18、迈向通用量子计算:突破与展望

迈向通用量子计算:突破与展望

量子计算基础:从经典到量子

在量子信息处理领域,研究正在如火如荼地进行。虽然有人宣称量子计算机已经存在,但单个用途的量子逻辑门阵列并不等同于通用量子计算机(UQC)。目前的量子处理器通常需要在低温环境下运行,体积庞大且成本高昂,使得量子计算机的全部潜力仍停留在理论层面。例如,谷歌的Summit量子处理器在3分20秒内完成的计算,超级计算机需要10000年才能完成。然而,量子计算机极易受到温度微小变化或微小振动的影响,导致量子比特的微妙状态被破坏,这种现象被称为退相干,是实现UQC的主要障碍。

经典的图灵比特(bit)是数字数据的最小单位,只能处于0和1两个离散状态;而量子比特(qubit)则可以处于纠缠叠加态,能够同时处于0和1以及它们之间的任意状态。一个由n个二进制比特组成的经典寄存器只能存储2^n个可能数字中的一个,而相应的量子寄存器可以同时存储所有2^n个数字。理论上,量子计算机可以并行处理看似无限的值,一个30量子比特的量子计算机相当于每秒能进行10^13次浮点运算(TFLOPS)的数字计算机,与目前最快的超级计算机相当。

量子比特是一个二维量子力学系统纯态空间的几何表示,用狄拉克的“bra-ket符号”表示为|0⟩α + |1⟩β,其中α和β是满足|α|² + |β|² = 1的复数。测量时,处于状态|0⟩的概率为|α|²,处于状态|1⟩的概率为|β|²。在2D复向量空间中,量子比特可以用标准正交基表示,也可以在布洛赫球上表示,如下面的表格所示:
| 表示方式 | 描述 |
| — | — |
| 希尔伯特空间表示 | 量子比特位于复单位圆上,其两个自由度表示为两个欧拉角 |
| 布洛赫球表示 | 正

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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