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讲座 10. 量子信息基础
至少有三种方法可以说明我们为什么需要量子通道。从数学的角度来看，量子通道只是状态的物理变换。由于我们现在考虑密度矩阵，它的物理变换现在对应于量子通道。物理意味着什么？它意味着线性、完全正向和迹保持。具体来说，当 E ( ρ 1 + ρ 2 ) = E ( ρ 1 ) + E ( ρ 2 ) 时，运算 E ( ρ ) 是线性的。完全正向的概念稍微复杂一些。如果每当 ρ A ≥ 0 时 EA ( ρ A ) ≥ 0，则运算称为正向运算。然而，只有正向性是不够的。考虑一个纠缠态 ρ AB 和一个正向运算 EA ，即使我们确实有 EA ( ρ A ) ≥ 0，我们也不能保证 EA ( ρ AB ) ≥ 0。一个值得注意的例子是转置运算（检查一下！）。因此，完全正则是一个更严格的要求，即对于所有 ρ AB ≥ 0，EA ( ρ AB ) ≥ 0。最后，迹保持仅意味着 Tr[ E ( ρ )] = Tr[ ρ ]。总而言之，量子通道定义如下。
支持深度学习的具有超表面的紧凑型光学三角算子
引言三角运算作为基本数学运算家族之一，在通信与信号处理领域占有核心地位[1]。传统的用于执行三角运算的器件，如现场可编程门阵列（FPGA）[2]和数字信号处理器（DSP）[3]，通常基于电子元件，这导致速度低、功耗高，并且复杂性不可避免[4,5]。如今，呈指数级增长的通信数据和信息需要实时处理和存储，这对传统的基于电子的运算提出了严峻的挑战。因此，迫切需要一种颠覆性的数值三角运算解决方案。在过去的几年中，光学计算的出现为突破传统信号处理器的若干限制提供了可能性[6]。这种基于电磁波的计算策略避免了模数转换，允许超高速大规模并行运算[7]，这已被证明在时间积分和微分[8,9]、希尔伯特变换[10]、空间微分器[11]、逻辑门[12]和任意波形生成[13]中具有巨大潜力。
DSP32C 数字信号处理器
简介................................................................................................................................................................ 1 描述................................................................................................................................................................ 1 架构................................................................................................................................................................... 5 控制运算单元 (CAU)...................................................................................................................................... 5 数据运算单元 (DAU)..................................................................................................................................... 5 内部和外部存储器...................................................................................................................................... 5 串行 I/O 单元 (SIO)...................................................................................................................................... 6 并行 I/O 单元 (PIO)...................................................................................................................................... 6 存储器配置............................................................................................................................................. 6 存储器寻址.............................................................................................................................................
利用 CV 团簇状态进行光量子计算
• 为了实现通用性，至少需要 2D 集群状态、高斯运算和一个非高斯运算。 • 为了实现容错性，需要 3D 集群状态。 • 集群状态不需要一次性生成 - 一些节点可以同时生成，而其他节点则被测量消耗。
英特尔® Gaudi® 3 人工智能加速器
MME 简介 英特尔® Gaudi® 3 AI 加速器矩阵乘法引擎 (MME) 代表英特尔® Gaudi® 加速器系列 MME 引擎的第 5 代。这些 MME 是专用的高性能计算核心，专为矩阵运算而设计，矩阵运算是深度学习算法的基础计算类型。英特尔® Gaudi® 3 AI 加速器包含八个这样的 MME，每个 MME 都能够执行令人印象深刻的 64K 并行运算。这种大规模并行性可实现高度的计算效率，使这些 MME 特别擅长处理深度学习工作负载中普遍存在的复杂矩阵运算。
DSP乘法累加器电路的设计与分析
乘法累加器 (MAC) 单元执行两个数字相乘的运算，并将结果反复累加到寄存器中，以执行连续而复杂的运算。MAC 可以加快计算过程。它在数字信号处理中有着广泛的应用，包括滤波和卷积。MAC 在音频和视频信号处理、人工智能 (AI)、机器学习、军事和国防 [1] 中也有广泛的应用。由于这些运算需要循环应用乘法和加法，因此执行速度取决于 MAC 单元的整体性能 [2]。使用 MAC 单元可以提高准确性，还可以减少计算点积、矩阵乘法、人工神经网络和各种数学计算的时间延迟。
AI 引擎内核编码最佳实践指南
虽然大多数标准 C 代码都可以为 AI 引擎编译，但代码可能需要重构才能充分利用硬件提供的并行性。AI 引擎的强大之处在于它能够使用两个向量执行乘法累加 (MAC) 运算、为下一个运算加载两个向量、存储上一个运算的向量以及在每个时钟周期增加指针或执行另一个标量运算。称为内在函数的专用函数允许您定位 AI 引擎向量和标量处理器并提供几个常见向量和标量函数的实现，因此您可以专注于目标算法。除了向量单元之外，AI 引擎还包括一个标量单元，可用于非线性函数和数据类型转换。
探索我们的内置计算器：对算术运算相关脑区进行非侵入性脑刺激研究的系统叙述性回顾
本系统综述全面调查了应用经颅磁刺激和经颅电刺激顶叶和非顶叶区域来研究符号算术处理的神经基础的研究。所有研究结果均根据数字处理的三重代码模型 (TCM) 的三个假设汇编而成。共确定了 37 篇符合条件的稿件（33 篇来自健康参与者，4 篇来自患者）。其结果与 TCM 的第一个假设大致一致，即顶内沟既保存量值代码，又参与需要数值操作的运算，如减法。然而，大量异质性结果与 TCM 的第二个假设相冲突，即左侧角回用于算术事实检索，如检索死记硬背的乘法结果。对 TCM 的第三个假设的支持也有限，即后顶上小叶参与心理数轴上的空间运算。此外，对中医所指脑区以外的脑区进行刺激的结果显示，双侧缘上回参与在线计算和检索，左颞叶皮层参与检索，双侧背外侧前额叶皮层和小脑参与在线计算认知要求较高的算术问题。总体结果表明，多个皮层区域有助于算术技能。
带测量的量子电路描述语言的具体分类模型
在量子计算中，人们考虑一种特殊的存储器，其中数据以受量子力学定律支配的物体状态进行编码。量子数据的基本单位是量子比特，一般来说，量子存储器由可单独寻址的量子比特组成。根据不可克隆定理 [ 23 ]，量子比特是不可复制的对象。量子存储器的状态可以用复希尔伯特空间中的单位向量表示。量子比特的基本运算包括状态空间上的幺正运算（称为量子门）和测量，它们是返回经典布尔值的概率运算。量子计算的常用模型是量子电路的概念。量子电路由量子门和线组成。一条线代表一个量子比特，每个门连接到一条或多条线，是作用于相应量子比特的幺正运算。在该模型中，计算包括分配一个量子寄存器、应用一个电路（即按顺序的门列表），然后进行测量以返回经典数据。
基于低压体驱动翻转电压跟随器的...
本文提出了一种低压高性能运算跨导放大器设计。所提出的架构基于体驱动准浮栅金属氧化物半导体场效应晶体管 (MOSFET)，支持低压操作并提高放大器的增益。除此之外，通过在输入对处使用翻转电压跟随器结构以及体驱动准浮栅 MOSFET，消除了运算跨导放大器 (OTA) 的尾电流源要求。与传统的体驱动架构相比，所提出的运算跨导放大器的直流 (DC) 增益增加了五倍，单位增益带宽增加了三倍。用于放大器设计的金属氧化物半导体 (MOS) 模型采用 0.18 微米互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术，电源为 0.5 V。