15、量子计算:开启未来科技新征程

量子计算:开启未来科技新征程

量子计算,这一新兴技术正逐渐走进大众视野。尽管它给计算机安全带来了威胁,但也将为我们带来远超想象的积极影响。下面,让我们详细探讨量子计算的未来发展趋势。

量子计算机的发展趋势

截至2019年,我们已经拥有了数十台,甚至可能超过一百台量子计算机。在实现量子霸权之前,其数量就在稳步增长。一旦实现量子霸权,量子计算机的数量将呈指数级爆炸式增长。那些一直观望量子霸权是否会真正实现的大公司,都会纷纷入局。毕竟,没有哪家大公司愿意在计算能力上被竞争对手超越,也没人愿意使用速度慢、技术“老旧”的计算机。甚至那些并不真正了解量子技术及其好处的公司和供应商,也会想要拥有它,就像云计算和人工智能曾经成为营销热词一样。

目前有十几种主要类型的量子计算机。随着行业逐渐倾向于采用效益最高的类型,预计未来量子计算机的类型数量会减少。回顾二进制个人计算机(PC)的早期,当时有数十家不同的PC供应商,如苹果、IBM、Altair、Micral、王安、Tandy、Sinclair、日本电气公司(NEC)、数字设备公司(DEC)、Commodore和Sun等,其中许多都有定制的供应商芯片。最终,苹果、IBM风格的电脑以及Linux PC成为了主流型号(Sun Microsystems也在几十年里一直是重要参与者)。同样,随着量子计算机的成熟,也可能会出现类似的整合。

无论哪种类型和供应商最终胜出,量子计算机很可能会随着时间的推移变得更小、更便宜。20世纪80年代,一台普通PC售价数千美元,只有单色屏幕、两个软盘驱动器和一个非常小的硬盘(10到20兆字节),内存还不到1兆字节。它们通常重达15到30磅,占据了放置它们的桌面的大部分空间。早期的外部硬盘重达一百多磅,有文

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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