25、量子网络:超越经典的通信与计算革命

量子网络:超越经典的通信与计算革命

1. 量子密钥分发与随机数生成

量子网络具有独特的优势,其中之一是设备无关的量子密钥分发。用户可以通过贝尔测试来验证共享密钥的安全性,而且无需了解网络内部的具体运作,也不必知晓密钥源和交换器的构成。

此外,可认证的量子随机数生成器利用共享的纠缠比特(ebits)和贝尔测量来验证随机性。一旦爱丽丝(Alice)和鲍勃(Bob)共享了随机数,这些随机数不仅可以用于生成加密密钥,还可以出售给赌场,用于保障老虎机的安全。这表明量子网络不仅是一个分布式量子密钥生成器,也是一个分布式随机数生成器。

2. 从经典网络到量子网络

2.1 经典网络计算的起源

二十年前,在NASA工作时,有人安装了名为“SETI at Home”的软件。该软件是“搜寻地外文明计划(SETI)”的一部分,旨在利用全球数百万台笔记本电脑和台式机的闲置计算能力,分析射电望远镜收集的海量数据,以寻找可能来自外星智慧生命的信号。虽然尚未发现外星生命,但该项目仍在运行。

类似地,还有一个网络程序用于寻找大素数,并且成功发现了新的素数。这些网络计算系统起源于Beowulf集群,它由NASA的同事设计,其理念是通过免费软件和快速交换机将廉价的旧PC连接成超级计算机。交换机和软件将计算任务拆分成小任务,分配给不同的PC,并将结果汇总成一个答案。

2.2 量子网络中的数据传输

在经典网络中,数据以比特的形式在中央交换机和计算机之间传输,并且可以复制数据以应对传输线路的故障、损耗或噪声。然而,在量子网络中,由于“不可克隆定理”的限制,无法复制量子态。因此,直接通过量子通信信道传输量子态可能会

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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