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教学大纲：物理 231 物理计算
版本 3 – 此教学大纲为草稿，将会更改！课程目标和关键学习目标：物理计算是计算机与传感器和执行器之间交互的介绍。要实现感知，我们必须测量。然后我们做出反应来控制环境。环境可以是本地的（例如，响应某些机械过程调整电机的速度），也可以是远程的（例如，感知远程位置有人的存在并打开/关闭灯）。这种感知控制通路由计算单元介导，计算单元通常必须根据感知做出控制决策，介导通常采用反馈回路的形式。我们的工具是微控制器、软件、电子传感器、各种模拟和数字电子元件，以及以人类认为并非天生计算机化的方式预测和响应的算法。教学理念。该课程的结构非常适合面对面或远程学习；但是，该课程正式是面对面的。我们实现目标的方法在某种程度上是实验性的，但重要的是，这种方法比其他大学课程更能反映现实——答案并不总是通过查找找到的，而提供的答案可能是不完整或次优的，通常是故意设计的。您的部分目标是找到所需的完成或优化。总的来说，该课程将由四个部分组成：讲座、实验室、可行性提案练习和一组免费实验室（“项目”）。每个部分都将在课程完成时获得一定数量的“学分”。与您获得本科学位的方式大致相同，您将从最低数量的必修核心学分（所有学生都必须完成）和一定数量的选修学分中进行选择。这种方法将允许您根据自己的兴趣定制课程，同时仍保证您从讲师的角度来看具有最低限度的能力。下面将更详细地描述这四个组成部分中的每一个：
求解量子计算机上数据库架构的硬变量
使用量子计算机现在可作为云服务可用，可以显示一个可以显示量子优势的应用程序。自然，数据管理是候选领域。工作解决方案需要设计混合量子算法的设计，其中量子计算单元（QPU）和经典计算（通过CPU）合作解决问题。此演示说明了针对数据库架构匹配的NP-HARD变体的端到端解决方案。我们的演示旨在进行教育（希望鼓舞人心），使参与者能够探索关键的设计决策，例如基于QPU和CPU计算的阶段之间的移交。它还将允许参与者通过嬉戏的互动体验动手实践 - 问题尺寸超过当今QPU的局限性。
系留 UAS 系统 - 海上战术优势...
GreenSight LEANIS 系统是一种模块化多无人机发射和回收系统，专为高动态移动平台而设计，例如在高海况或崎岖地形上高速行驶的小型无人或载人船舶和地面车辆。主要子系统包括多架长航时 GreenSight Dreamer 无人机、多自由度机械臂、可堆叠的无人机存储和充电舱、无人机跟踪传感器、通信和计算单元以及电源单元。LEANIS 的突出功能是它能够在高动态平台上运行，使用机载惯性传感器和机械臂来取消车辆的运动，为无人机提供稳定的连接点。此功能使 LEANIS 能够快速自主地发射和回收整个无人机群，而不会中断车辆上的现有操作。
qudits和高维量子计算
qudit是传统2级值的多级计算单元替代品。与Qubit相比，Qudit提供了更大的状态空间来存储和过程信息，因此可以降低电路复杂性，简化实验设置以及算法效率的增强。本评论提供了基于Qudit的量子计算的概述，涵盖了从电路构建，算法设计到实验方法的各种主题。我们首先讨论Qudit门通用性和各种Qudit门，包括Pi/8 Gate，交换门和多级别控制的门。然后，我们介绍了几种代表性量子算法的QUDIT版本，包括Deutsch-Jozsa算法，量子傅立叶变换和相位估计算法。最后，我们讨论了用于QUDIT计算的各种物理实现，例如光子平台，铁陷阱和核磁共振。
一个保护自身的超导量子
假定威胁量子计算的噪声过程是局部的，这意味着它们在电路的特定部分（例如个体物理Qubits）上作用。在QEC的“扩展”方法中，量子信息被编码为多个物理量子，这些量子构成了用于实际计算任务的每个逻辑量子。因此，即使一个物理量子被噪声破坏了，逻辑量子携带的信息也不会损坏。在QEC的“异国状态”方法中，每个计算单元是一个单个振荡器，逻辑位由振荡器的两个特殊状态（称为非平凡状态）表示，这些状态可与局部噪声抗衡。外来状态技术采用连续变量的系统，例如电磁模式，这些系统是在自身稳健（被动QEC）的状态下初始化的，或者可以通过不影响逻辑值（Active QEC）的操作来稳定。
用于人工智能和机器学习的微控制器
人工智能是一套硬件和软件技术，可以为计算单元提供在人类观察者看来与人类智力相似的功能。人工智能的基本定义是机器人完成通常由人类完成的任务的能力。当数学或传统建模无效时，AI使用一组自然影响的计算机方法来解决复杂的实时问题。AI是从模式检测算法发展而来的。在传统的多核计算机上，人工神经网络（ANN）通常在模拟中运行。最终，目标是使用人工神经元网络在硬件中实现ANN，这些神经元通过定时电脉冲相互通信，就像大脑一样。人工神经网络（ANN）在解码大量数据方面非常出色
![arXiv:2007.14288v1 [quant-ph] 2020 年 7 月 28 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cf4bcb0444f831488946c85870a570128bf227e2.webp)
arXiv:2007.14288v1 [quant-ph] 2020 年 7 月 28 日
人工神经网络已被提议作为潜在的算法，可以从在量子计算机上实施和运行中受益。特别是，它们有望大大增强人工智能任务，例如图像处理或模式识别。神经网络的基本构建块是人工神经元，即对输入向量形式的一组数据执行简单数学运算的计算单元。在这里，我们展示了如何实现先前引入的量子人工神经元 [npj Quant. Inf. 5, 26] 的设计，该设计充分利用了叠加态来编码二进制值输入数据，可以进一步推广到接受连续值而不是离散值输入向量，而无需增加量子比特的数量。这一进一步的步骤对于直接应用自动微分学习程序至关重要，该程序与二进制值数据编码不兼容。
为主权人工智能建设电信人工智能工厂
在生成式人工智能时代，数据中心是新的计算单元，而不是单个服务器。机架中多个节点上互连的 GPU、CPU、内存、存储和其他资源协调着大规模人工智能工作流程。这种基础设施需要高速、低延迟的网络结构、精心设计的冷却技术和电力输送，以维持每个数据中心环境的最佳性能和效率。Supermicro 的 SuperCluster 解决方案提供了构建、定制和部署快速发展的生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 的基础构建模块。交钥匙数据中心解决方案加快了任务关键型企业用例的交付时间，并消除了构建大型计算集群的复杂性。这种计算基础设施以前只能通过密集的设计调整和耗时的超级计算资源优化来实现。
DAM：差异化访问内存系统和应用
技术限制使得 DAM 成为必需，它从设备物理到算法都带来了新的研究挑战。在设备层面，我们将不得不重新审视如何设计、制造和集成各种内存，以实现与计算单元的最佳连接。这种集成将包括片上、封装上、片外和远距离内存。在架构层面，我们将不得不探索新的布局、访问和缓存结构。我们还必须探索绑定到各种内存以执行应用程序和进行系统管理的专用计算单元。操作系统软件必须管理差异化内存，并将它们暴露给具有有用抽象的程序。应用程序必须适应为其数据结构分配和使用差异化内存。最后，我们将看到算法空间复杂度（就读取、写入和读写内存而言）变得与时间复杂度一样重要。
Spin-Photon网络中的可扩展和高保真量子随机访问存储
量子随机访问存储器（QRAM）被认为是必不可少的计算单元，可以在量子信息处理中实现多名速度。建议的实现包括使用中性原子和超导电路来构建二进制树，但这些系统仍然需要证明基本组件。在这里，我们提出了一个与固态记忆集成的光子集成电路（PIC）结构，作为构造QRAM的可行平台。我们还提出了一种基于量子传送的替代方案，并将其扩展到量子网络的背景。这两个实现都意识到了两个关键的QRAM操作，（1）量子状态传输和（2）量子路由，并具有已证明的组件：电气调节器，一个Mach-Zehnder干涉仪（MZI）网络，以及与人工原子相连的基于自旋记忆的记忆和固定的纳米腔。我们的方法从基于光子先驱的内置误差检测中获得了好处。详细介绍了QRAM的效率和查询效果的理论分析表明，我们的建议为一般QRAM提供了可行的近期设计。