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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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