工、金融、航空航天等下游领域的应用;初步探索商业拓展,包括提供量子云服务、提供量子计算机整机、提供行业的量子方案。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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