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到 2030 年制造的纳米材料 - INRS
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量子计算简介
讲师电子邮件办公时间和会议链接链接moin qureshi moin@gatech.edu tu tu zoom in zoom ia：ruixi wang rwang655@gatech.edu tbd ta：poulami das poulami das poulami das poulami das poulami ta： dunbar tdunbar8@gatech.edu tbd概述：量子计算承诺为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）。Objectives: By the end of this course students will: + Become familiar with 1-qubit and 2-qubit gate operations and gain the ability to build simple quantum circuits + Become familiar with the concepts of superposition and entanglement and be able to analyze quantum state transformations + Understand quantum algorithms (Deutsch-Jozsa, Bernstein Vazirani, Grover, and Shor) and compare effectiveness versus classical算法 +了解噪声问题并分析简单误差校正代码的有效性 +熟悉NISQ计算模型，并执行智能量子映射和误差缓解文本：本课程的材料将从以下内容得出：
深度学习在湍流中的应用
摘要 本论文研究了深度学习和深度强化学习在湍流模拟中的应用。深度学习模型经过训练可以进行时间和空间预测，而深度强化学习则应用于流量控制问题，即减少明渠流中的阻力。长短期记忆 (LSTM, Hochreiter & Schmidhuber 1997) 网络和 Koopman 非线性强迫 (KNF) 模型经过优化，可以在两种降阶湍流模型中执行时间预测，即 Moehlis 等人 (2004) 提出的九方程模型和最小通道流的截断适当正交分解 (POD) (Jim´enez & Moin 1991)。在第一个应用中，这两个模型都能够产生准确的短期预测。此外，预测的系统轨迹在统计上是正确的。KNF 模型在短期预测方面优于 LSTM 网络，并且训练计算成本低得多。在第二个任务中，只有 LSTM 可以成功训练，预测出统计上准确的轨迹。空间预测是在两种湍流中进行的：明渠流和边界层流。全卷积网络 (FCN) 用于使用壁面测量值预测给定壁面法线位置的二维速度波动场（反之亦然）。由于这些模型的非线性特性，它们提供了比扩展 POD（Bor'ee 2003）等最佳线性方法更好的重建性能。最后，我们展示了深度强化学习在发现湍流新控制策略方面的潜力。通过将流体动力学问题构建为多智能体强化学习环境，并使用位置不变的深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法训练智能体，我们能够学习一种控制策略，该策略可显著减少 30% 的阻力，比现有策略提高约 10 个百分点。