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课程 | 物理和天文学
PHYS 764 - 量子信息 (3 学分) 量子信息理论和量子通信基础。主题包括：量子力学假设、经典信息和熵、经典信息压缩和经典典型集、量子熵和量子相对熵、量子态鉴别、舒马赫的量子压缩理论和量子典型子空间、使用量子信道传输经典信息、量子信道的经典容量定理。先决条件：MATH 344 或 MATH 544 或同等课程成绩为 C 或更高，或经讲师许可；MATH 511 或 STAT 511 或同等课程成绩为 C 或更高，或经讲师许可；无需量子力学知识。
了解人工智能时代的生物学
图 1：在传统的科学探究方法下，理解生物现象非常困难。A：在演绎法理模型下，科学解释具有类似定律的演绎结构，其中观察到的现象 P 可以通过参考更一般的原理来解释。在这种情况下，对船桨弯曲外观的观察首先可以用斯涅尔定律来解释，该定律可以从经典电磁学理论中推导出来。理论规定了描述特定观察结果的类似定律的原理。B：生物现象的三个关键特征使得使用演绎法理解释难以理解：多维性、条件性和突现属性。C：在机器学习的背景下描绘的三个超越解释的理解认识论概念：信息压缩、De Regt 实用理论和建模依赖关系。
使用神经尖峰稳健的转码感觉信息
摘要 - 神经编码，包括编码和解码，1是神经科学的关键问题之一：2大脑如何使用神经信号将感觉感知3和运动行为与神经系统联系起来。然而，其中大多数研究仅旨在处理神经系统的类比信号5，同时缺乏生物6神经元的独特特征，称为Spike，这是神经计算的基本信息7单元，以及8个脑氨基素界面的基础。针对这些局限性，我们构成了一个转码框架，将多模式感觉10信息编码为神经尖峰，然后从11个尖峰中重建刺激。可以将感官信息压缩为10％的神经峰值，但通过重建100％的信息100％。我们的框架不仅可以可行，14个准确地重建动态视觉和听觉场景，15，还可以重建功能性磁性16共振成像大脑活动的刺激模式。重要的是，它具有各种类型的人工噪声18和背景信号的噪声免疫的17种能力。所提出的框架提供了19种有效的方法来以高通量方式执行多模式特征表示和20种重建，在嘈杂的环境中，有效的神经形态计算的潜在用法21。22
快速回顾以了解微电网系统
摘要 本文重点介绍了电力系统中靠近配电网的分布式发电或俗称微电网 (MG) 系统的新时代的主要问题。MG 是大型配电系统的一部分，包括分布式或热电联产、储能系统和负载。本文回顾了 MG 系统中的系统架构、运行模式以及需求响应的控制挑战。将收集到的信息压缩并简要写出来，以用作该领域新研究人员或新手的快速指南。将简要解释 MG 中所有重要元素，并比较有价值的成果和潜在的研究领域，特别是在能量流控制方面，这将增强 MG 系统及其元素的实际使用。 关键词：微电网、并网、独立、孤岛、需求响应、储能。 1. 简介 使用可再生能源 (RES) 是实现电力部门脱碳和减少气候变化对环境影响的重要杠杆 [1]。如今，可再生能源被广泛用于替代或增强传统电网系统，并且通常以小规模容量开发。这种可再生能源通常也支持存储技术，被称为分布式能源 (DER) 系统，其容量通常为 1 千瓦至 10,000 千瓦 [2]。另一方面，DER 也被定义为在配电级别连接到电网的小型本地发电单元 [3]。DER 通常数量众多，以小规模安装在靠近负载或客户的地方。本质上，DER 充当中央能源商品，并且通常以“连接即忘”的方式连接到网络。因此，为了让 DER 渗透并出现在能源市场中，智能电网 (SG) 技术是有效利用 DER 的关键。在 [4] 中，智能电网 (SG) 被定义为“电力
利用 Qutrit 拓展量子计算机的前沿
中级量子 (NISQ) 计算。NISQ 机制考虑了只有几十到几百个量子比特 (qubits) 和中等误差的近期机器。鉴于量子资源的严重限制，充分优化量子算法的编译对于成功计算至关重要。先前的架构研究已经探索了映射、调度和并行等技术，以扩展可能的有用计算量。在本文中，我们考虑另一种技术：量子三元组 (qutrits)。虽然量子计算通常表示为量子比特的两级二进制抽象，但量子系统的底层物理本质上并不是二进制的。虽然经典计算机在物理层面以二进制状态运行（例如，在阈值电压之上和之下剪切），但量子计算机可以自然访问无限的离散能级谱。事实上，硬件必须主动抑制更高级别的状态才能实现两级量子比特近似。因此，使用三级量子位只不过是选择增加一个离散能级，虽然代价是增加出错几率。先前对量子位（或更一般地，d 级量子位）的研究只发现，扩展量子比特可获得常数因子增益。总体而言，先前的研究 1 强调了量子位的信息压缩优势。例如，N 个量子比特可以表示为 N=log2ð3Þ 量子位，这会导致运行时间有 log2ð3Þ1:6 常数因子改进。我们的方法以一种新颖的方式使用量子位，本质上是使用第三状态作为临时存储，但是代价是每次操作的错误率更高。在这种处理下，运行时间（即电路深度或关键路径）渐近更快，计算的可靠性也得到了提高。此外，我们的方法仅在中间阶段应用量子三元操作：输入和输出仍然是量子位，这对于实际设备上的初始化和测量非常重要。2；3