课程代码课程名称MCA158A分布式计算MCA170A编译器设计MCA123A预先计算机网络MCA601A离散数学MCA602A统计分析和方法
《TMS320 浮点 DSP 汇编语言工具用户指南》(文献编号 SPRU035)描述了汇编语言工具(汇编器、链接器和其他用于开发汇编语言代码的工具)、汇编指令、宏、通用目标文件格式以及用于 ’C3x 和 ’C4x 代设备的符号调试指令。《TMS320 浮点 DSP 优化 C 编译器用户指南》(文献编号 SPRU034)描述了 TMS320 浮点 C 编译器。该 C 编译器接受 ANSI 标准 C 源代码并为 ’C3x 和 ’C4x 代设备生成 TMS320 汇编语言源代码。
由于硬件特定的噪声,嘈杂的中型量子设备在实现高保真计算方面面临挑战。我们提出了一个量子电路深度学习编译器的框架,旨在降低在特定设备上运行的电路的输出噪声。我们的方法是首先在量子芯片的实验数据上训练卷积神经网络,以学习该设备的噪声模型。然后,我们将训练好的网络视为量子电路的噪声预测器,并设计一个编译器来重写电路,以尽量减少网络预测的预期噪声。我们使用 IBM 5 量子比特设备测试了这种方法,并根据 IBM Qiskit 编译算法对编译后的电路进行了基准测试。我们得到的结果显示,与 Qiskit 编译器相比,输出噪声降低了 11%(95% CI [10%、12%])。与 Qiskit 编译器相比,所有可用的 5 量子比特 IBM 设备都有所改进,但我们发现在学习噪声模型的设备上降噪效果明显更好。这些结果表明,使用机器学习设计的设备特定编译器可以产生更高保真度的操作,从而增加量子计算应用的潜力。
• 由 20 节 9V 电池或交流适配器供电 • 连接至 PC 并行端口 • 为未来的 PIC Micro 提供可升级软件 • 免费 8051 型 PIC 宏编译器
ce ee pc-ee 501电动机 - ii ee me pc-me502固体机制me cse pcc-cs501编译器设计cse ece ece it It 13。01。25
我们展示了一种将任何 k 个证明者非局部博弈编译成单证明者交互式博弈的通用方法,同时保持相同的(量子)完整性和(经典)健全性保证(安全参数中的加性因子最多可忽略不计)。我们的编译器使用任何满足辅助(量子)输入自然正确性的量子同态加密方案(Mahadev,FOCS 2018;Brakerski,CRYPTO 2018)。同态加密方案用作模拟空间分离效果的加密机制,并且需要对加密查询评估 k - 1 个证明者策略(选出 k 个)。结合从著名的 CHSH 博弈(Clauser、Horne、Shimonyi 和 Holt,Physical Review Letters 1969)开始的(纠缠)多证明者非局部博弈的丰富文献,我们的编译器为构建机制来经典地验证量子优势提供了一个广泛的框架。
量子计算有望为一类重要问题带来指数级加速。数十个量子比特的量子计算机已经得到演示,预计未来几年量子比特数量将超过百个。量子计算是一个跨学科领域,涉及的主题包括物理设备(离子阱、超导、自旋等)、纠错码(表面码或短码)、系统和架构(内存/微架构)、编译器和工具(模拟和编程)、算法和应用程序。本课程旨在为计算机科学和电子工程专业的学生提供量子计算的基本背景知识,并使他们掌握在真实量子计算机上编写代码和优化量子程序的技能。本课程将更多地关注量子计算的“计算”方面,并将涵盖近期(NISQ 计算模型)和长期(容错量子计算)量子计算的架构、编译器和应用程序。
量子计算承诺针对一类重要问题的指数加速。量子计算机已经证明了数十个Qubit的量子计算机,并且预计未来几年的量子计数预计将跨越一百。量子计算是一个跨学科领域到错误校正代码(表面代码或shor代码)到系统和体系结构(内存/微观结构)到编译器和工具(仿真和编程),算法和应用程序。本课程的目的是为CS和ECE的学生提供量子计算的基本背景,并为他们提供编写代码并在实际量子计算机上优化量子程序的技能。本课程将更多地关注量子计算的“计算”方面,并将涵盖量子计算的架构,编译器和应用程序的近期(NISQ计算模型)和长期(容错的量子计算)。