量子计算+半导体材料!Quantinuum和JSR达成合作

Quantinuum与JSR合作,利用Quantinuum的H1量子硬件和InQuanto软件平台,研究量子计算在半导体材料如金属配合物和过渡金属氧化物中的应用。此次合作旨在通过量子计算建模准确预测材料物理性质,加速新材料的发现,重塑微电子器件的未来。重点将开发基于动态平均场理论的量子算法,以理解复杂有机和无机材料的电子特性。

(图片来源:网络)

全球领先的集成量子计算公司Quantinuum 宣布与日本材料技术公司JSR达成合作,双方将采用Quantinuum的Model H1量子硬件及其量子计算化学软件平台InQuanto,共同探索量子计算在半导体材料(如金属配合物和过渡金属氧化物)研究方面的应用。

双方表示,量子计算建模将能对材料物理性质实现准确预测,加速识别新候选分子和材料,并重塑微电子器件的未来范式。

JSR材料信息学计划的首席研究员Rei Sakuma说:“我们很高兴与Quantinuum建立了新的合作关系。Quantinuum团队在量子计算硬件和软件领域始终处于领先地位,同时帮助我们拓展了在材料创新方面的专业知识。JSR致力于为社会和环境开发丰富的材料,借助Quantinuum的软件平台InQuanto,我们将利用量子计算技术加速实现这一宏伟目标。”

双方合作的重点之一是开发基于动态平均场理论 (DMFT) 的量子算法。基于这种方法,研究团队们将能更准确地获知现实世界中复杂有机和无机材料的电子特性,例如认知材料的光吸收和电导率特性将推进未来硅基信息时代的发展。

Quantinuum表示,双方将使用InQuanto平台来模拟这些复杂的分子系统和缺陷子系统以探索新方法,同时新方法也将集成到InQuanto平台中,提供给其他科学家和研究人员使用。

Quantinuum首席执行官Ilyas Khan说:“将量子计算引入材料科学领域,我们与JSR所做的工作处于科技前沿领域,很高兴双方能再次合作。此次合作将进一步开发InQuanto的功能,并确保将来为其他用户提供服务。此次合作的意义在于,联合双方优势共同推动科学发展。”

原文链接:

https://www.quantinuum.com/pressrelease/quantinuum-expands-collaboration-with-jsr-to-explore-quantum-computing-for-semiconductor-research

文:Quantinuum

编译:卉可

编辑:慕一

注:本文编译自“Quantinuum,不代表量子前哨观点。

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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