39、基于光子量子计算的声音合成系统探索

基于光子量子计算的声音合成系统探索

1. GBS系统在PhotonSynths中的实现

在声音合成的探索中,我们采用了高斯玻色采样(GBS)系统来为PhotonSynths生成声音。该系统的电路使用非简并自发四波混频来创建压缩态。具体来说,在四个环形谐振器中,每个谐振器都会产生两个不同频率的模式,最终总共得到八个量子模式(qumodes)。出于历史原因,我们将量子模式0、1、2和3称为信号量子模式,而将量子模式4、5、6和7称为闲置量子模式。

这个电路使用了四个双模压缩器,这使得我们能够在干涉仪中让压缩光产生纠缠,从而为计算提供更多的量子力学特性。我们使用两个4×4的酉矩阵来表示电路的深度,由于电路深度为4,但涉及八个模式,所以可以将两个4×4矩阵堆叠在一起。

Strawberry Fields提供了一个函数来生成随机的N×N酉矩阵,用于构建干涉仪。在这个阶段,随机酉矩阵非常适合我们的需求。我们构建了两个相同的随机(U4)门,一个应用于信号量子模式,另一个应用于闲置量子模式。然后,通过对每个量子模式进行光子计数测量来读取这八个量子模式的信息。

所有的PhotonSynths系统都会将多次测量的结果捆绑成快照(snapshots)。在本章讨论的例子中,一个快照由八次测量组成。每个快照都会产生用于合成声音的参数,也就是说,每个声音对应一个快照。例如,200次测量将产生25个声音。实际上,每个快照在这里被表示为一个8×8的矩阵,通过对这个矩阵进行简单的操作,如取行的算术平均值或添加特定列的值等,就可以得到合成声音所需的参数。

以下是GBS的Strawberry Fields代码:


                
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与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 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、机器人控制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应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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