CV摘要,我看到自己在纳米技术与材料科学之间的界面上有好处。我拥有强大而宽阔的材料科学背景,从分子磁和磁性纳米颗粒开始,后来转向压电和铁电和机电现象,特别强调了表面科学,这为我提供了独特的创造性思维能力。我在纳米技术和纳米科学领域进行广泛的正式培训的基础覆盖了,从表面纳米结构化技术到扫描探针显微镜,包括XPS等表面科学经典技术,使我成为了材料科学研究的材料研究,专注于表面科学的实力,使我具有独特的视角。我在表面科学和纳米镜检查中赢得的声誉得到了许多合作和邀请,可以在著名的会议和讲习班上讲话。
随着现代经典技术中集成电路 (IC) 越来越小,量子力学的作用越来越突出,因此量子技术 (基于量子力学和量子信息论的技术 [1]) 变得越来越重要。利用量子技术构建的代表是量子计算机 [2],最近利用超导量子比特已经实现。在量子信息处理中,量子纠缠 [1,3,4] 作为一种物理资源发挥着重要作用,被用于各种量子信息处理,如量子隐形传态 [5,6]、超密集编码 [7]、量子克隆 [8]、量子密码学 [9,10]、量子计量学 [11] 和量子计算机 [2,12,13]。几年前,人们开始探索纠缠辅助目标检测协议(称为量子照明 [ 14 , 15 ])及其实验实现 [ 16 – 20 ]。量子照明是一种利用量子纠缠的协议
在本文中,我们引入了分布式交互证明的量子对应物:证书现在可以是量子比特,并且网络节点可以执行量子计算。本文的第一个结果表明,通过使用分布式量子交互证明,交互的次数可以显著减少。更准确地说,我们的结果表明,对于任何常数 k ,可以由 ak 轮经典(即非量子)分布式交互协议(具有 f ( n ) 位证书大小)决定的语言类包含在可以由 5 轮分布式量子交互协议(具有 O ( f ( n )) 位证书大小)决定的语言类中。我们还表明,如果我们允许使用共享随机性,轮数可以减少到 3 轮。由于目前还没有类似的减少轮数的经典技术,我们的结果证明了量子计算在分布式交互证明设置中的强大功能。
摘要 - 飞机着陆对飞行员来说不是一件容易的事,因此需要一些计算机或自动驾驶仪的辅助,以及可靠高效的自动着陆控制器。这项任务甚至对控制器来说也不容易,因为有许多变量需要考虑,包括风、耀斑、高度、进近速度、航向、垂直速度以及飞机与跑道的对准等,这导致在这种情况下使用传统控制器的成本很高。因此,模糊逻辑可用于设计一个具有推理能力的系统,作为着陆助手的控制器,从而节省成本、高效使用材料并更好地管理时间。该项目中使用的模型飞机是在 MATLAB 中的 Aerosim 插件中给出的。因此,实现了自动着陆控制器助手的目标,使用此模拟,使用经典技术在 MATLAB 中的 Aerosim 插件模型中完成飞机的稳定。在这里,控制器中使用的模糊逻辑纠正了错误,使着陆变得顺利而轻松。
摩尔定律是一种技术经济模型,它使信息技术行业能够在固定成本、功率和面积的情况下,大约每两年将数字电子产品的性能和功能翻一番。硅光刻技术的进步使电子产品的小型化呈指数级增长,但随着晶体管达到原子级,制造成本不断上升,50 年来支撑摩尔定律的经典技术驱动因素正在失效,预计到 2025 年将趋于平缓。本文根据我们对技术路线图的最新理解,对后百亿亿次系统及其未来挑战提供了最新的看法。它还讨论了历史改进的逐渐减少,以及它如何影响继续扩展第一台百亿亿次级机器的后继者的可用选项。最后,本文介绍了在没有历史技术驱动因素的情况下继续提高计算性能的许多不同机会和策略。本文是讨论会议问题“高性能计算科学的数值算法”的一部分。
随着经典技术接近其理论功率限制,量子技术(包括计算,通信和传感)通常被认为是下一个科学和工程革命。1个量子传感器是量子计算和通信技术的基础,但在安全性,医疗和空间相关的应用程序中也具有独特的用途。2关于NASA的代理目标,量子传感可以改善气候变化监控,使深空的导航系统以及增强基本天体物理学研究。3本报告概述了一个独立实习项目的调查结果,涉及NASA可以在量子传感技术上投资的方式。本报告还概述了开发该技术的政策障碍,这在很大程度上与沟通困难,不熟悉量子和冗长的批准过程有关。从文献评论,在线研究和与NASA个人的讨论中收集了与量子技术相关的工具和挑战的信息。本报告以战略建议的结论来回答以下问题:NASA应采取哪些政策来有效研究和开发量子传感技术?
最先进的量子技术利用了量子力学的独特原理,其中包括量化,不确定性原理,干扰,纠缠和变形,从而产生有用的设备和科学进步,而经典技术则无法实现。因此,量子技术,特别是具有特定优势,使通信网络安全且坚不可摧,并且具有前所未有的准确性,响应能力,可靠性,可靠性,可扩展性和可观的设备,而不是经典新兴技术。这些能力可以为解决能源,农业,气候变化,国家安全,医疗保健,教育和经济增长挑战做出重大贡献。不幸的是,这些领域的这些发展尚未在全球北部和全球南方之间均匀分布,而无意中造成了社会和经济差距。缩小这一差距对于为所有人创造更具包容性和可持续的未来至关重要,从而实现关键的可持续目标。因此,为了缩小这一差距,本文提出了一个量子外交框架,作为提供科学外交的手段。此外,我们讨论了新兴量子技术如何深刻影响所有17个联合国可持续发展目标。我们认为这项工作是及时而重要的干预措施,以防止差距增加。
以比特表示信息的经典计算机经过多年的发展,以前所未有的方式发展,并在我们的生活中无处不在。如今,这些基于小型化的经典技术已达到极限,新的计算范式正在寻求降低功耗并提高计算性能。两种新的计算范式正在成为计算的驱动力,首先是神经形态计算或模仿大脑的技术,以加速人工智能 (AI) 的计算工作量,然后是量子计算,以解决经典计算机无法解决的相关问题。量子计算系统是从下往上构建的,正在达到经典模拟的极限。整个量子计算堆栈都是从量子比特和量子处理器技术、控制电子器件到软件、算法,再到量子计算应用开始开发的。最近取得了重大进展,能够将超导量子比特扩展到 127 量子比特处理器,并提高质量和速度,从而提高量子计算的性能。在本演讲中,我们将概述我们在人工智能硬件技术和量子计算的新计算范式领域的活动。
纠缠在量子物理中起着至关重要的作用,是量子信息处理的关键资源。然而,由于现有方法操作不实用,纠缠检测和量化被认为很难。这项工作提出了三种近期有效的算法,利用混合量子经典技术来解决这一困难。第一个算法找到二分纯态的施密特分解——一种分析纠缠性质和结构的有力工具。虽然对数负性可以通过施密特分解计算出来,但我们提出了第二种算法来估计二分纯态的对数负性,其中参数化量子电路的宽度进一步减小。最后,我们将我们的框架推广到混合状态,得到了第三种算法,它可以检测特定状态系列上的纠缠,并确定一般的可分解性。这三种算法都具有相似的框架,即通过利用局部参数化量子电路最大化成本函数来实现优化,与现有方法相比,具有更好的硬件效率和实用性。使用 IoP CAS 超导量子处理器在 Quantum Leaf 上进行的实验实现了我们的分析和量化近期量子设备上纠缠的方法的有效性和实用性。
观察数据的因果效应估计是经验科学中的基本任务。当没有观察到的混杂因素参与系统时,这变得特别具有挑战性。本文着重于前门调整 - 一种经典技术,使用观察到的调解人即使在存在未观察到的混杂的情况下,也可以识别因果关系。虽然在前门估计的统计特性众所周知,但长期以来其算法方面尚未探索。In 2022, Jeong, Tian, and Bareinboim presented the first polynomial-time algorithm for finding sets satisfying the front-door criterion in a given directed acyclic graph (DAG), with an O ( n 3 ( n + m )) run time, where n denotes the number of variables and m the number of edges of the causal graph.在我们的工作中,我们给出了第一个线性时间,即O(n + M),该任务的算法,因此达到了渐近最佳的时间复杂。此结果意味着所有前门调整集的O(n(n + M))延迟枚举算法,再次将先前的工作提高了n 3。此外,我们提供了第一个线性时算法,用于查找最小的前门调整集。我们在多种编程语言中提供了算法的实现,以促进实际用法并验证其可行性,即使对于大图。