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计算癌症
后来几十年的实验有助于解释细胞机制如何发挥控制作用。其中一个关键因素是转录因子，即增强或抑制其他基因活性的蛋白质。单个细胞的基因调控网络比 Jacob 和 Monod 所用工具揭示的要复杂得多。人类基因组包含 20,000 个基因，其中估计有 1500 个产生转录因子。该系统创建了一个复杂的开关网络。Califano 认为，如果他能够识别癌症中的关键开关，他也许能够关闭驱动其生长的灾难性基因变化。但在 1986 年完成物理学家培训后，IBM 招募他领导计算机视觉和人工智能项目。IBM 工厂的建筑规范使 Califano 无法拥有实验室来追求他在生物学方面的兴趣。他于2000年离开，2003年到达哥伦比亚大学。到达的那天起，他就开始编写代码来解答癌症之谜。
用于移动网络优化的量子计算（4.5G 和 5G）
量子计算的发展源于这样的观察：自然现象以及由其研究衍生的科学领域（物理、化学、生物等）都受量子力学现象的支配。因此，为了进一步了解这些领域，必须要有一台具有计算逻辑的计算机，该计算机能够重现相同的原理，换句话说，具有类似的操作模式。这样，所有研究和开发活动（数据处理、模型定义、模拟、预测分析等）都可以更轻松、更准确地进行，因为要分析的现象的表示可以更加精确。这些问题的特点是，它们的计算复杂度会随着输入数据的大小增加而呈指数增长。由于变量数量众多，这些问题非常复杂，使得传统计算机无法采用“线性和顺序”方法进行有效的模拟或优化搜索。经典计算机计算能力的增长并不是该领域的切实可行的解决方案，因此我们研究了量子力学现象。
PY 536 - 量子计算 2019 年秋季
学术行为 您可以与其他学生合作完成家庭作业、准备口头报告以及进行期末论文研究。但是，您提交的家庭作业和期末论文的撰写以及您展示的幻灯片应代表您个人的努力。所有学生都有责任了解和理解 CAS 学术行为准则的规定。
空中客车量子计算挑战
显式方案（等式16）必须尊重一种条件才能保持稳定。这是CFL条件，指出该方案收敛的𝐶𝐹𝐿≤1。另一方面，显式方案在计算上是便宜的，因为下一步解决方案的计算很简单。隐式方案无条件稳定，但是下一步的计算需要求解线性系统𝒜φ=𝑅，其中𝒜是由必须倒置的数值方案产生的稀疏矩阵。该矩阵的反转在计算上是昂贵的，需要一种迭代方法才能实现。
空中客车量子计算挑战赛
多学科设计优化是航空航天工业面临的持续挑战，导致设计交付周期长和优化潜力尚未开发。量子计算可能为实现覆盖整个设计空间的高效多参数优化提供一条可行的途径。在这里，我们要求将量子计算解决方案应用于涉及机身载荷、质量建模和结构分析的问题。目标是在优化重量的同时保持结构完整性。重量优化是降低运营成本和减少环境影响的关键。挑战出现在同时计算各种飞机设计配置时，而这目前无法通过传统计算实现。通过模拟适航法规要求的关键飞行事件来证明结构完整性。选择一个代表性案例并以简化形式呈现为挑战。飞机模型在各种燃料分布和各种飞行条件下承受静态（时间无关）机动载荷或动态阵风载荷（时间相关）。应优化翼盒的结构尺寸参数以获得最小重量解决方案。本质上，在最简单的情况下，我们正在寻找一个结构参数向量 p，使得与质量相对应的线性函数 w(p) 最小化，同时满足以下约束：对于由 p 参数化的固定矩阵 K 和向量 F j ，线性系统集 𝐾(𝑝)〈𝑥〉= 𝐹 𝑗 ，对于给定的储备函数 RF，有一个解 𝑅𝐹(〈𝑥〉) > 1 。在技术档案中描述了更复杂的情况。请注意，位移 〈𝑥〉 会转换为内部载荷，而内部载荷可能取决于参数。因此，最好使用基于应力许用值的应力约束，其中 RF 是约束与最小值（负值）或最大值之间的比率。可能还可以使用冯·米塞斯极限。
可穿戴计算：
1972 年，我刚开始在卡内基梅隆大学 (CMU) 工作，加入了 Gordon Bell 的研究小组，当时他刚开始探索多处理器系统。1972 年下半年，Sam Fuller 加入了研究小组，计算机模块项目就此诞生。Cm*（Kline 星号表示计算机模块复制一次或多次）是一种可扩展架构，在本地总线上具有共享地址空间，并扩展到集群总线和集群间链路，实现了第一个非统一内存访问 (NUMA) 多处理器 [18]。到 20 世纪 70 年代末，业界对多处理器系统产生了浓厚的兴趣，主要由学生组成的大学设计团队很难跟上拥有更多资源的专业工程团队的步伐，无法设计出速度更快、更复杂的逻辑。
可穿戴计算：
1972 年，我刚开始在卡内基梅隆大学 (CMU) 工作，加入了 Gordon Bell 的研究小组，当时他刚开始探索多处理器系统。1972 年下半年，Sam Fuller 加入了研究小组，计算机模块项目就此诞生。Cm*（计算机模块复制一次或多次，以 Kline 星号表示）是一种可扩展架构，在本地总线上具有共享地址空间，并扩展到集群总线和集群间链路，实现了第一个非统一内存访问 (NUMA) 多处理器 [18]。到 20 世纪 70 年代末，业界对多处理器系统产生了浓厚的兴趣，主要由学生组成的大学设计团队很难跟上拥有更多资源的专业工程团队的步伐，无法设计出速度更快、更复杂的逻辑。
