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量子求解线性微分方程
许多现实世界现象的数学描述都是用微分方程来表述的。它们是描述基于函数导数的函数的方程，用于模拟计算流体动力学、量子力学和电磁学等领域的各种物理现象，也用于金融、化学、生物和许多其他领域 [8]。例子包括物理学中的热方程、波动方程和薛定谔方程、金融中的布莱克-舒尔斯方程以及化学中的反应扩散方程。由于它们是一种广泛使用的工具，因此研究如何使用量子算法来求解微分方程以及它们是否能比传统方法提供更快的速度是很有意义的。我们将首先简要了解线性微分方程，特别是泊松方程，以及它们离散化为线性方程组，然后介绍量子线性系统求解器 (QLSS) 并将其与经典方法进行比较。
用于解决广义西尔维斯特方程并估计正则矩阵对之间分离的 LAPACK 风格算法和软件
介绍了一种稳健且快速的软件，用于求解广义 Sylvester 方程 (AR – LB = C, DR – LE = F)，其中未知数为 R 和 L。这种特殊的线性方程组及其转置可用于计算广义特征值问题 S – AT 的计算特征值和特征空间的误差界限、计算同一问题的缩小子空间以及计算控制理论中出现的某些传递矩阵分解。我们的贡献有两方面。首先，我们重新组织了此问题的标准算法，在其内部循环中使用 3 级 BLAS 运算（如矩阵乘法）。这使得 IBM RS6000 上的算法速度提高了 9 倍。其次，我们开发并比较了几种条件估计算法，这些算法可以廉价但准确地估计该线性系统解的灵敏度。
供应链管理的量子计算方法
摘要 — 量子计算有望对许多领域产生变革性影响，但其在行业问题上的实际应用尚未得到充分探索。我们专注于将量子计算应用于工业运营管理问题，特别是供应链管理。供应链管理中的许多问题涉及大状态和动作空间，对传统计算机提出了计算挑战。我们开发了一种量化策略迭代算法来解决库存控制问题并证明了其有效性。我们还深入讨论了近期实施此量子算法的硬件要求和潜在挑战。我们的模拟和实验由 IBM Qiskit 和 qBraid 系统提供支持。索引术语 — 量子计算、供应链管理、策略迭代、量子线性系统求解器
具有自适应PID控制的电动车辆驱动系统
对于我们正在处理的系统，经典的PID不足，因为它不是线性系统。PID控制器的启动需要在参数调整中并不总是简单的工作，除了某些方法的存在[10]。尽管有这些方案的帮助，但有必要进行观察期调查控制器的性能，在某些情况下，这需要大量时间。在控制器启动服务中，这可以解释为缺点或困难。在更复杂的情况下，动态现象损害了PID控制器的性能，因此需要重新调整控制器参数。我们接下来要做的是根据参考和实际速度将我们的非线性系统划分为多个线性子系统。就像我们以前所做的那样，我们现在将获得每个不同条件的关键增益和持续振荡时期。
单光子相干反馈控制与滤波
如果一个光场恰好包含 k 个光子，则它处于 k -光子态。由于其高度量子化的特性，光子态在量子通信、计算、计量和模拟方面有着广阔的应用前景。最近，人们对各种光子态的产生和操纵的兴趣日益浓厚。控制工程领域的一个新的重要问题是：如何分析和合成由光子态驱动的量子系统以实现预定的控制性能？在本综述中，我们引入了单光子态，并展示了量子线性系统如何处理单光子输入，以及如何使用线性相干反馈网络来塑造单光子的时间脉冲。我们还介绍了一种单光子滤波器。（本综述的扩展版本可在 arXiv:1902.10961 找到。）
伪随机场的高效量子分组编码
块编码是现有许多量子算法的核心，而密集算子的有效、显式块编码也被普遍认为是一项具有挑战性的问题。本文对一类丰富的密集算子：伪微分算子（PDO）的块编码进行了全面的研究。首先，开发了一种用于一般PDO的块编码方案。然后，我们针对具有可分离结构的PDO提出了一种更有效的方案。最后，我们针对具有维度完全可分离结构的PDO给出了一种显式、有效的块编码算法。对所提出的所有块编码算法都提供了复杂度分析。通过实例说明了理论结果的应用，包括变系数椭圆算子的表示和不调用量子线性系统算法（QLSA）计算椭圆算子的逆。
电气工程（理学学士）
电气和计算机工程课程的核心课程占了前三年学习的很大一部分。许多核心课程每年秋季、春季和夏季开设三次。核心课程非常重视基本概念，以便毕业生为电气和计算机工程行业常见的快速技术变化做好准备。大一时要打好数学和物理科学的综合基础，随后几年还要学习数学、物理、电路理论、数字逻辑、计算机系统、电子学、电磁学和线性系统等其他核心课程。实验室工作旨在展示基本原理并提供设计和测试电子硬件和计算机软件的经验。这两个课程都要求学生完成两个学期的高级设计项目，让学生在设计、构建和测试物理系统方面拥有全面的经验。
量子测量问题
• 非线性——无论内部还是环境的线性“退相干”[3]（相位随机化）都无法解释共存量子可能性的消失[4]，[5]，因为一切，包括测量仪器和观察者，都是由量子实体组成的。例如，[6] 很好地、透明地证明了这一点。无论一个数学上的线性系统有多大，它都不可能神奇地自行变成非线性——这也相当于“奇迹”，而不是物理学。在任何纯线性量子模型中，叠加态都会无限期地持续存在，遵循幺正演化。通过对越来越大的子系统叠加进行无限回归，即“冯·诺依曼链”，这不可避免地导致了这样的结论：在线性模型中，任何东西都无法测量（！）3 [8]，或者导致了一个多重世界图景[9]，但除了不可测试和缺乏科学可预测性之外（因为任何不是绝对禁止的事情都保证会发生在某些共存的、线性叠加的平行世界中），甚至对于
EEL-508课程标题：机器学习-LTP：3-1-0
课程概述：概率，随机变量和随机信号的概念。随机过程的一阶和二阶统计。事件点的泊松分布。随机变量及其特征。CDF＆PDF及其属性。存在定理。高斯RV，Poisson RV，Bernoulli分布的RV和均匀分布的RV，线性系统对随机信号输入的响应；功率密度光谱和基本关系。线性馈回控制的分析设计。parseval的定理及其概括。M.S.E. 对不同情况的估计。 维纳蹄积分方程和解决方案方法。 高斯 - 马尔可夫序列和过程模型；连续和离散线性系统的最佳预测，过滤和平滑。M.S.E.对不同情况的估计。维纳蹄积分方程和解决方案方法。高斯 - 马尔可夫序列和过程模型；连续和离散线性系统的最佳预测，过滤和平滑。