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控制与计算工程研究所
该研究所提供自动控制和机器人技术以及计算机科学的课程，都在三个级别的教育级别（本科，研究生，博士）。我们很自豪地为我们的研究生提供有趣的机会，以便他们可以继续学习并研究博士学位。我们的研究生和博士学位很重要。课程为具有不同教育背景的候选人开放。我们的课程吸引了越来越多的候选人，这些候选人不仅是在自动控制和机器人技术或计算机科学领域的不同领域毕业的。在过去的几年中，我们努力组织和装备位于我们建筑物新部分的新实验室。目前，我们所有的学生都从新的实验室中受益，没有这些实验室，就不可能提供一些新课程。该标准的教育优惠已由研究生研究补充：Andrzej Zalewski博士组织的信息技术资源和项目管理的管理。
优化雅各比符号的计算
摘要。Jacobi符号是诸如原始测试，整数分解和各种加密方案之类的加密应用中的基本原始符号。通过探索算法循环中模量减少之间的相互依赖性，我们开发了一种精致的方法，可显着提高计算效率。以Rust语言实施的我们的光学算法，其性能比传统的教科书方法增长了72％，并且是以前已知的Rust实现的两倍。这项工作不仅提供了对优化的详细分析，而且还包括全面的基准比较，以说明我们方法的实际优势。我们的算法根据开源许可公开获得，从而促进了基础加密优化的进一步研究。
神经网络中的条件计算
本文总结了从新兴领域应用于神经网络设计的原理和思想。特别是，我们专注于可以在其输入上有条件地将其计算图的一部分动态激活或去激活部分的神经网络。示例包括每个层内（例如，卷积过滤器中的通道）的动态选择，例如输入令牌，图层（或层集）和子模块。我们首先提供一种一般形式主义，以统一的方式描述这些技术。然后，我们介绍了这些原则的三个值得注意的实现：Experts（MOES）网络的混合物，令牌选择机制和早期诊断神经网络。本文旨在为这个不断发展的领域提供类似教程的介绍。为此，我们在效率，解释性和转移学习方面分析了这些模块化设计的好处，重点是从自动化科学发现到语义交流的新兴应用领域。
讲座 4：绝热量子计算
然后我们使用量子绝热算法尝试准备 H 1 的基态 | ϕ 1 ⟩。这样的状态必须是 h 的最小化器的线性组合，因此测量状态必须返回 h 的最小化器。剩下的就是指定初始汉密尔顿量 H 0 。一种简单的方法是再次选择对角汉密尔顿量，例如 H 0 = I −| 0 n ⟩⟨ 0 n | 或 H 0 = − P j Z j ，其中 Z j 是将 Pauli Z 门应用于第 j 个量子位同时保持其他量子位不变的简写。两个汉密尔顿量都有一个唯一的（并且准备起来很简单）基态 | 0 n ⟩ 。
量子计算的物理实现
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论认识论有用的物理计算
1. 简介 这一讨论源于两个基本问题：什么是物理上可计算的？图灵可计算性和物理可计算性之间是什么关系？由于图灵可计算性是可计算性理论的核心力量，前一个问题常常用后者来提出（例如，Arrighi 和 Dowek 2012 ；Cotogno 2003 ；Hogarth 1994 ；Shagrir 和 Pitowsky 2003 ；Ziegler 2009 ，以及无数其他人）。Piccinini（2011 年、2018 年）对物理上的丘奇-图灵论题的讨论遵循了这种格式。他认为，如果可计算性概念与对有限观察者在认识论上有用的东西联系起来，那么物理上的丘奇-图灵论题的一个适度版本可能成立。这个谦虚的物理丘奇-图灵论题指出，图灵可计算的内容充当了物理可计算内容的上限，前提是给定一些物理计算的限制。这些限制旨在将讨论限制在对有限观察者可能具有认识论用途的物理计算上。虽然谦虚的物理丘奇-图灵论题似乎很有道理，但我们将看到，皮奇尼尼用来论证这一论题的关于什么算作认识论有用的物理计算的说明需要更明确的概念基础。特别是，我认为它回避了关于人们认为哪些物理过程是可能的计算操作的问题，并隐含地用
固态系统中的量子计算
近几年来，随着超导器件在单个芯片上达到数十个甚至数百个量子比特，量子计算已成为现实 [1,2]，它可以解决那些即使使用最强大的传统超级计算机也需要耗费大量时间的问题。这些早期的量子计算机 (QC) 被称为有噪声的中型量子计算机，因为在如此小的量子比特阵列中无法有效抵消环境噪声。虽然某些算法确实可以充分利用数百个不完美量子比特的潜力 [3]，但量子计算的伟大前景需要完美量子比特，而这只能在更大规模的量子比特阵列中实现，使用量子纠错 (QEC) [4,5]。半导体中的自旋量子比特 [6,7] 是迄今为止唯一有潜力达到如此规模的平台，为容错量子计算铺平了道路。量子点 (QDs) [6] 中的量子比特尺寸为几十纳米，可在单个芯片上集成数百万个量子比特。硅纳米结构中的自旋量子比特是尤其有吸引力的候选对象。凭借半导体行业数十年的经验，硅是研究最多的元素之一，拥有独特先进的制造技术。硅中的电子自旋量子比特在过去几年中已非常成熟，已达到与 QEC 算法的误差阈值相匹配的单量子比特和双量子比特门保真度 [8, 9]。然而，导带中弱的本征自旋轨道相互作用 (SOI) 需要使用微磁体来辅助全电量子比特控制。这种额外的复杂性给设备设计和制造带来了新的挑战。另一方面，硅和锗量子点中的空穴自旋量子比特受益于强直接 Rashba SOI [10]，可将量子比特控制速度加速到几百兆赫 [11,12]，而无需在设备中集成其他元件。在本文中，我们首先介绍并简要概述