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非常规计算，包括量子计算
II计算物理学29和能量障碍。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 29 B计算热力学。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 35 B.1 von neuman-contry Principple。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 35 B.2机械和热模式。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 43 C可逆计算。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 47 c.1可逆计算与解决方案一样。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 47 C.2保守计算的基础。 div> 。 div> 。 div>II计算物理学29和能量障碍。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>29 B计算热力学。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 B.1 von neuman-contry Principple。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 B.2机械和热模式。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 43 C可逆计算。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 47 c.1可逆计算与解决方案一样。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 47 C.2保守计算的基础。 div> 。 div> 。 div>35 B.2机械和热模式。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>43 C可逆计算。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>47 c.1可逆计算与解决方案一样。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>47 C.2保守计算的基础。 div>。 div>。 div>。。。。。51 C.3保守的逻辑电路。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 54 C.4普遍性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 55 C.5常数和垃圾。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 56 C.6无垃圾保守逻辑。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 57 C.7弹道计算。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 60 d练习。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。51 C.3保守的逻辑电路。。。。。。。。。。。。。。。。54 C.4普遍性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 C.5常数和垃圾。。。。。。。。。。。。。。。。。。56 C.6无垃圾保守逻辑。。。。。。。。。。。。。。57 C.7弹道计算。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 60 d练习。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。57 C.7弹道计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。60 d练习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65
计算的历史
计算史 Sotirios G. Ziavras，新泽西理工学院电气与计算机工程系，新泽西州纽瓦克 07102，美国 关键词 计算机系统、早期计算机、电子计算机、电子计算机的各代、大型计算机、机械计算机、微处理器架构、小型计算机、并行计算机、超级计算机。 目录 1. 早期（非电子）计算机 2. 电子计算机 2.1. 第一代（1945-1955） 2.2. 第二代（1955-1965） 2.3. 第三代（1965-1974） 2.4. 第四代（1974-1989） 2.5. 第五代（1990 年至今） 词汇表 CPU：中央处理单元。 分布式处理：在计算机网络上执行单个程序的过程。局域网：在相对较小的物理区域内连接的计算机网络。大型计算机：性能极佳的大型高成本计算机。大规模并行计算机：包含数百或数千个（微）处理器的并行计算机。MIMD：多指令流，多数据流。微型计算机：由微处理器驱动的小型计算机。小型计算机：成本远低于大型计算机（如大型计算机），但性能非常出色。多计算机：包含许多微处理器的并行计算机系统，这些微处理器通过静态点对点物理网络互连。多处理器：包含许多微处理器的并行计算机系统
量子计算
• 学术界以诚实、正直和公平竞争为基础运作。NDSU 政策 335：学术责任和行为准则适用于在教学环境中发生作弊、剽窃或其他学术不端行为的情况。被判定犯有学术不端行为的学生将受到处罚，最高可能包括停学和/或开除。学生学术不端行为记录由注册和记录办公室保存。有关学生和教学人员学术诚信的信息资源可在 www.ndsu.edu/academichonesty 找到。 • 任何需要在本课程中提供便利的残疾学生都欢迎与教师分享这些顾虑或请求，并尽快联系残疾人服务办公室。 • 鼓励有特殊情况或被激活的退伍军人和学生服务成员尽快通知教师，并鼓励他们提供激活命令。 • 与本课程相关的您的个人身份信息和教育记录受 FERPA 约束。
计算与认知
电气工程与计算机科学系 ( https://catalog.mit.edu/schools/engineering/electrical- engineering-computer-science ) 和脑与认知科学系 ( https://catalog.mit.edu/schools/science/brain-cognition-sciences ) 提供联合课程，可授予计算与认知理学学士学位 ( https://catalog.mit.edu/degree-charts/computation-cognition-6-9 )，该课程侧重于脑科学、认知和机器智能的计算和工程方法这一新兴领域。课程设置灵活，可满足学生对该领域各种兴趣的需求 — 从受生物启发的人工智能方法到大脑中的逆向工程电路。该联合课程为学生的职业生涯做好准备，包括人工智能和机器学习的高级应用，以及系统和认知神经科学的进一步研究生学习。该项目的学生是两个系的正式成员，并有一名来自脑与认知科学系的学术顾问。
量子计算
然而，在量子计算机中，信息的基本单位称为量子比特，当处于未观察状态时，它可以同时处于 0 和 1 状态。此外，经典比特是固态物理学通过晶体管发明的，而量子比特通常由原子级实体表示，例如光子、电子或原子核。这些实体具有不确定的属性，这意味着，当处于未观察状态时，该属性没有单一确定的值。例如，孤立电子的确切位置是不确定的。最好的方法是，对于空间中的每个点，为电子分配一个振幅，即形式为 re θi 的复数，其中 r 是其模数，θ 是其相位。事实证明，模数的平方与在该点观察到电子的概率成正比。然而，这并不意味着电子会选择任何一条路径。相反，如果不加以观察，它会选择所有可能的路径。当我们观察它时，它似乎只选择了一条路径。这种现象在经典的双缝实验中得到了证实：
脑计算
现代科学已经发展到这样一个地步：理解大脑的最佳方式就是进行计算。我们远不能预测个体行为，比如米开朗基罗雕刻圣母怜子图——尽管我们可以更多地谈论罗密欧向朱丽叶求爱——但要想最好地理解我们为什么会这样想，为什么会有这样的感觉，我们就会求助于计算。这并不是说我们永远能够准确地预测我们在任何情况下会做什么，但我们将能够越来越准确地预测我们可能做的事情。计算对人类的描述让我们感到不安，而其他学科则不会这样。我们不会因为他们为我们建立的模型而指责物理学家或化学家。计算之所以被单独挑出来，主要原因是它与无意识的机器人行为有关，这与人类丰富的情感和沉思完全相反。然而，这种联系是一种误解。诚然，传统机器人可以由计算机驱动，但计算有更深层次的东西要说，特别是关于大脑如何工作的一些令人震惊的东西要说。最终，理解人类特征（如语言、利他主义、情感和意识）的最佳方式可能是通过理解它们的计算杠杆作用。别担心，这种理解不会妨碍我们以通常的方式庆祝我们所有的人性。有了这些知识，我们仍然会爱上莎士比亚并阅读莎士比亚，就像知道椅子是由原子组成的并不妨碍舒适地坐下来的乐趣一样。不过，如果我们能利用这些知识来缓和我们更黑暗的过度行为，那就太好了。理解大脑的工作被描述为
进化计算
SCS5107 计算智能 计算智能：计算智能 (CI) 是一套受自然启发的计算方法和方法，用于解决现实世界应用中的复杂问题，而传统方法和方法对此无效或不可行。它主要包括模糊逻辑系统、神经网络和进化计算。此外，CI 还包含源自上述三种技术或围绕其中一种或多种技术的技术，例如群体智能和人工免疫系统，它们可以看作是进化计算的一部分。进化计算在计算机科学中，进化计算是人工智能（更具体地说是计算智能）的一个子领域，涉及组合优化问题。进化技术主要涉及元启发式优化算法，例如：进化算法（包括遗传算法、进化规划、进化策略和遗传规划）群体智能（包括蚁群优化和粒子群优化，以及较小程度的人工免疫系统、文化算法、差异进化、和谐搜索算法等。在人工智能中，进化算法 (EA) 是进化计算的一个子集，是一种基于种群的通用元启发式优化算法。EA 使用一些受生物进化启发的机制：繁殖、突变、重组和选择。优化问题的候选解决方案扮演着种群中个体的角色，适应度函数决定了解决方案“生存”的环境（另见成本函数）。在重复应用上述运算符后，种群就会进化。群体智能在计算智能领域有两种流行的群体启发方法：- 蚁群优化 (ACO)
使用基于泡利计算的量子电路编译和混合计算
基于泡利的计算 (PBC) 由一系列自适应选择的、非破坏性的泡利可观测量测量驱动。任何以 Clifford+ T 门集编写并具有 t 个 T 门的量子电路都可以编译成 t 个量子比特上的 PBC。在这里，我们提出了将 PBC 作为自适应量子电路实现的实用方法，并提供了执行所需的经典边处理的代码。我们的方案将量子门的数量减少到 O ( t 2 )（从之前的 O ( t 3 / log t ) 缩放）并且讨论了空间/时间权衡，这导致在我们的方案中深度从 O ( t log t ) 减少到 O ( t )，代价是增加 t 个辅助量子比特。我们将随机和隐移量子电路的示例编译成自适应 PBC 电路。我们还模拟了混合量子计算，其中经典计算机有效地将小型量子计算机的工作内存扩展了 k 个虚拟量子比特，成本以 k 为指数。我们的结果证明了 PBC 技术在电路编译和混合计算方面的实际优势。