13、光学量子计算与量子光学和原子光学新进展

光学量子计算与量子光学和原子光学新进展

1. 光学量子计算的突破

光学量子计算在解决线性方程组方面取得了重要进展。通过小型光学量子计算机,成功解决了 2×2 线性方程组,并完美实现了量子算法所需的每一个步骤。随着技术的不断进步,基于此算法,有望利用更高效的单光子源和单光子探测器,解决更复杂的线性方程组。

相关研究成果

  • 众多研究团队在光学量子计算的不同方面取得了显著成果,例如:
    • 实现了多光子纠缠,包括三光子、四光子、五光子、六光子、八光子等不同数量光子的纠缠实验。
    • 展示了全光学量子受控非门、线性光学受控相位门等量子逻辑门。
    • 对Shor量子因式分解算法进行了编译版本的演示。
    • 开展了单向量子计算、拓扑量子计算、量子纠错等方面的实验研究。

部分重要研究成果列表

研究内容 研究团队 发表期刊及年份
观察三光子Greenberger - Horne - Zeilinger纠缠 Bouwmeester D等 Phys. Rev. Lett., 1999
实验演示四光子纠缠和高保真度隐形传态 Pan J W等
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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