7、量子计算新探索:从水相干域到离散方程的应用

量子计算新探索:从水相干域到离散方程的应用

水相干域在量子计算中的潜力

水相干域在量子计算领域展现出了巨大的潜力。基于量子电动力学(QED)在液态水中的相干性研究,我们发现水相干域中能量激发态的形成可用于实现单量子比特和双量子比特的通用量子门。这些量子门具有极快的运算速度,通过调整水相干域的能级以及控制它们之间隧穿相互作用的参数,其运算速度能逼近目前普遍接受的量子力学基本原理所设定的极限。

当考虑由大量相互作用且同相振荡的水相干域组成的系统(即“超相干”系统)时,可构建一个并行运行的量子门扩展网络。该网络的计算速度与参与共同相干振荡的物质组件数量成正比,远高于单个量子门的运算速度。

不过,此模型仍存在一些待深入研究的问题,例如如何存储和检索量子信息、信息在水相干域之间如何“传播”,以及除了已考虑的虚光子隧穿之外是否存在其他相互作用机制等。但总体而言,该模型为以水分子为物理基底的量子计算新构想开辟了极具吸引力的前景。其计算层将通过水相干域产生的倏逝电磁场之间的相互作用来实现,涉及虚光子的隧穿效应以及由电磁矢量势控制的“相位”相互作用,以此实现量子门之间的通信以及用于计算的物理状态的设定。

若该模型进一步完善,其在理论和应用方面都将具有极大的吸引力,有望推动那些需要极高计算能力的技术发展,涵盖从新物理定律的发现到人工智能、从高复杂系统的模拟到环境、健康和流行病学领域的预测等多个方面。

离散方程与量子计算的关联

在量子计算的研究中,离散方程也发挥着重要作用。从二阶超递归离散谐振子开始,它会分叉为两个递归离散振荡器,同时保持运动常数守恒。将这一形式主义扩展到超递归离散克莱因 - 戈登方程,会分叉出马约拉纳实 4 - 旋量和狄

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。; 使用场景及目标: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场景。
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