第二次量子科技革命一些常识趋势

本文介绍量子通信的基本原理及其在信息安全领域的应用。量子通信利用量子物理特性实现安全的信息传输,包括量子比特、量子叠加与量子纠缠等关键概念。文章还探讨了量子计算机的优势及未来面临的挑战。

量子通信目前整体还处在试点应用阶段
理论基础:量子物理(量子力学)+信息科学 的新生交叉学科
新兴技术应用:量子计算、量子通信、量子测量

量子信息的三大基本原理:量子比特、量子叠加、量子纠缠。

量子通信是较为重要的安全技术,它利用量子态作为信息载体来进行信息交互的通信技术,利用单个光量子不可分割和量子不可克隆原理的性质,在原理上确保非授权方不能复制与窃取量子信道内传递的信息,以此保证信息传输安全。

量子计算机不是传统计算机的加强版,也不会取代经典计算机。
由于可以快速并行计算和量子行为模拟,从而重新定义程序和算法,量子计算机能够在一些特定的应用场景有很好的优势,比如加密通信、药物设计、交通治理、天气预测、人工智能、太空探索等领域。

经典计算机的计算能力趋于瓶颈。现有芯片设计工艺已达到10纳米以内,而在数年内到达2纳米级别后,晶体管只能容纳10个原子,电子的行为将不再服从传统的半导体理论,此时晶体管将变得不再可靠。摩尔定律到达瓶颈后,提升算力的方式只能靠增加芯片数量。

https://mp.weixin.qq.com/s/DiSwDL2ygCVLNAWSb22AqA

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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