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65 年后费曼对量子计算的设想
1959 年，诺贝尔奖获得者理查德·费曼发表了题为“底部还有足够的空间”的演讲，他强调，为了大幅加快计算速度，我们需要将计算机组件制造得更小——一直到分子、原子甚至基本粒子的大小。在这个层面上，物理学不再由确定性的牛顿力学来描述，而是由概率量子定律来描述。正因为如此，计算机设计师开始思考如何基于非确定性元素设计一台可靠的计算机——这种想法最终导致了现代量子计算的思想和算法。因此，我们有一条加快计算速度的直接途径：学习如何使用分子、原子，然后是基本粒子作为计算设备的构建块。但是，如果我们达到基本粒子的大小会怎样？乍一看，我们似乎将达到计算机速度的绝对极限。然而，正如我们在本文中所展示的，我们可以通过利用基本粒子的内部结构来进一步加快计算速度：例如，质子和中子由夸克组成。有趣的是，相应的数学与所谓的彩色光学计算非常相似——在计算中使用不同颜色的光。
65 年后费曼对量子计算的设想
1959 年，诺贝尔奖获得者理查德·费曼发表了题为“底部还有足够的空间”的演讲，他强调，为了大幅加快计算速度，我们需要将计算机组件制造得更小——一直到分子、原子甚至基本粒子的大小。在这个层面上，物理学不再由确定性的牛顿力学来描述，而是由概率量子定律来描述。正因为如此，计算机设计师开始思考如何基于非确定性元素设计一台可靠的计算机——这种想法最终导致了现代量子计算的思想和算法。因此，我们有一条加快计算速度的直接途径：学习如何使用分子、原子，然后是基本粒子作为计算设备的构建块。但是，如果我们达到基本粒子的大小会怎样？乍一看，我们似乎将达到计算机速度的绝对极限。然而，正如我们在本文中所展示的，我们可以通过利用基本粒子的内部结构来进一步加快计算速度：例如，质子和中子由夸克组成。有趣的是，相应的数学与所谓的彩色光学计算非常相似——在计算中使用不同颜色的光。
机器学习驱动的节能负载平衡
在 [1] 中，作者研究了异构系统中数据并行应用负载均衡的能效。该研究旨在优化负载均衡技术，以最大限度地降低这些系统的能耗。他们评估了三种数据并行应用的负载均衡方法：静态、动态和 H 引导。静态负载均衡算法将总工作负载划分为多个工作负载，这些工作负载的数量等于系统中的设备数量。然后，为每个设备分配一个工作负载份额，其大小与其计算速度成正比。设备的计算速度定义为该设备在单位时间内可以完成的工作量。相比之下，动态算法将总工作负载划分为多个大小相等的小任务包，从而创建的任务包数量超过可用设备的数量。每个设备最初都会被分配一个任务包进行处理。当某个设备完成其分配任务包的执行后，它将被分配下一个排队的任务包。但是，如果某个设备空闲且排队中没有任务包，它会从过载的设备上窃取任务包。另一方面，H引导方法与动态方法使用相同的算法，但对包大小的处理方式不同。与采用相同大小包的动态方法不同，引导算法会随着剩余工作组数量的减少而减小包大小。
化学质量成分系统作为模拟计算机
最新的技术进步使我们能够将化学质量成分系统视为模拟计算机。在这种情况下，计算的输入被编码为某些化学物种的初始值，而输出是其他化学物种的限制值。在本文中，我们设计了进行基本算术计算的化学系统：识别，反转，中根（对于m≥2），加法，乘法，绝对差异，对非负实数的实际减法以及对实际数量的部分差异。我们证明这些“基本模块”具有与计算输入无关的计算速度。此外，我们证明，并行运行的此类基本模块的有限序列可以对实数进行复合算术，也可以以独立于输入的速率进行。此外，我们表明复合计算的速度正是最慢的基本步骤的速度。特别是复合计算的比例，即复合材料中涉及的基本步骤的数量不会影响整体渐近速度 - 我们算法的平行计算本质的特征。我们的证明需要对某些非自主系统进行仔细的数学分析，我们认为该分析将在应用数学，动力学系统和计算理论的不同领域有用。我们将讨论未来的研究方向进行讨论，其中包括与反应网络计算领域有关的许多重要的开放理论问题。关键字：模拟计算，使用化学计算，多项式动力学系统，无独立的计算速度MSC：37N25，68N01，92B05
量子电路优化的全面审查
摘要：优化量子电路对于提高计算速度和减轻量子噪声引起的错误至关重要。必须通过损害计算的正确性来实现有效的优化。本调查探讨了量子电路优化中的最新广告，涵盖了与硬件无关和与硬件有关的技术。它回顾了最先进的方法，包括词汇算法，启发式策略，基于机器学习的方法和混合量子古典框架。本文突出了每种方法的优势和局限性以及它们所构成的挑战。此外，它确定了这一不断发展的领域的潜在研究机会，从而提供了对量子电路优化的未来方向的见解。
人工智能增强多功能雷达工程与数字孪生：迈向主动性
全数字化和软件定义的雷达，如海火和地火雷达，受益于可访问自由度的大幅增加，从而可以优化设计其操作模式。为了有效地利用这些设计选择并将其转化为作战能力，有必要开发使用人工智能的新工程工具。离散和连续域中的创新优化算法，加上雷达数字孪生，允许构建符合可用雷达时间预算的“搜索”模式设计（波束合成、波形和体积网格）的通用工具。这些算法的高计算速度表明该工具可用于“主动雷达”配置，这将动态地向操作员提出更适合环境、威胁和设备故障条件的操作模式。
车辆到车辆数据通信通过光...
摘要 - 二十一世纪的特征是技术进步和自动化，增强了生活的舒适度和便利性。智能汽车由于自动化和嵌入式系统的进步而变得越来越受欢迎。传统的汽车模式正在现代化智能汽车，使全球企业投资于其开发和制造业。在这里，使用Li-Fi发射器和接收器电路在汽车之间传输数据，其发射器安装在前运行车辆的尾灯上，而接收器电路在前侧。为了避免崩溃，第二辆车的接收器电路在接收到通过可见光通信中传递的计算速度后修改其速度。本文提出了一种识别和防止汽车碰撞和事故的方法。
量子计算的风险与机遇
虽然量子比特的数量本身不足以作为性能指标（[Smit22]），但复杂性的指数增长表明了量子计算机未来可能拥有的潜在计算能力（[Feld19]）。实验室的概念验证为成熟量子技术的潜在能力带来了光明的前景。一旦成熟，量子技术将大大加快计算速度，在数据湖分析、工业流程建模或网络流量优化等方面带来优势。此外，它的计算能力将大大减少破解基于大数分解的加密密钥所需的时间——这在今天是一个难题，但未来将变得相对容易破解。凭借其先进的计算能力，量子计算机将对 RSA 等广泛使用的加密解决方案构成威胁（[MIT19]）。
量子电路优化的综合回顾
摘要：优化量子电路对于提高计算速度和减轻量子噪声引起的错误至关重要。必须在不损害计算正确性的前提下实现有效的优化。本综述探讨了量子电路优化的最新进展，涵盖了独立于硬件和依赖于硬件的技术。它回顾了最先进的方法，包括分析算法、启发式策略、基于机器学习的方法和混合量子经典框架。本文重点介绍了每种方法的优势和局限性，以及它们带来的挑战。此外，它还确定了这一不断发展的领域中的潜在研究机会，为量子电路优化的未来方向提供了见解。
具有可配置性的多功能 RRAM 芯片
Ising 机是一种退火处理器。当组合优化问题映射到 Ising 图上时，Ising 机计算该系统的物理演化并求解问题。基于 RRAM 的内存计算 (IMC) 是构建 Ising 机的重要技术。然而，Ising 图的高稀疏性仍然从根本上限制了时间和能源效率。在本文中，我们提出了一种适合稀疏感知内存计算 Ising 机的多功能 RRAM 芯片，它包含 RRAM 加速内容可寻址存储器 (CAM)、乘法累积 (MAC) 单元和真随机数生成器 (TRNG) 以协同工作。这种基于 RRAM 的 Ising 机在计算速度和能耗方面均有显著提高。介绍