第一单元 傅里叶级数:傅里叶级数简介、不连续函数的傅里叶级数、偶函数和奇函数的傅里叶级数、半程级数 傅里叶变换:傅里叶变换的定义和性质、正弦和余弦变换。 第二单元 拉普拉斯变换:拉普拉斯变换简介、初等函数的拉普拉斯变换、拉普拉斯变换的性质、尺度变化性质、二阶平移性质、导数的拉普拉斯变换、逆拉普拉斯变换及其性质、卷积定理、应用 LT 解常微分方程 第三单元 变系数二阶线性微分方程:方法 已知一个积分、去除一阶导数、改变独立变量和改变参数、用级数法求解 第四单元 一阶线性和非线性偏微分方程:偏微分方程的公式、直接积分解方程、拉格朗日线性方程、查皮特方法。 二阶及高阶线性偏微分方程:具有常系数的 n 阶线性齐次和非齐次偏微分方程。分离变量法解波动和热方程 第五单元 向量微积分:向量的微分、标量和向量点函数、梯度的几何意义、单位法向量和方向导数、散度和旋度的物理解释。线积分、面积积分和体积积分、格林散度定理、斯托克斯散度定理和高斯散度定理 参考文献
QED-C 面向应用的基准套件提供了衡量量子计算机在实际应用中的性能特征的能力。其基准程序涵盖了一系列问题规模和输入,捕获了与结果质量、总执行时间和消耗的量子门资源相关的关键性能指标。本文描述的工作研究了将这种基准测试方法的相关性扩展到更复杂的应用程序所面临的挑战。首先,我们介绍了一种通过系统地改变算法参数来改善景观覆盖的方法,并在新的可扩展 HHL 线性方程求解器基准中举例说明了此功能。其次,我们在 QED-C 套件中添加了氢晶格模拟的 VQE 实现,并介绍了一种分析结果质量和运行时成本权衡的方法。我们观察到,随着量子比特数量的增加,准确度会下降,但执行时间只会略微增加。第三,我们探索了监督机器学习分类应用程序的独特特征,将其作为衡量框架对新类别应用程序的可扩展性的基准。将其应用于二元分类问题表明,更大的 anzatz 电路所需的训练时间会增加,并且经典开销会显著增加。第四,我们在基准测试工作流程中添加了优化和误差缓解方法,这使我们能够:确定近似门综合和门噪声之间的有利权衡;观察测量误差缓解和一种确定性误差缓解算法的好处;并将改进与由此产生的时间开销进行对比。展望未来,我们将讨论基准测试框架如何有助于促进算法选项的探索及其对性能的影响。
写出一组线性方程的矩阵表示并分析方程组的解 查找特征值和特征向量 使用正交变换将二次形式简化为标准形式。 解决均值定理的应用。 使用 Beta 和 Gamma 函数评估不当积分 找到有/无约束的两个变量函数的极值。 评估多重积分并应用概念来寻找面积和体积 UNIT - I:矩阵 10 L 通过梯形和标准形式对矩阵进行秩,通过高斯-乔丹方法对非奇异矩阵进行逆运算,线性方程组:用高斯消元法、高斯赛德尔迭代法求解齐次和非齐次方程组。第二单元:特征值和特征向量 10 L 线性变换和正交变换:特征值、特征向量及其性质、矩阵对角化、凯莱-汉密尔顿定理(无证明)、用凯莱-汉密尔顿定理求矩阵的逆和幂、二次型和二次型的性质、用正交变换将二次型简化为标准形式。 第三单元:微积分 10 L 均值定理:罗尔定理、拉格朗日均值定理及其几何解释和应用、柯西均值定理、泰勒级数。应用定积分求曲线旋转的表面积和体积(仅限于笛卡尔坐标系)、不当积分的定义:Beta 函数和 Gamma 函数及其应用。第四单元:多元微积分(偏微分和应用)10 L 极限和连续性的定义。偏微分:欧拉定理、全导数、雅可比矩阵、函数依赖性和独立性。应用:使用拉格朗日乘数法求二元和三元函数的最大值和最小值。
编写一组线性方程的矩阵表示,并分析方程系统的解决方案查找特征值和本征媒介使用正交转换将二次形式减少到规范形式。分析序列和序列的性质。在平均值定理上求解应用程序。使用beta和伽马函数评估不正确的积分找到两个具有/没有约束的变量的功能的极端值。单元I:矩阵矩阵:矩阵的类型,对称;隐士偏度对称;偏斜;正交矩阵;单一矩阵;按梯形形式和正常形式的矩阵等级,高斯 - 约旦方法的非单个矩阵倒数;线性方程系统;解决同质和非均匀方程的求解系统。高斯消除方法;高斯Seidel迭代方法。单元-II:特征值和本征载体线性变换和正交转换:特征值和特征向量及其特性:矩阵的对角线化; Cayley-Hamilton定理(没有证据);查找矩阵的逆向和力量由Cayley-Hamilton定理进行;二次形式的二次形式和性质;通过正交转换单位-III将二次形式的形式降低至规范形式:序列与串联序列:序列的定义,极限;收敛,发散和振荡序列。系列:收敛,发散和振荡系列;一系列积极术语;比较测试,p检验,D-Alembert的比率测试; Raabe的测试;库奇的整体测试;库奇的根测试;对数测试。泰勒的系列。交替系列:Leibnitz测试;交替收敛序列:绝对和有条件收敛。单元-IV:微积分平均值定理:Rolle的定理,Lagrange的平均值定理,其几何解释和应用,Cauchy的平均值定理。
写出一组线性方程的矩阵表示并分析方程组的解 查找特征值和特征向量 使用正交变换将二次形式简化为标准形式。 解决均值定理的应用。 使用 Beta 和 Gamma 函数评估不当积分 找到有/无约束的两个变量函数的极值。 评估多重积分并应用概念来寻找面积和体积 UNIT - I:矩阵 10 L 通过梯形和标准形式对矩阵进行秩,通过高斯-乔丹方法对非奇异矩阵进行逆运算,线性方程组:用高斯消元法、高斯赛德尔迭代法求解齐次和非齐次方程组。第二单元:特征值和特征向量 10 L 线性变换和正交变换:特征值、特征向量及其性质、矩阵对角化、凯莱-汉密尔顿定理(无证明)、用凯莱-汉密尔顿定理求矩阵的逆和幂、二次型和二次型的性质、用正交变换将二次型简化为标准形式。 第三单元:微积分 10 L 均值定理:罗尔定理、拉格朗日均值定理及其几何解释和应用、柯西均值定理、泰勒级数。应用定积分求曲线旋转的表面积和体积(仅限于笛卡尔坐标系)、不当积分的定义:Beta 函数和 Gamma 函数及其应用。第四单元:多元微积分(偏微分和应用)10 L 极限和连续性的定义。偏微分:欧拉定理、全导数、雅可比矩阵、函数依赖性和独立性。应用:使用拉格朗日乘数法求二元和三元函数的最大值和最小值。
写出一组线性方程的矩阵表示并分析方程组的解 查找特征值和特征向量 使用正交变换将二次形式简化为标准形式。 解决均值定理的应用。 使用 Beta 和 Gamma 函数评估不当积分 找到有/无约束的两个变量函数的极值。 评估多重积分并应用概念来寻找面积和体积 UNIT - I:矩阵 10 L 通过梯形和标准形式对矩阵进行秩,通过高斯-乔丹方法对非奇异矩阵进行逆运算,线性方程组:用高斯消元法、高斯赛德尔迭代法求解齐次和非齐次方程组。第二单元:特征值和特征向量 10 L 线性变换和正交变换:特征值、特征向量及其性质、矩阵对角化、凯莱-汉密尔顿定理(无证明)、用凯莱-汉密尔顿定理求矩阵的逆和幂、二次型和二次型的性质、用正交变换将二次型简化为标准形式。 第三单元:微积分 10 L 均值定理:罗尔定理、拉格朗日均值定理及其几何解释和应用、柯西均值定理、泰勒级数。应用定积分求曲线旋转的表面积和体积(仅限于笛卡尔坐标系)、不当积分的定义:Beta 函数和 Gamma 函数及其应用。第四单元:多元微积分(偏微分和应用)10 L 极限和连续性的定义。偏微分:欧拉定理、全导数、雅可比矩阵、函数依赖性和独立性。应用:使用拉格朗日乘数法求二元和三元函数的最大值和最小值。
摘要:这项研究评估了从肉鸡中从猪废水中提取的磷酸盐的磷利用率。确定磷无机污染物。之后,用2,520个肉鸡进行了一个实验,分为随机块,9种处理(0、0.5、1.0、1.5和2.0g/kg P,从猪废水中提取的磷酸盐和0.5、1.0、1.5、1.5和2.0g/kg p从磷酸盐中提取的磷酸盐中提取,并从磷酸dicalcium dicalcium Perifitions和28鸟类均可进行。动物的年龄从1到14天大,这些年龄在盒子里放置并随意喂食(水和饲料)。在14天后,每个实验单元的3只鸟被屠宰以评估胫骨破裂的强度。数据已提交方差和回归分析。磷从商业来源的生物学可用性是通过回归系数的比率计算的,考虑到磷酸二氨基二磷酸的磷作为100%可用。无机污染物表明,从猪废水中提取的磷酸盐浓度相对于磷酸二氨基二硫酸二硫酸二硫酸二核,或浓度水平较低。对于简单线性方程式观察到32.53%的磷的可用性,对于多线性方程,观察到32.53%。来自猪废水的磷酸盐优势反映在环境问题上,即没有污染(无机金属),而在环境中置于的含量较少。这项研究的结果表明没有病原体(沙门氏菌和大肠杆菌)在从肉体中施用的猪废水中提取的磷酸盐中,磷平均可利用率为31%。关键词:污染物,猪废水,磷的可用性,磷酸盐,环境。
线性代数是一个简单而优雅的数学框架,是许多科学和工程学科的数学基石。线性代数被广泛定义为对以向量和矩阵表示的线性方程的研究,它为操纵和控制许多物理系统提供了数学工具箱。例如,线性代数是量子力学现象和机器学习算法建模的核心。在线性代数研究的矩阵领域中,酉矩阵因其特殊属性而脱颖而出,即它们保留范数并且易于计算逆。从算法或控制设置解释,酉矩阵用于描述和操纵许多物理系统。与当前工作相关的是,酉矩阵通常在量子力学中被研究,它们可以公式化量子态的时间演化,在人工智能中,它们提供了一种通过保留范数来构建稳定学习算法的方法。在研究酉矩阵时自然会出现一个问题,那就是学习它们有多难。例如,当人们想要了解一个量子系统的动态或将酉变换应用于嵌入到机器学习算法中的数据时,可能会出现这样的问题。在本文中,我研究了在深度学习和量子计算的背景下学习酉矩阵的难度。这项工作旨在提高我们对酉矩阵的一般数学理解,并提供将酉矩阵集成到经典或量子算法中的框架。本文比较了量子和经典领域中参数化酉矩阵的不同形式。一般来说,实验表明,无论考虑哪种参数化,学习任意 𝑑 × 𝑑 酉矩阵都需要学习算法中至少 𝑑 2 个参数。在经典(非量子)设置中,酉矩阵可以通过组合作用于酉流形较小子空间的算子的乘积来构造。在量子设置中,也存在在汉密尔顿设置中参数化酉矩阵的可能性,其中表明重复应用两个交替的汉密尔顿量就足够了
PHY-929,量子计算 学分:3-0 先修课程:无 目标和目的:这是一门研究生课程,针对具有经典计算和量子力学基础知识的学生。本课程介绍量子计算的基本结构和程序。它解释了计算中的量子加速及其在 Shor 因式分解算法、Grover 搜索算法和量子纠错中的应用。本课程的一部分还专门介绍了量子门在量子信息处理中的应用。核心内容:量子比特、量子门、量子算法、量子纠错、量子信息应用 详细课程内容:动机。量子比特。量子力学简介、密度矩阵、施密特分解、张量积、量子纠缠、量子测量、射影测量、POVM、计算机科学简介、如何量化计算资源、计算复杂性、决策问题和复杂性类别 P 和 NP、大量的复杂性类别、能量与计算、量子门:量子算法、单量子比特操作、受控操作测量、通用量子门量子门:量子电路模拟、量子算法、Deutsch、Josza、量子傅里叶变换、因式分解、顺序查找、量子傅里叶变换的应用:周期查找、离散对数、隐藏子群问题、量子相位估计、Bernstein Vazirani 算法、量子搜索算法:Grover 算法、求解线性方程 HHL 算法、量子纠错:三量子比特位翻转码、三量子比特相位翻转码、肖尔码、CSS 码、稳定器码、量子信息应用, QKD、量子密集编码、量子隐形传态、量子计算机的物理实现:概述全部内容并详细介绍三者
写出一组线性方程的矩阵表示并分析方程组的解 寻找特征值和特征向量 利用正交变换将二次形式简化为标准形式。 解决均值定理的应用。 使用 Beta 和 Gamma 函数求不当积分 找出有/无约束的两个变量函数的极值。 评估多重积分并应用概念寻找面积、体积 UNIT-I:矩阵 10 L 通过梯形和标准形式对矩阵进行秩计算,通过高斯-乔丹方法对非奇异矩阵进行逆计算,线性方程组:通过高斯消元法、高斯赛德尔迭代法求解齐次和非齐次方程组。第二单元:特征值和特征向量 10 L 线性变换和正交变换:特征值、特征向量及其性质、矩阵对角化、凯莱-汉密尔顿定理(无证明)、利用凯莱-汉密尔顿定理求矩阵的逆和幂、二次型和二次型的性质、利用正交变换将二次型简化为标准形式。 第三单元:微积分 10 L 均值定理:罗尔定理、拉格朗日均值定理及其几何解释和应用、柯西均值定理、泰勒级数。应用定积分求曲线旋转的表面积和体积(仅在笛卡尔坐标系中)、不定积分的定义:Beta 函数和 Gamma 函数及其应用。 UNIT-IV:多元微积分(偏微分和应用)10 L 极限和连续性的定义。偏微分:欧拉定理、全导数、雅可比矩阵、函数依赖性和独立性。应用:使用拉格朗日乘数法求二元和三元函数的最大值和最小值。