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World File Search System电路模型
EECS4141 量子计算 H. Roumani 教授
本课程概述了量子计算领域，无需任何量子力学知识。本课程将量子计算与经典计算进行比较，简要介绍物理层，然后介绍量子门、电路模型和量子算法。量子信息通过应用程序进行介绍。先决条件：Math1025 或同等线性代数课程（EECS 学生需额外学习：EECS2021、EECS3101）。II. 主题
寄生电阻对磁耦合阻抗源网络的影响
摘要 —与不带耦合电感的传统阻抗源网络相比，磁耦合阻抗源网络可以在较小的直通占空比下获得较高的电压增益，但无源元件和功率器件中的寄生电阻严重影响实际的电压增益，需要进行研究。本文推导并分析了三种不同情况下寄生电阻对磁耦合阻抗源网络电压增益的影响：第一，寄生电阻与输出等效电阻的电阻比不同，第二，不同的直通占空比，第三，不同的绕组比。首先，针对三种典型的磁耦合阻抗源网络——Trans-Z源、Г源和Y源网络，提出了考虑寄生电阻的广义等效电路模型。在此基础上，从数学上推导并讨论了上述三种不同情况下寄生电阻对电压增益的影响。并推导了同时考虑三种电阻比时的最大电压增益.最后,给出了具有代表性的仿真和实验结果来验证所提出的广义等效电路模型、相应的数学推导以及寄生电阻对磁耦合阻抗源网络的影响.
![arxiv：2105.05656V4 [QUANT-PH] 2024年4月24日](/simg/5\5c8b66e9b2d2d5ca6a1a57e849d3db6ab542e48e.webp)
arxiv：2105.05656V4 [QUANT-PH] 2024年4月24日
对麦克斯韦恶魔和量子纠缠的研究很重要，因为它在物理学及其在量子信息中的潜在应用中具有基本意义。考虑到量子相关性，对麦克斯韦恶魔的先前研究主要集中在热力学上。在这里，我们从另一个角度考虑，询问是否可以通过执行工作来模拟量子非局部性相关性。因此提出了麦克斯韦恶魔辅助的爱因斯坦 - 波多森 - 罗森（EPR）转向，这意味着一种新型的漏洞。Landauer擦除原则的应用表明，在转向任务中关闭此漏洞的唯一方法是不断监视参与者当地环境的热量波动。我们构建了麦克斯韦恶魔辅助EPR转向的量子电路模型，该模型可以通过当前可编程量子处理器（例如超导量子计算机）来证明。基于此量子电路模型，我们获得了一个定量公式，该公式描述了由于恶魔的工作和量子非局部性相关性而导致的能量耗散之间的关系。结果具有很大的身体兴趣，因为它提供了一种探索和理解量子非本地性，信息和热力学之间关系的新方法。
用于预测电子和声子属性
图2一组用于模拟示例铝电子WTBH的电路模型。此处，电路4，电路5和电路6也称为realAmplites，paulitwodesign和效率2电路。ry和rz代表具有参数ө的参数性电路。所有电路图都是使用Qiskit生成的。带有“ x”的电线和盒子代表受控的X门。带有两个实正方形的电线，例如电路-5中代表受控的Z门。
锂离子电池状态和参数估计的新级联框架
摘要：锂离子电池在线监视由于其内部状态的不可衡量的特征而具有挑战性。到目前为止，电池监视的最有效方法是基于等效电路模型应用高级估计算法。此外，一种估计缓慢变化的不可估计的参数的通常方法是将它们包括在零时间导数条件下，构成所谓的扩展等效电路模型，并已广泛用于电池状态和参数估计。尽管将各种高级估计算法应用于联合估计和双重估计框架，但这些估计框架的本质尚未更改。因此，电池监视结果的改进有限。因此，本文提出了一种新的电池监视结构。首先，由于叠加原则，提取了两个子模型。对于非线性，进行了可观察性分析。表明，局部可观察性的必要条件取决于电池电流，电池容量的初始值以及相对于充电状态的开路电压的衍生物平方。然后，获得的可观察性分析结果成为提出新的监测结构的重要理论支持。选择并使用常用的估计算法，即卡尔曼过滤器，扩展的卡尔曼过滤器和无香的卡尔曼过滤器。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。除了提供电池开路电压的同时估算外，电池容量估计更快，更易用的电池容量估计是新提出的监测结构的主要优势。
模拟电子学（REC3C001）
模块 — I（12 小时） MOS 场效应晶体管：FET 和 MOSFET 的原理和操作；P 沟道和 N 沟道 MOSFET；互补 MOS；E- MOSFET 和 DMOSFET 的 VI 特性；MOSFET 作为放大器和开关。BJT 的偏置：负载线（交流和直流）；工作点；固定偏置和自偏置、带电压反馈的直流偏置；偏置稳定；示例。FET 和 MOSFET 的偏置：固定偏置配置和自偏置配置、分压器偏置和设计模块 — II（12 小时）BJT 的小信号分析：小信号等效电路模型；CE、CC、CB 放大器的小信号分析。Rs 和 RL 对 CE 放大器操作的影响、射极跟随器；级联放大器、达林顿连接和电流镜电路。 FET 的小信号分析：小信号等效电路模型、CS、CD、CG 放大器的小信号分析。CS 放大器上的 RsiG 和 RL 的匹配；源极跟随器和级联系统。模块 —III（8 小时）FET 和 BJT 的高频响应：BM 和 FET 的高频等效模型和频率响应；CS 放大器的频率响应、CE 放大器的频率响应。模块 —IV（6 小时）反馈放大器和振荡器：负反馈和正反馈的概念；四种基本反馈拓扑、实用反馈电路、正弦振荡器原理、WeinBridge、相移和晶体振荡器电路、功率放大器（A、B、AB、C 类）。模块 — V（7 小时）运算放大器：理想运算放大器、差分放大器、运算放大器参数、非反相配置、开环和闭环增益、微分器和积分器、仪表放大器。书籍：
人工智能
简史 • 1943 McCulloch & Pitts：大脑的布尔电路模型 • 1950 Turing 的“计算机器与智能” • 1956 Dartmouth 会议：通过“人工智能” • 1950 年代早期的人工智能程序，包括 Samuel 的跳棋程序、Newell & Simon 的逻辑理论家、Gelernter 的几何引擎 • 1965 Robinson 的逻辑推理完整算法 • 1966—73 人工智能发现计算复杂性，神经网络研究几乎消失 • 1969—79 知识型系统的早期发展 • 1980-- 人工智能成为一个产业 • 1986-- 神经网络重新流行 • 1987-- 人工智能成为一门科学 • 1995-- 智能代理的出现
![arxiv：2304.02358v1 [Quant-ph] 2023年4月5日](/simg/3\38a480d8050efa54bae81c208e870c59fceac835.webp)
arxiv：2304.02358v1 [Quant-ph] 2023年4月5日
本研究应用了算法概率的概念，到布尔和量子组合逻辑电路。提出了国家复杂性的各种概念的辅导风格的介绍。此后，定义了计算电路模型中状态的概率。经典和量子门集以选择一些特征集。列举和可视化了这些门集的空间时间限制设置中的可及性和表达性。这些结果是根据计算资源，普遍性和量子行为研究的。本文提出了诸如几何量子机学习，新型量子算法合成和量子人工通用智能之类的应用如何通过研究电路概率而受益。
