8、量子计算与区块链技术:应用、挑战与未来潜力

量子计算与区块链技术:应用、挑战与未来潜力

区块链的分层结构

区块链主要包含以下几个关键层:
1. 共识层 :该层集合了各种共识组件,旨在维护分布式网络中的数据一致性,并确保分布式节点间公共存储库的容错能力。
2. 激励层 :此层将货币奖励融入区块链,包括货币系统和资金分配机制,以激励创建下一个区块的人获得最大利益。矿工根据其贡献获得经济激励,从而推动网络持续进行数据验证,保障整个区块链系统的安全。
3. 合约层 :合约层涉及相关合约。由于编写或执行不当的合约层可能产生财务后果,因此必须确保合约的正确发布且无潜在缺陷。程序需具备可验证性、安全性和可靠性。
4. 应用层 :该层包含概率应用、场景和用例。

量子计算的应用领域

量子计算基于量子物理原理,具有独特的优势,在多个领域展现出巨大的应用潜力:
1. 网络安全与密码学 :全球网络安全攻击日益增多,传统数字计算机应对网络安全威胁的能力有限。量子计算与人工智能结合,可开发多种策略应对网络安全威胁,还能改进加密技术,即量子密码学。
2. 药物研发 :传统药物研发通过实验方法进行,成本高、风险大且耗时久。量子计算有助于理解药物及其与人体的相互作用,为制药公司节省大量资金和时间,推动创新临床药物的发现。
3. 金融建模 :金融行业需根据预期回报、风险等因素找到合适的投资组合。传统计算机运行“蒙特卡罗”方法

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Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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  | 博主筛选后可见
 
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