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使用 ZX 演算进行图形 CSS 代码转换
1 香港科技大学 2 滑铁卢大学量子计算研究所 3 滑铁卢大学组合学与优化系 4 牛津大学计算机科学系 5 Quantinuum，17 Beaumont Street，牛津 OX1 2NA，英国 6 圆周理论物理研究所
材料科学与工程 – 预微积分
数学 AP 微积分 AB 成绩为 3：MATH 1710 AP 微积分 BC 成绩为 3：MATH 1710、1720 AP 微积分 AB BC 考试成绩为 3：MATH 1710 IB 数学 - 微积分：MATH 1710 CLEP 大学代数：MATH 1100 CLEP 预科微积分：MATH 1650 CLEP 微积分：MATH 1710 社区学院 MATH 1314：MATH 1100 社区学院 MATH 1414：MATH 1100 社区学院 MATH 1442：MATH 1680 社区学院 MATH 2312：MATH 1650 社区学院 MATH 2412：MATH 1650 社区学院 MATH 2313：MATH 1710 社区学院 MATH 2314：MATH 1720 社区学院 MATH 2315：MATH 2730 社区学院 MATH 2320：MATH 3410 的替代课程 社区学院 MATH 2413：MATH 1710 社区学院 MATH 2414：MATH 1720 社区学院 MATH 2415：MATH 2730 社区学院 MATH 2420：MATH 3410 的替代课程
使用 ZXW-Calculus 进行量子机器学习
字数是通过 perl texcount.pl -1 thesis.tex 使用 texcount 计算的。请注意，在图表方程中，每个步骤都算作一个单独的图表。
微积分导论 - 哈佛数学系
0.1。本课程是微积分的入门课程，于 2011-2014 和 2020-2021 年在哈佛大学教授。虽然不需要之前接触过微积分，但需要具备几何和代数等基本的微积分预备技能。即使你以前学过一些微积分，像这样的大学单变量微积分课程也会让你对这个主题有更深入、更概念性的理解。它让你看到数学理论的美丽和优雅，并欣赏它的应用。虽然概念和应用都很重要，但技能的掌握也是关键。尤其是在一个新领域的第一步，你必须专注于技能。幸运的是，程序比洞察力更容易学习和教授，洞察力需要更多的时间，因为它需要经验和连接点的能力，看到相似之处、模式和提出问题的能力。
学术地图：工程物理学（cyculus-prep开始）
奖学金获得者：请注意您奖学金的资格标准。尤其要注意（1）每学期的注册要求，以支付您的奖学金，以及（2）每学期和/或年度需要续签奖学金的小时数和GPA。一些学术地图可能建议在您的奖学金支出所需的时间少的时间内入学。在这种情况下，与您的学术顾问一起调整时间表以最有效地满足要求。与（501）450-3140联系学生经济援助办公室，任何疑问都在您的奖学金的注册/更新要求方面联系。有关在线信息资源，请参见EndNote2。
学术地图：工程物理（演算准备）
奖学金获得者：请注意您奖学金的资格标准。尤其要注意（1）每学期的注册要求，以支付您的奖学金，以及（2）每学期和/或年度需要续签奖学金的小时数和GPA。一些学术地图可能建议在您的奖学金支出所需的时间少的时间内入学。在这种情况下，与您的学术顾问一起调整时间表以最有效地满足要求。与（501）450-3140联系学生经济援助办公室，任何疑问都在您的奖学金的注册/更新要求方面联系。有关在线信息资源，请参见EndNote 1。
通过合作存储管理优化能量：变化方法的计算
和E 0。首先，将约束y I（t）≤li（t）放松到r t 0 y i（t）dt≤rt 0 l i（t）dt。然后，使用r t 0 y i（t）dt≤rt 0 x i（t）dt，∀i，t可以写下以下条件：
研究论文：通过量子微积分在开单位圆盘中定义的对称微分算子求解几何不等式
在本文中，我们处理 q 演算的结构，它开发了一种有趣的计算技术并组织了不同类的算子和特定的变换。q 演算的重要性出现在包括物理问题在内的大量应用中。对称 q 激活通常实现 q 微分方程（可能涉及导数）。因此，这些算子和 q 对称算子的对称性之间的密切联系有待估计（参见 [1 – 9]）。在最近的研究中，我们提供了一种从对称性质中推导和解释的过程，并与传统案例进行了类比。通过将 q 演算和对称 Salagean 微分算子相结合，我们引入了一种新的修改后的对称 Salagean q 微分算子。通过使用此算子，我们给出了新类的解析函数。
多元微积分及其在人工智能中的应用...
其中 W = ( w 1 , w 2 , w 3 , ..., wn ) 是存储每个权重/偏差值的矩阵。对于每个 i ，wi 是网络中的一个权重或偏差的值。C 是我们的“错误”，应该尽可能低。显然，我们希望最小化成本函数，这可以通过计算网络中每个权重和偏差的偏导数来实现，这些权重和偏差最初具有任意初始值，这些值可能会发生变化。然后，我们使用递归关系 W n +1 = W n −∇ C ( W n ) 相应地修改权重和偏差值。通过迭代此过程，我们很可能可以到达点 C min = lim n →∞ C ( W n )，此时 C 最小化，并且人工神经网络模型经过训练可以给出我们想要的结果。
第 32 单元：微积分和人工智能
32.1.人工智能与教育有很多重叠。如果想要构建一个人工智能实体，则需要先教它或教它如何自学。在 2013 年的一个项目中，我们通过编写一个名为 Sofia 的 AI 机器人了解了一些这方面的内容。它让我们对人类的学习方式有了不少了解。例如，教授定义非常简单。机器非常擅长记忆东西。如果任务传达清晰，那么教授算法对机器来说也不成问题。事实证明，更困难的是“教授洞察力”。例如，如何教会机器了解什么是“相关的”核心原则、什么是“重要的”、什么是“好的品味”。最后一步是教会它有创造力，或者发现新事物。在 Sofia 项目中，我们将学习和教学的过程归结为 4 个问题“什么、如何、为什么和为什么不？”。我们后来意识到，这原来是布鲁姆分类法的一个变体，它将学习分为事实、概念、程序和元认知部分。