18、量子力学计算机:原理、挑战与简化实现

量子力学计算机:原理、挑战与简化实现

1. 量子计算机的弹道操作改进

量子计算机的哈密顿量中存在着我们熟悉的波,类似于一维中紧密束缚电子或自旋波的传播。这些波可以在线上上下传播,还能形成波包等。为了改进计算机的操作并使其实现弹道操作,我们可以在实际用于计算的内部位点之外,添加额外的位点线。具体来说,在计算位点的前后添加一系列位点,就好像为 $q_i$ 的索引 $i$ 增加小于 0 和大于 $k$ 的值,这些额外位点没有矩阵 $A$,只有一个 1 与之相乘。

这样,我们就得到了一个更长的自旋链。我们可以将光标以不同的振幅放置在不同的位点上,代表一个初始的入射自旋波,即一个具有近似确定动量的宽波包,而不是将光标精确地放在起始位点 0。这个自旋波将以弹道方式穿过整个计算机,然后从另一端进入我们添加到程序位点线的外部尾部。在这里,更容易确定自旋波是否存在,将其引导到其他地方,并捕获光标。因此,逻辑单元可以以弹道方式运行。这一特性表明我们有可能制造出通用计算机,因为计算机科学家知道,只要能制造出任何逻辑单元,就能制造出通用计算机。

2. 量子计算机的缺陷与不可逆自由能损失

量子计算机存在许多缺陷来源。首先,沿着程序线的耦合系数可能不完全相等。由于程序线很长,在实际计算中,小的不规则性会产生小的散射概率,导致波不会精确地以弹道方式传播,而是来回反射。例如,如果系统是基于普通物理原子的衬底构建的,这些原子的热振动会稍微改变耦合,从而产生缺陷。

假设在每一步计算(即光标从 $i$ 移动到 $i + 1$)中,光标动量发生散射直至随机化的概率为 $p$($1/p$ 是输运平均自由程),且 $p$ 相当小。在非常长的计算中,波从一端传播到另一端可能需要很长

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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