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World File Search System线性代数
CSC 311：机器学习简介 - 讲座1
•线性代数：向量操作，矩阵乘法/裁定量/痕迹/特征值）•微积分：部分导数/梯度。•概率：共同分布（高斯，指数，伯努利，多变量正常）；贝叶斯规则。•统计：期望，方差，协方差，中位数；最大似然。•数值优化：最大化功能，最小化功能，最大值，最小值；最大似然。
电气工程流程图技术选修课
要求1：完成22门课程。 CS 1 11 - 计算机科学概论 3.0 CS 235 - 数据结构和算法 3.0 EC EN 191 - 新生研讨会 0.5 EC EN 220 - 数字系统基础 3.0 EC EN 240 - 电路分析与实验室 4.0 EC EN 330 - 嵌入式系统编程简介 4.0 EC EN 340 - 电子电路设计 1 4.0 EC EN 360 - 电磁场与波 4.0 EC EN 380 - 信号与系统 4.0 EC EN 390 - 初级团队设计项目 3.0 EC EN 391 - 初级研讨会 0.5 EC EN 475 - 顶点设计 1 3.0 EC EN 476 - 顶点设计 2 3.0 MATH 112 - 微积分 1 4.0 MATH 113 - 微积分 2 4.0 MATH 213 - 小学线性代数 2.0 MATH 215 - 计算线性代数 1.0 MATH 314 - 多元微积分 3.0 MATH 334 - 常微分方程 3.0 PHSCS 121 - 牛顿力学概论 3.0 PHSCS 220 - 电磁学概论 3.0 STAT 201 - 工程师和科学家统计学 3.0
利用量子机器学习区分量子态
摘要 — 量子机器学习 (QML) 算法在机器学习 (ML) 领域具有重要意义，因为它有望在执行基本线性代数子程序 (BLAS) 时实现量子加速，而基本线性代数子程序是大多数 ML 算法的基本元素。通过利用 BLAS 操作，我们提出、实现并分析了一种时间复杂度低至 O (NKlog (D) I/C) 的量子 k 均值 (qk-means) 算法，以将其应用于判别读出时量子态的基本问题。判别量子态允许从低级同相和正交信号 (IQ) 数据中识别量子态 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩，并且可以使用自定义 ML 模型来完成。为了减少对传统计算机的依赖，我们使用 qk-means 在 IBMQ Bogota 设备上执行状态鉴别，并设法找到高达 98.7% 的分配保真度，仅略低于 k-means 算法。检查将两种算法应用于量子态组合所产生的分配保真度分数，结果与我们使用 Pearson 相关系数的相关性分析一致，其中证据表明，在所分析的设备上，(1, 2) 和 (2, 3) 相邻量子比特对之间存在串扰。索引术语 — 量子计算、机器学习、量子机器学习、K-Means、QK-Means、串扰
量子力学：从基础到高...
对线性代数，复数理论，概率理论，傅立叶变换，近极空间，量子力学，极化和光子概念的假设，量子测量，量子干涉法，量子密码学的基础知识，BB84协议，量子的基础原理，量子的基础，量子算子，量子不确定，量子不确定性，量子不确定，量子，EPR ker nocter，Epr spare，量子计算，量子通信和量子传送的基础知识，量子中继器，谐波振荡器的量化，量子隧道，统一操作员，投影操作员，量子电路，量子编程。对线性代数，复数理论，概率理论，傅立叶变换，近极空间，量子力学，极化和光子概念的假设，量子测量，量子干涉法，量子密码学的基础知识，BB84协议，量子的基础原理，量子的基础，量子算子，量子不确定，量子不确定性，量子不确定，量子，EPR ker nocter，Epr spare，量子计算，量子通信和量子传送的基础知识，量子中继器，谐波振荡器的量化，量子隧道，统一操作员，投影操作员，量子电路，量子编程。
2024 年季风课程（UG1 除外）的讲座时间表
无线通信 - H101、生物信息学 (H1) - H102、系统生物学 (H2) - H102、信息检索与提取 - H103、MCS 1-概率与统计 (H1) - H104、MCS 2-线性代数 (H2) - H104、自动机理论 (H1) - H105、数据与应用 (H2) - H105、半导体器件原理 - H202、遥感简介 - H203、信息理论 - H301、建筑基础设施结构安全 (H1) - H302、高级计算机网络 - SH2
物理学作为信息处理课程大纲
本课程将介绍量子信息理论 (QIT) 的形式化方法，并展示它们与经典信息理论的关系。这些方法将用作思维工具，而不是计算工具。量子理论或统计物理学的背景将很有用，但不是必需的；基础物理学和对线性代数（向量和运算符）的熟悉将很有帮助。我们将讨论各种抽象概念，但重点是它们的直观含义，而不是它们的形式结构。不需要编码，但任何有此倾向的人都会看到许多模型构建的机会。
物理323-量子力学I
•教科书 - 强烈建议本课程使用教科书。本课程的教科书用于参考材料；教科书中不会分配家庭作业问题。量子力学是这种量子力学水平的优点。gri ths for量子力学简介是一本可接受的教科书，但错过了许多形式。我们将使用线性代数比刻板的代数要多。Sakurai的现代量子力学是一本很棒的教科书，但其方法可能太正式了 - 这是为研究生院做准备的好文字。
量子计算和信息科学专业培训计划：2周（2025年2月17日至2025年2月28日）第1周：
类型，字符串，操作员和表达式等，控制流说明，数据结构：列表，词典，元组，功能和模块等。第2周：量子力学和线性代数的叠加，纠缠，Young的双缝实验，状态空间，量子测量，线性操作员和矩阵，Pauli矩阵，内部产品，特征向后传播器和特征值等量子门和电路单/多量子门，量子电路，铃 div>
Biostatistics -Ms.pdf -GMU目录
除了满足研究生学习的一般入学要求外，所有申请人还具有基本的计算机素养。他们必须拥有一个领域的认可机构的学士学位，其中包括微积分的一年课程，以及在Matrix或线性代数的一个学期课程。在数学，统计和某些工程计划等领域具有学位的申请人通常符合这些要求。对于其他领域学位的申请人，如果学生成功地完成了相当于梅森课程的课程，通常会满足这些要求。
数学495QC量子计算秋季2025
本课程将介绍本科生的基础量子计算和拓扑量子计算。该课程被设计为自我包含。我们将从布尔逻辑，线性代数以及量子力学的公理和基础的基础开始。然后，我们将进入旋转，单一矩阵和量子门。作为一种应用程序，我们将讨论算法，例如Shor的算法和RSA加密。我们希望使用Anyons涵盖拓扑量子计算，并且时间是否允许进一步的主题。这为该领域的工作提供了坚实的背景。