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World File Search System傅里叶
ECE III TO VIII.pdf - 学术课程中心
傅里叶积分定理 – 傅里叶变换对-正弦和余弦变换 – 性质 – 基本函数变换 – 卷积定理 – 帕塞瓦尔恒等式。第三单元偏微分方程 9+3 形成 – 一阶方程的解 – 标准类型和可简化为标准类型的方程 – 奇异解 – 拉格朗日线性方程 – 通过给定曲线的积分曲面 – 具有常数系数的高阶线性方程的解。第四单元偏微分方程的应用 9+3 变量分离法 – 一维波动方程和一维热方程的解 – 二维热方程的稳态解 – 笛卡尔坐标中的傅里叶级数解。第六单元 Z – 变换和差分方程 9+3 Z 变换 – 基本性质 – 逆 Z 变换 – 卷积定理 – 初值和终值定理 – 差分方程的形成 – 使用 Z 变换求解差分方程。L：45，T：15，总计：60 节课 教科书 1.Grewal，B.S.“高等工程数学”，Khanna Publications（2007） 参考文献 1.Glyn James，“高级现代工程数学”，Pearson Education（2007） 2.Ramana，B.V. “高等工程数学”Tata McGraw Hill（2007）。3.Bali, N.P.和 Manish Goyal，“工程教科书第 7 版 (2007) Lakshmi Publications (P) Limited，新德里。
方案-教学大纲-B.E.-机械工程.pdf
课程名称：工程数学 - III 课程代码：15MAT31 学分：04 L-T-P：4-0-0 每周接触时间：04 总时间：50 考试。分数：80 IA 分数：20 考试。小时数：03 课程目标：本课程的目标是通过让学生学习傅里叶级数、傅里叶变换和 Z 变换、统计方法、数值方法求解代数和超越方程、矢量积分和变分法，向学生介绍不同工程领域中最常用的分析和数值方法。模块 RBT 级别
中国“新时代”的军事战略 - 傅泰林
在其急剧崛起、国防开支大幅增加和二十多年的军事现代化过程中，中国军事战略的任何变化都是具有区域和全球影响的重要而重大的发展。此外，任何国家的军事战略都可以阐明其更广泛的意图以及更有可能使用武装力量实现政治目标的条件。随着中美竞争的加深，中国军事战略的变化可能会影响两国之间的竞争强度。尽管如此，尽管上述消息来源指出中国在 2019 年采用了一项新的军事战略，但他们并没有描述所做改变的内容，也没有分析改变的原因或理由，也没有评估其影响。本文试图通过回答以下问题来填补这一空白：新战略的内容是什么？为什么解放军在 2019 年采用了新战略？这对解放军现代化有何影响？
量子学习的经典验证 - DROPS
量子数据访问和量子处理可以使某些经典的难处理学习任务变得可行。然而，在不久的将来，量子能力只会提供给少数人。因此，需要允许经典客户端将学习委托给不受信任的量子服务器的可靠方案，以促进广泛获得量子学习优势。基于最近引入的经典机器学习交互式证明系统框架，我们开发了一个用于经典量子学习验证的框架。我们展示了经典学习者无法有效自行解决的学习问题，但他们在与不受信任的量子证明者交互时可以有效可靠地解决这些问题。具体来说，我们考虑了具有均匀输入边际分布的不可知学习奇偶校验和傅里叶稀疏函数问题。我们提出了一种新的量子数据访问模型，我们称之为“混合叠加”量子示例，在此基础上我们为这些任务提供了有效的量子学习算法。此外，我们证明了不可知量子奇偶性和傅里叶稀疏学习可以通过仅具有随机示例或统计查询访问的经典验证器有效地验证。最后，我们展示了学习和验证中的两种一般场景，其中量子混合叠加示例不会导致样本复杂度优于经典数据。我们的结果表明，量子数据用于学习任务的潜在能力虽然不是无限的，但可以通过与不受信任的量子实体交互而被经典代理利用。
PHYS70059 QD 高级量子信息模块-...
在本模块结束时，学生将能够： - 用严格的数学基础解释量子信息的理论和应用。 - 理解量子信息论的代数概念，包括量子算法、纠缠理论和量子误差校正。 - 区分和应用量子算法，包括周期查找、隐藏子群问题和量子傅里叶采样。 - 解释纠缠理论如何包括局部性和因果关系的概念、量子态的凸集以及通过局部操作对量子态的操纵。 - 应用量子误差校正，包括稳定器形式和基于测量的量子计算。
迈向物理可实现的量子神经网络
近年来，人们对量子神经网络 (QNN) 及其在不同领域的应用产生了浓厚的兴趣。当前的 QNN 解决方案在其可扩展性方面提出了重大挑战，确保满足量子力学的假设并且网络在物理上可实现。QNN 的指数状态空间对训练程序的可扩展性提出了挑战。不可克隆原则禁止制作训练样本的多个副本，而测量假设会导致非确定性损失函数。因此，依赖于对每个样本的多个副本进行重复测量来训练 QNN 的现有方法的物理可实现性和效率尚不清楚。本文提出了一种新的 QNN 模型，该模型依赖于量子感知器 (QP) 传递函数的带限傅里叶展开来设计可扩展的训练程序。该训练程序通过随机量子随机梯度下降技术得到增强，从而无需复制样本。我们表明，即使存在由于量子测量而产生的不确定性，该训练程序也会收敛到期望的真实最小值。我们的解决方案有许多重要的好处：（i）使用具有集中傅里叶功率谱的 QP，我们表明 QNN 的训练程序可以可扩展；（ii）它消除了重新采样的需要，从而与无克隆规则保持一致；（iii）由于每个数据样本每个时期处理一次，因此提高了整个训练过程的数据效率。我们为我们的模型和方法的可扩展性、准确性和数据效率提供了详细的理论基础。我们还通过一系列数值实验验证了我们方法的实用性。
电气工程技术 - CPS (EET)
EET 3750. 线性系统。（3 小时）涵盖连续和离散系统的基本理论，强调线性时不变系统。考虑信号和系统在时域和频域中的表示。主题包括线性、时不变性、因果关系、稳定性、卷积、系统互连、正弦响应以及用于讨论频域应用的傅里叶和拉普拉斯变换。分析连续波形的采样和量化（A/D 和 D/A 转换），从而讨论离散时间 FIR 和 IIR 系统、递归分析和实现。开发了 Z 变换和离散时间傅里叶变换并将其应用于离散时间信号和系统的分析。
