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圣地亚哥州立大学 电气与计算机工程系 电气工程专业
欢迎来到圣地亚哥州立大学！电气和计算机工程系在电气或计算机工程硕士课程中提供不同专业领域的各种课程。这些领域包括通信系统、计算机网络、电磁系统、嵌入式系统、能源系统和控制、机器学习和科学计算、信号处理和 VLSI 系统。电气 (MSEE) 和计算机 (MSCompE) 工程研究生课程的使命是提供高质量的教育，重点是实践研究和学术活动，为当地行业培养合格的工程师，使他们在圣地亚哥地区的设计和创新中占据领先地位。研究生为迎接 21 世纪的挑战做好了准备，并将准备好在行业中担任重要角色，成为领导者和企业家。圣地亚哥州立大学的博士课程为我们的 MSEE 和 MSCompE 毕业生提供了继续攻读博士学位的机会，并准备好在行业和学术界担任更重要的角色。
宏观动物和ERC科学领域
宏观动物PE：物理科学和工程PE1数学：数学的所有领域，纯净和应用，以及计算机科学，数学物理和统计学的数学基础。PE2物质的基本成分：粒子，核，血浆，原子，分子，气体和光学物理学。PE3缩合物理物理学：结构，电子特性，流体，纳米科学，生物物理学。PE4物理和分析化学科学：分析化学，化学理论，物理化学/化学物理学。PE5合成化学和材料：新材料和新合成方法，结构特性关系，固态化学，分子结构，有机化学。PE6计算机科学和信息学：信息和信息系统，计算机科学，科学计算，智能系统。PE7系统与通信工程：电气，电子，通信，光学和系统工程。PE8产品和过程工程：产品和过程设计，化学，民用，环境，机械，车辆工程，能源过程和相关计算方法。
CMSC416：并行计算简介...
指标类型是评估各个领域的程序性能的重要工具。 “解决方案的时间”和“每个设置时间（迭代）”指标提供了有关完成程序内特定任务或迭代的效率的见解。这些指标对于了解程序如何迅速提供结果至关重要。诸如“科学进步”之类的指标通过量化在给定时间范围内实现有意义的科学结果的速度来提供更细微的观点。该指标在研究和科学计算环境中特别相关，在研究和科学计算环境中，发现的步伐至关重要。 “每秒浮点操作（flop/s）”和数据点之间的比较（例如加速和效率）提供了对程序的计算效率的见解。通过测量数学操作的速率或比较通过并行化获得的绩效提高，这些指标有助于优化程序执行。尽管它们多样性，但这些指标统称有助于理解计划绩效的速度和有效性，从而为优化和决策提供了宝贵的见解。数据收集完成后，下一步涉及分析关键性能指标（KPI），例如峰值失败/s，峰值存储器带宽和峰网络带宽。这些指标提供了有关系统的最大计算和数据传输功能的见解。但是，由于各种因素，实现峰值性能通常难以捉摸。实际上，实际性能通常范围从广告上的峰值性能的20％到40％不等。峰值性能代表了系统性能的理论上限，通常由硬件制造商宣传。上下文在确定可实现的绩效水平方面起着至关重要的作用；例如，在深度学习应用中，性能接近峰值的60％至80％是可行的。沟通效率，硬件体系结构和工作量特征等因素会影响性能结果。了解绩效限制背后的原因对于有效优化系统性能至关重要。虽然达到峰值性能并不总是可行的，但是识别和解决性能瓶颈可能会导致总体效率和有效性的显着提高。识别和解决绩效问题对于优化程序执行和最大化计算效率至关重要。常见的性能问题包括串行代码性能瓶颈，效率低下的内存访问以及无效的浮点操作。要解决这些问题，可以采用几种策略：
TetGen，基于 Delaunay 的高质量四面体网格生成器
TetGen 是一个 C++ 程序，用于生成高质量的四面体网格，旨在支持数值方法和科学计算。高质量四面体网格生成问题面临许多理论和实践问题的挑战。TetGen 使用基于 Delaunay 的算法，该算法具有理论上的正确性保证。它可以稳健地处理任意复杂的 3D 几何形状，并且在实践中速度很快。TetGen 的源代码是免费提供的。本文介绍了开发 TetGen 的基本算法和技术。目标读者是网格生成或其他相关领域的研究人员或开发人员。它描述了 TetGen 的关键软件组件，包括高效的四面体网格数据结构、一组增强的局部网格操作（翻转和边缘去除的组合）和过滤的精确几何谓词。关键算法包括用于插入顶点的增量 Delaunay 算法、用于插入约束（边和三角形）的约束 Delaunay 算法、用于恢复约束的新型边恢复算法以及用于自适应质量四面体网格生成的新型约束 Delaunay 细化算法。给出了实验示例以及与其他软件的比较。
论量子计算机的物理信息神经网络
物理信息神经网络 (PINN) 已成为解决科学计算问题的强大工具，从偏微分方程的求解到数据同化任务。使用 PINN 的优势之一是利用依赖于 CPU 和协处理器（如加速器）组合使用的机器学习计算框架来实现最大性能。这项工作使用量子处理单元 (QPU) 协处理器研究 PINN 的设计、实现和性能。我们设计了一个简单的量子 PINN，使用连续变量 (CV) 量子计算框架来解决一维泊松问题。我们讨论了不同的优化器、PINN 残差公式和量子神经网络深度对量子 PINN 精度的影响。我们表明，在量子 PINN 的情况下，优化器对训练景观的探索不如经典 PINN 有效，而基本随机梯度下降 (SGD) 优化器的表现优于自适应和高阶优化器。最后，我们重点介绍了量子和经典 PINN 在方法和算法上的差异，并概述了量子 PINN 开发的未来研究挑战。
两年制理学硕士（物理学）课程教学大纲修订版
教材 1. Jerry Peek、Grace Todino-Gonguet、John Strang，《学习 UNIX 操作系统》，O'Reilly Media, Inc. (2002) 第五版。 2. F. Mittelbach、M. Goossens、J. Braams、D. Carlisle、C. Rowley，《LaTeX Companion》，Addison-Wesley (2004)，第二版。 3. Stephen Chapman，《Fortran 90 / 95 for Scientists and Engineers》，McGraw Hill (2003) 第二版 4. Harvey M. Deitel 和 Paul J. Deitel，《C++ 编程指南》，Prentice Hall (2007) 第六版。补充阅读材料 1. WS Brainerd、CH Goldberg 和 JC Adams，《程序员指南：Fortran 90》，Springer（1995 年）：Michael Metcalf 和 John K. Reid，《Fortran 90/95 解析》，牛津大学出版社（1999 年）。 2. Michael Metcalf、John Reid 和 Malcolm Cohen，《Fortran 95/2003 解析》（数值数学和科学计算），牛津大学出版社（2004 年）。 3. Bjarne Stroustrup，《C++ 编程语言》，（2000 年）第三版。
观点 通过组织级监管解决人工智能临床决策支持的“房间里的大象”
1 伦敦帝国理工学院全球健康创新研究所，伦敦，英国，2 哈佛大学陈曾熙公共卫生学院生物统计学系，美国马萨诸塞州剑桥，3 盖伊和圣托马斯医院 NHS 基金会信托临床科学计算系，伦敦，英国，4 盖伊和圣托马斯医院 NHS 基金会信托重症监护系，伦敦，英国，5 澳大利亚和新西兰重症监护协会成果和资源评估中心，坎伯韦尔，澳大利亚，6 国王学院医院 NHS 基金会信托神经内科，伦敦，英国，7 伦敦医学成像和人工智能中心，盖伊和圣托马斯医院，伦敦，英国，8 麻省理工学院医学工程与科学研究所，美国马萨诸塞州剑桥，9 贝斯以色列女执事医疗中心肺部、重症监护和睡眠医学科，美国马萨诸塞州波士顿
助理教授职位滚动广告
1. 建筑与规划 2. 应用数学与科学计算 3. 生物科学与生物工程 4. 化学工程 5. 化学 6. 土木工程 7. 计算机科学与工程 8. 设计 9. 地震工程 10. 地球科学 11. 电气工程 12. 电子与通信工程 13. 人文与社会科学 14. 水文学 15. 水电与可再生能源 16. 管理研究 17. 数学 18. 机械与工业工程 19. 冶金与材料工程 20. 造纸技术 21. 聚合物与过程工程 22. 物理学 23. 水资源开发与管理 24. 梅塔家族数据科学与人工智能学院 25. 减灾与管理卓越中心 26. 纳米技术中心 27. 交通系统中心 28. 研究所仪器中心 29. 国际水坝卓越中心 30. 印度知识系统中心31. 可持续能源中心 32. 光子学与量子通信技术中心 33. 空间科学与技术中心
Modelli e Metodi matematici per l'...
机器学习（ML）和科学计算的交集为增强物理，工程和应用科学中使用的计算模型提供了变革的机会。传统的数值方法虽然建立了良好，但通常会受到限制其适用性的过度计算成本和时间的限制。此外，常规方法通常仅利用可用数据的一小部分，而数据在模型构建中很少起着核心作用。科学机器学习的最新进展（SCIML），尤其是在功能空间之间的学习操作员方面，提供了有希望的范式转移。然而，仍然存在关键挑战，包括执行身体限制，严格量化预测性不确定性以及确保认证的准确性。这项研究旨在开发桥接数值分析和ML的新方法，开发可靠的模型，这些模型将物理与数据无缝整合，同时保留理论声音。此外，它将探索与传统求解器相比，迅速近似差异问题解决方案的新方法，大大降低了计算成本和环境影响。这样做，我们试图提高科学计算中ML驱动技术的可靠性，可解释性，适用性和可持续性。
张量序列近似的新算法
摘要 — 张量分解为因子矩阵，通过核心张量相互作用，在信号处理和机器学习中得到了广泛的应用。到目前为止，将数据表示为 2 阶或 3 阶子张量的有序网络的更通用的张量模型尚未在这些领域得到广泛考虑，尽管这种所谓的张量网络 (TN) 分解在量子物理和科学计算中已经得到了长期研究。在本文中，我们介绍了 TN 分解的新算法和应用，特别关注张量序列 (TT) 分解及其变体。为 TT 分解开发的新算法在每次迭代中以交替方式更新一个或多个核心张量，并表现出对大规模数据张量的增强的数学可处理性和可扩展性。为了严格起见，给定秩、给定近似误差和给定误差界限的情况都被考虑在内。所提出的算法提供了均衡的 TT 分解，并在单一混合盲源分离、去噪和特征提取的经典范例中进行了测试，与广泛使用的 TT 分解截断算法相比，取得了更优异的性能。