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World File Search System并行性
量子信息科学、传感和计算 XVII（DS103）
基于量子力学纠缠、叠加和干涉现象来计算、存储和分发信息的量子系统正在许多物理系统中得到开发和实现，可能在量子密码学、量子传感、量子通信/网络和量子计算等领域实现商业/工业应用。量子密码学利用量子态的不可克隆特性来实现安全密码系统，量子传感器利用量子相关性来实现超越传统系统的灵敏度或分辨率，量子通信/网络利用量子态的纠缠来实现隐形传态，量子计算利用量子干涉态的并行性来实现计算复杂性和速度，最终可能超过当今数字技术的能力。非局域性原理可以为能够检测和防御恶意网络攻击的强大量子网络提供基础。
飞行员训练过程多准则数学模型
摘要。在大多数北约国家，直升机飞行员的训练都是按照现代的三阶段训练系统进行的：选拔、基础和高级。空中训练是根据训练的并行性进行的。飞行员训练过程的安排基于并行模型，其中包括各个练习之间的技术关系，其中对于每个空中练习，练习都是指定的，必须事先完成。本文的目的是提出一个多标准数学模型，该模型能够为每个飞行员选择练习，选择合适的飞机和开始每次练习的时间，以便所有必需的练习都将在尽可能短的时间内进行，并且训练有素、处于准备状态的飞行员数量应尽可能多。此外，本文还提出了多标准解决方案的草图。这项工作的一个关键特征是应用模型来优化飞行员训练。
异构 CPU/GPU 共同执行 CFD 模拟...
高保真计算流体力学模拟通常与大量计算需求相关，而每一代超级计算机的出现都对计算能力提出了更高的要求。然而，需要进行大量的研究工作才能释放基于日益复杂的架构的前沿系统（目前称为前百亿亿次级系统）的计算能力。在本文中，我们介绍了在计算力学代码 Alya 中实现的方法。我们详细描述了为充分利用不同级别的并行性而实施的并行化策略，以及一种用于有效利用异构 CPU/GPU 架构的新型共执行方法。后者基于具有动态负载平衡机制的多代码共执行方法。已针对使用 NVIDIA Volta V100 GPU 加速的 POWER9 架构上的飞机模拟对所有提出的策略的性能进行了评估。
QuEra Computing Inc. 白皮书
量子计算是一项重新定义信息处理极限的尖端技术。这种转变由硬件驱动，其最小部件——量子比特——遵循量子力学定律，为计算机程序引入固有概率和并行性。这影响了计算速度、解决方案质量以及解决当今一些最困难问题所需的能耗。最后，它为新机遇打开了大门，引发了对新问题和解决方案的探索，这些问题和解决方案将塑造人类未来的需求。过去几十年来，量子计算及其应用取得了许多飞跃发展，但科学与商业化之间仍然存在差距。当今大多数机器太小、太通用；量子比特变化无常，缺乏硬件驱动的应用重点导致有限的可用量子资源未得到充分利用。此外，竞争量子技术尚未表现出扩大这些有限资源的良好能力。
高级计算机架构
• 理解计算机体系结构的高级硬件和软件问题 • 理解多处理器体系结构和连接机制 • 理解多处理器内存管理 模块 I：（10 小时）微处理器和微控制器、RISC 和 CISC 体系结构、并行性、流水线基础、算术和指令流水线、流水线风险、超标量体系结构、超级流水线体系结构、VLIW 体系结构、SPARC 和 ARM 处理器。 模块 II：（10 小时）基本多处理器架构：Flynn 分类、UMA、NUMA、分布式内存架构、阵列处理器、矢量处理器。 模块 III：（10 小时）互连网络：静态网络、网络拓扑、动态网络、云计算。 模块 IV（10 小时）内存技术：缓存、缓存内存映射策略、缓存更新方案、虚拟内存、页面替换技术、I/O 子系统。 结果
exposé：...
论文讨论了由于模型范式和培训数据的拟合度较差，将深入强化学习应用于盘中市场的挑战。它提出了可能的解决方案的结果要求，并提出了一种理论解决方案以及开发过程。通过在高性能群集上使用开发的Python软件包进行的实验显示了满足要求的程度。用收集的数据进一步分析了实施的主要要求，即实施的运行时性能。用法的讨论旨在确定成功实施的程度。积极的结果已经被发现，可以根据历史数据模拟在平均运行时平均运行时的平均运行历史记录中的35,000个离散事件。合成数据是在此过程中生成的，并用于训练深层神经网络。也提出了训练过程中运行时使用的分布和并行性的缩放。
噪声量子电路高效模拟博士后职位
我们正在寻找一名博士后，以开发基于超导电路的量子计算机中噪声过程的高效但现实的模拟算法。特别令人感兴趣的是考虑在量子误差校正稳定器代码或其他量子算法的背景下进行此类模拟，其中中间电路测量和量子比特重置很重要。这项工作预计将建立在现有框架的基础上，但重点是经典系统硬件感知加速技术，包括 CPU 并行性、卸载到 GPU 以及可能开发专用的基于 FPGA 的加速器。根据用例，应用范围可能从 Pauli 模拟到全密度矩阵模拟不等。针对内部构建的硬件（包括 25 量子比特芯片）调整真实的噪声模拟也有望成为该项目的一部分。
并行闭环保障流程建模研究
舰载机保障过程是一个具有时滞和并行性的复杂闭环系统。目前，相关文献缺乏对并行闭环系统的研究。由于系统动力学是一种能够揭示复杂系统动态过程的方法。因此，本文提出了一种基于系统动力学的并行闭环作业建模方法。为了分析舰载机并行闭环系统，建立了舰载机保障过程模型。给出了保障过程流程图和系统结构方程，分析了动态过程和静态性能。仿真基于尼米兹号航空母舰的实际数据。仿真分析了加油作业、武器装载作业、其他作业和打击任务对保障能力的影响。通过仿真分析，找到了影响保障能力的瓶颈因素。提出了一种新的舰载机保障过程评估方法。为提高舰载机保障能力和航母作战能力提供了参考。
人工智能：从电子到光学
与电子学相比，光学有几个优势：其固有的并行性、几乎无限的带宽、与电子相比通过简单传播进行简单变换的能力（例如傅里叶变换）[1]。因此，光学从一开始就被认为是模拟计算的可行替代方案。在 80 年代，光学非线性、半导体激光器和光学存储器的出现使人们希望光学可用于构建通用计算平台。可惜的是，光学的进步未能赶上摩尔定律的指数级速度，建造这种通用光学计算机的希望在 90 年代被抛弃了 [2]。尽管如此，光学在存储领域以及电信领域都有着广泛的应用，包括长距离光纤通信以及最近的互连。神经网络。与此同时，20 世纪 50 年代还出现了一种与传统编程截然不同的计算范式：人工神经网络或 ANN，所有现代人工智能都以此为基础。它（大致）受到大脑结构和行为的启发，其中神经元
在量子退火器上实现去模糊化算子
摘要 — 由于量子计算的内置并行性，未来量子计算机在处理一些复杂的模糊逻辑计算方面具有未被开发的潜力。最近，在一种称为量子退火器的量子计算机上，引入了一种基于解决二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的模糊集的新表示和一些基本模糊逻辑运算符 (并集、交集、alpha 切割和最大值) 的实现。本文通过提出一种基于二进制二次模型 (BQM) 的量子退火机上的质心去模糊化的实现来扩展这项工作，但这次使用的是 Ising 模型。通过在量子计算机上实现基本操作和去模糊化，本文为在量子退火器等增强型设备上实现整个模糊推理引擎铺平了道路。索引术语 — 量子计算、模糊逻辑、模糊集。