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World File Search System线性系统
线性约束二次优化的不精确量子内部方法
摘要：量子线性系统算法（QLSA）具有加快依赖求解线性系统的算法的潜力。内部方法（IPM）产生了解决优化问题的多项式时间算法的基本家族。IPMS在每次迭代中求解一个牛顿线性系统以找到搜索方向，因此QLSA可以潜在地加速IPMS。由于当代量子计算机中的噪声，这种量子辅助IPM（QIPM）仅允许牛顿线性系统的不精确解决方案。通常，不精确的搜索方向导致不可行的解决方案。在我们的工作中，我们提出了一个不可天性的QIPM（IF-QIPM），并在解决线性约束的二次优化问题方面表现出了优势。我们还将算法应用于ℓ1 -Norm软边缘支持向量机（SVM）问题，并获得有关依赖性尺寸的最佳复杂性。这种复杂性结合比任何产生经典解决方案的现有经典或量子算法要好。
更新的广度-深度图表
• EEL4598/5718 数据计算机通信 (3) SS，秋季 • EEL4516/5544 线性系统中的噪声 (3) 秋季 • EEL4599 无线和移动网络 (3) 春季 • EEL6591 无线网络 (3) • EEL6532 信息理论 (3) • EEL6533 统计理论 (3) • EEL6535 数字通信 (3) • EEL6507 队列理论 (3) • EEL6509 无线通信 (3) • EEL6550 误差校正编码 (3)
量子信号中有效的相位因子评估...
量子信号处理（QSP）是一种强大的量子算法，可准确在量子计算机上实现矩阵多项式。基于QSP的量子算法的渐近分析表明，对于一系列任务，例如Hamiltonian模拟和量子线性系统问题，可以原理获得渐近最佳的结果。QSP的进一步好处是，它使用了最少数量的Ancilla Qubits，这有助于其对近中间术语量子体系结构的实现。但是，到目前为止，还没有经典稳定的算法可以计算构建QSP电路所需的相位因子。现有方法需要使用可变精度算术，并且只能应用于相对较低程度的多项式。我们在这里提出了一种基于优化的方法，该方法可以使用标准的双精度算术操作准确地计算相位因子。我们通过应用于汉密尔顿模拟，特征值过滤和量子线性系统问题的应用来证明这种方法的性能。我们的数值结果表明，优化算法可以发现相位因子准确地近似于大于10，000的多项式，误差低于10-12。
电气和计算机工程（ECE）
ECE3111。系统分析和设计。（4个学分）使用频率和时间域方法对控制系统进行建模，分析和设计。微分方程，传输函数，信号流图和连续和离散时间系统的状态变量表示。非线性系统的线性化。二阶系统的瞬态和频率响应。线性系统具有反馈的稳定性； Routh Hurwitz，根源基因座，Bode和Nyquist方法。 可控性和可观察性。 用于分析线性系统的计算方法。 基于团队的设计项目涉及建模，经典补偿器设计和状态可变反馈设计。 注册要求：ECE 3101或BME 3400；数学2210Q，可以同时进行。 仅向工程学院的学生开放。 查看类（https://catalog.uconn.edu/course-search/？ 详细信息和代码= ECE％203111）线性系统具有反馈的稳定性； Routh Hurwitz，根源基因座，Bode和Nyquist方法。可控性和可观察性。用于分析线性系统的计算方法。基于团队的设计项目涉及建模，经典补偿器设计和状态可变反馈设计。注册要求：ECE 3101或BME 3400；数学2210Q，可以同时进行。仅向工程学院的学生开放。查看类（https://catalog.uconn.edu/course-search/？详细信息和代码= ECE％203111）
线性量子系统：教程
本教程的目的是对线性量子控制系统进行简要介绍。首先介绍线性量子控制系统的数学模型，然后给出一些基本的控制理论概念，例如稳定性、可控性和可观测性，这些概念与量子信息科学中的几个重要概念密切相关，例如无退相干子系统、量子非破坏变量和反作用规避测量。之后，介绍量子高斯态，特别是，介绍了一种信息论不确定性关系，它通常比众所周知的海森堡不确定性关系为混合高斯态提供更好的界限。介绍了量子线性系统的量子卡尔曼滤波器，它是经典（即非量子力学）线性系统的卡尔曼滤波器的量子类比。记录了量子线性系统的量子卡尔曼正则分解，并通过最近的实验说明了其应用。由于单光子态和多光子态是量子信息技术中的有用资源，因此本文介绍了量子线性系统对这些类型输入的响应。最后，简要介绍了量子线性系统的相干反馈控制，并使用最近的实验证明了量子线性系统和网络理论的有效性。
线性量子系统：教程 - 香港
本教程的目的是对线性量子控制系统进行简要介绍。首先介绍线性量子控制系统的数学模型，然后介绍一些基本的控制理论概念，例如稳定性、可控性和可观测性，这些概念与量子信息科学中的几个重要概念密切相关，例如无退相干子系统、量子非破坏变量和反作用规避测量。之后，介绍量子高斯态，特别是介绍信息论不确定性关系，它通常比众所周知的海森堡不确定性关系为混合高斯态提供更好的界限。介绍了量子线性系统的量子卡尔曼滤波器，它是经典（即非量子力学）线性系统的卡尔曼滤波器的量子类比。记录了量子线性系统的量子卡尔曼正则分解，并通过最近的实验说明了它的应用。由于单光子和多光子状态是量子信息技术中的有用资源，因此介绍了量子线性系统对这些类型输入的响应。最后，简单介绍了量子线性系统的相干反馈控制，并用近期实验证明了量子线性系统与网络理论的有效性。
为风电行业提供先进的轴承解决方案 | ...
NSK 于 1916 年开始运营，是日本第一家滚动轴承制造商。从一开始，我们就不断扩大和改进我们的产品组合以及我们为各个工业部门提供的服务范围。在此背景下，我们开发滚动轴承、线性系统、汽车工业部件和机电一体化系统领域的技术。我们位于美洲、欧洲和亚洲的研究和生产设施在全球技术网络中相互连接。在这里，我们不仅专注于新技术的开发，还专注于在每个流程阶段持续优化质量。
量子微电网状态估计 - NSF-PAR
微电网是一种经过验证的范例，可以灵活管理分布式能源 (DER) 并确保电力在停电时的弹性[1,2]。在众多微电网功能中，状态估计至关重要，因为它能够基于有限数量的传感器（例如微型PMU（微相量测量单元））对微电网进行在线监控。微电网状态估计的基本要求主要包括准确性、效率和抗噪声能力[3]。对于现代微电网，由于社区扩大、不确定可再生能源的高渗透率和不稳定的运行条件，对高频状态估计的需求日益迫切和重要[4]。然而，几乎所有经典状态估计方法的复杂性都随着问题规模呈多项式增长，这使得这些方法不再适合具有强大实时运行需求的未来电网。为了克服复杂性问题，量子计算提供了一种有前途的解决方案。与经典计算不同，量子计算需要更少的比特（即量子比特）来处理复杂问题。对于微电网状态估计，一个主要的瓶颈是建立一种高效的稀疏线性方程组求解器。目前，量子线性系统算法主要有两种：混合量子/经典算法和基于量子电路的算法[5,6]。混合算法是为噪声中尺度量子（NISQ）时代开发的。例子包括变分量子线性系统
电气和计算机工程理学学士学位
国立大学专业要求（22 门课程；84 个季度学分） CSC 300 面向对象设计 CEE 340 嵌入式系统 CSC 310 线性代数和矩阵计算 CEE 340L 嵌入式系统实验室（1.5 个季度学分） CEE 300 工程数值方法 CEE 324 线性系统与信号 CSC 331 离散结构与逻辑 CEE 324L 线性系统与信号实验室（1.5 个季度学分） CEE 310 电路分析 CEE 420 微电子学 CEE 310L 电路分析实验室（1.5 个季度学分） CEE 420L 微电子学实验室（1.5 个季度学分） CSC 340 数字逻辑设计 CEE 430 数字信号处理 CSC 340L 数字逻辑设计实验室（1.5 个季度学分） CEE 440 VLSI 设计 CSC 342 计算机架构 CEE 498 顶点设计项目I CSC 350 计算机伦理 CEE 499A 顶点设计项目 II CSC 436 计算机通信网络 CEE 499B 顶点设计项目 III 注意：这些要求可能会发生变化。请参阅国立大学的在线总目录，了解您被录取当年的正式要求记录。