云服务巨头亚马逊开启量子计算硬件之路,与谷歌、IBM、微软展开全面竞争

亚马逊在其AWS部门成立了量子计算中心,由物理学家Oskar Painter领导,致力于开发自己的量子计算机。目前,亚马逊已通过Amazon Braket提供IonQ、Rigetti和D-Wave的量子计算后端。尽管尚处早期开发阶段,但亚马逊计划通过云平台提供量子计算能力,与谷歌、IBM和微软等公司在量子计算云服务领域展开竞争。

​继谷歌、IBM 和微软之后,亚马逊的云部门现在也在开发自己的量子计算机。为此,该公司在亚马逊网络服务 (AWS) 内成立了量子计算中心,由加拿大物理学家 Oskar Painter进行领导。Painter于 2012 年至 2014 年担任埃朗根的马克斯-普朗克光科学研究所所长。

在这里插入图片描述

图1|到目前为止,亚马逊一直在与 Rigetti等硬件制造商合作开发其 Braket 量子计算机(来源:Rigetti)


Painter 对外表示,亚马逊认为当前的量子计算技术已经足够先进,可以进入市场:“我们现在正进入一个阶段,我们可以使用的量子比特数量仍然低于 100,但是根据量子力学定律,这是一台非常强大的机器。我们有一个内部项目来构建我们自己的量子计算机并为其开发软件和算法。”

亚马逊尚未透露具体的时间进度。总的来说,研究团队仍处于开发初期,商业上的成功系统预计要到本世纪末才会出现。


早在2019年末,亚马逊官宣推出量子计算云平台Amazon Braket,提供三个著名的量子后端设备 IonQ,Rigetti 和 D-Wave 的访问。这三家公司分别代表了量子计算的三种物理实现方法,分别是离子阱,超导和退火量子计算。


此举是亚马逊迈向量子世界重要的的第一步。从长远来看,亚马逊希望通过云平台来提供自己的量子计算能力。

在这里插入图片描述

图2 |亚马逊云平台后端(来源:亚马逊)


跟据C-Sharp Corner提供的2020全球Top10云服务提供商名单,亚马逊、微软、谷歌以及IBM,4家顶级云服务公司都提供了量子计算云服务平台。


到目前为止,四家云服务巨头都在进行自身的量子计算机的研发,并且谷歌和IBM的量子计算机已经通过云端投入了使用。在量子计算领域,云服务作为量子计算能力输出的主要方式之一,竞争必然会日益激烈。


引用:
[1]https://www.handelsblatt.com/technik/forschung-innovation/zukunftstechnologie-einstieg-in-einen-milliardenmarkt-amazon-entwickelt-eigenen-quantencomputer/27537510.html&ticket=ST-10877057-0AxhLcfXqjg4Zaekt1DK-ap3?ticket=ST-10877874-1VQmngvIJN1lloqdikZQ-ap3
[2]https://aws.amazon.com/de/braket/
[3]https://www.c-sharpcorner.com/article/top-10-cloud-service-providers/

在这里插入图片描述

扫码关注量子客,第一时间获取最新资讯


声明:此文出于传递高质量信息之目的,若来源标注错误或侵权,请作者持权属证明与我们联系,原创文章转载需授权。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理实现方法,掌握UWBIMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能性能表现。代码设计注重可读性可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMOOFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值