1、突破传统:统一场力学引领通用量子计算新变革

突破传统:统一场力学引领通用量子计算新变革

1. 量子计算的现状与挑战

近年来,量子计算(QC)领域发展迅猛,众多书籍、专利和论文不断涌现。然而,对于量子计算的定义却存在争议,仅仅在逻辑门中翻转几个量子比特(qubits),是否就能称之为量子计算呢?在物理学中,理论需要经过严格的实验验证才有说服力,尤其是新的、激进的或未经测试的范式转变。

目前,几乎所有的量子计算研发路径都在技术改进和退相干(decoherence)问题上苦苦挣扎。备受青睐的室温下的量子计算机如果成功,可能会让人想起1946年占地一个街区、装有17468个真空管的ENIAC计算机。

2. 统一场力学(UFM)下的量子计算

本文提出的通用量子计算(UQC)原型基于统一场力学(UFM)的“第三体制”物理学。该原型在室温下即可运行,体积小巧,可置于桌面,并且在操作过程中能够克服不确定性并超越退相干。它不受量子力学“局域性和幺正性”的限制,因为基于UFM原理,不确定性原理和退相干不再适用。

然而,目前仍存在一个难题:将相对论性量子比特(r - qubits)与为高维UFM膜拓扑中的超越伽利略 - 洛伦兹 - 庞加莱变换而设计的新一类算法进行关联的复杂代数尚未完成。计划在2017年春季完成最终的数学推导,并在2019年进行首次实验。

3. 统一场力学的理论基础

3.1 新的现实体制

统一场力学(UFM)被视为继经典力学和量子力学之后的第三个体制。就像瑞利 - 金斯定律中描述黑体辐射的无穷大(紫外灾难)导致了普朗克在1900年提出能量吸收和发射过程的量子假设一样,量子场论中令人困扰的无穷大的重整化也有类似的情况。进

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用景。
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