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基础课程 2025-2025 网上课程 1 月 -26 日.cdr
科学：细胞、植物体、花、食物成分、生态系统、食物链、食物网、生物世界的多样性、感觉、消化、能量来源、力和运动、磁铁、测量和运动、月亮和星星、我们周围的材料、将材料分类、分离方法、水的状态、物理和化学变化、数学：角度、平均值、分数、体积、小数形式、小数运算、数学模式、线和角度、数据处理、周长和面积、素数、可除性测试、乘法方法、因式分解。
量子态制备和非幺正演化与……
在基于酉门的量子设备上实现非酉变换对于模拟各种物理问题（包括开放量子系统和次归一化量子态）至关重要。我们提出了一种基于膨胀的算法，使用仅具有一个辅助量子位的概率量子计算来模拟非酉运算。我们利用奇异值分解 (SVD) 将任何一般量子算子分解为两个酉算子和一个对角非酉算子的乘积，我们表明这可以通过 1 量子位膨胀空间中的对角酉算子来实现。虽然膨胀技术增加了计算中的量子位数，从而增加了门的复杂性，但我们的算法将膨胀空间中所需的操作限制为具有已知电路分解的对角酉算子。我们使用此算法在高保真度的量子设备上准备随机次归一化两级状态。此外，我们展示了在量子设备上计算的失相通道和振幅衰减通道中两级开放量子系统的精确非幺正动力学。当 SVD 可以轻松计算时，所提出的算法对于实现一般的非幺正运算最为有用，在嘈杂的中型量子计算时代，大多数运算符都是这种情况。
第 7 章 神经机器翻译的工作原理
你的确是对的！但目前计算机进行的近似计算遵循了完全不同的路径：在几分之一秒内执行数百万次数学运算，以获得有时可能被标记为足够有时可能不足够的翻译。事实证明，它们恰好足够的次数百分比在过去几年中急剧上升。但是，从历史上看，人工神经网络被设计为自然神经网络（例如我们的大脑）如何工作的简化模型，其中进行的认知过程也是分布式神经计算过程的结果，这些过程与上面提到的数学运算并没有太大不同。本章将教你 NMT 技术的关键要素。我们将首先指出人类大脑如何进行翻译与 NMT 系统如何进行翻译之间的联系。这将有助于我们介绍全面了解机器学习和人工神经网络原理所需的基本概念，这构成了 NMT 的两个基石。之后，我们将讨论非上下文词嵌入的基本原理，这是一种具有许多有趣属性的词的计算机化表示，当通过一种称为注意力的机制组合时，将产生所谓的上下文词嵌入，这是实现 NMT 的关键因素。所有这些要素将使我们能够全面展示两种最常用的 NMT 模型（即 Transformer 和循环模型）的内部工作原理。本章最后介绍了一系列次要主题，这些主题将提高您对这些系统如何在幕后运行的了解。
计算机学习计划对患有发展性计算障碍的儿童的有效性。什么影响了个体反应能力？
本研究对患有发展性计算障碍的儿童的计算机学习计划进行了评估，并重点关注影响个人反应的因素。自适应训练程序 Calcularis 2.0 是根据当前数字认知的神经认知理论开发的。它旨在使数字表示自动化，支持心理数轴的形成和访问，并训练算术运算以及扩大数字范围内的算术事实知识。67 名患有发展性计算障碍的二至五年级儿童（平均年龄 8.96 岁）被随机分配到两个组中的一组（Calcularis 组，等待对照组）。训练时间包括最少 42 次 20 分钟的训练课程，最长 13 周。与等待对照组相比，Calcularis 组的儿童在算术运算和数轴估计方面表现出更高的优势。这些改进在训练间隔 3 个月后保持稳定。此外，本研究还研究了哪些预测因素可以解释训练的改进。结果表明，这种自我导向训练对数学焦虑分数低且没有其他阅读和/或拼写障碍的儿童特别有益。总之，Calcularis 2.0 支持患有发展性计算障碍的儿童提高他们的算术能力和心理数轴表示能力。然而，进一步根据个人情况调整设置是有意义的。
亚利桑那州数学标准二年级
应将更多的学习时间用于处理整数和位值，而不是任何其他主题。1.扩展对整数关系和位值的位值理解，包括按百位数、十位数和个位数分组。2.培养加法和减法策略的能力。3.培养对标准计量单位的理解。(1) 学生使用十进制系统扩展对位值的理解。这包括以个位数、五位数、十位数和百位数计数的想法，以及理解涉及这些单位的数字关系，包括比较。学生理解以十进制表示的 1000 以内的多位数字，认识到每个位置的数字代表百位数、十位数或个位数。(2) 学生利用对加法的理解，熟练掌握 20 以内的加减运算。他们使用模型展示对 1000 以内的加减运算的理解。他们开发、讨论并使用高效、准确且可推广的方法，使用十进制符号、对位值的理解和运算属性来计算整数的和与差。他们选择并准确应用适合上下文和所涉及数字的方法来心算和与差。(3) 学生对标准测量单位（厘米和英寸）有了理解，他们使用标尺和其他测量工具，并理解线性测量涉及单位的迭代（重复）。他们认识到单位越小，覆盖给定长度所需的迭代次数就越多。
![arXiv:2112.12307v2 [quant-ph] 2023 年 2 月 15 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\faa1fb9250ae99a674e2ced656d57fe29e887ee5.webp)
arXiv:2112.12307v2 [quant-ph] 2023 年 2 月 15 日
量子计算机天生擅长执行线性运算，因为量子力学本质上是线性的。也就是说，量子系统的时间演化由薛定谔方程（一个线性方程）控制。或者，量子态在必然是线性的幺正运算下演化。然而，要充分利用量子计算的潜力，我们还需要能够扭转量子设备来实现非线性运算。非线性子程序可能在一系列量子算法中发挥关键作用。例如，高效实现非线性运算的能力将开辟在量子硬件上求解非线性方程的新方法 [1-3]，应用于从流体动力学到金融等领域。或者，非线性子程序可以提供一种在存在背景噪声的情况下放大信号的方法，从而有助于开发新的错误缓解技术 [4]。最后，目前人们对量子神经网络和量子核方法的潜力非常感兴趣 [ 5 – 8 ]。然而，经典神经网络的大部分能力都来自于非线性激活函数的使用。同样，核方法也依赖于非线性编码。在量子硬件上复制这一点需要能够实现非线性量子操作。虽然量子力学从根本上是线性的，但量子系统往往呈现出非线性演化。这些明显的非线性通常是通过测量和粗粒化引起的。在量子计算的背景下，除了这些工具外，还可以使用经典的后处理和集体操纵给定输入状态的多个副本来引入非线性效应。越来越多的研究致力于开发将非线性引入量子算法的新方法。在量子机器学习的背景下，
使用水循环算法优化 CMOS 折叠共源共栅 OTA 的设计以提高性能
电子和通信等各个领域对高性能折叠共源共栅 CMOS OTA 的需求日益增长，要求它们具有宽带宽、高电压增益、紧凑设备和低功耗的特点。最近的研究表明，实施水循环算法 (WCA) 可以大大提高折叠共源共栅 CMOS 运算跨导放大器 (OTA) 的性能。这是因为 WCA 能够有效地执行全局搜索和局部探索。值得注意的是，所讨论的 OTA 采用 0.18µm TSMC 技术构建，工作电压为 ±1.8V。模拟结果是使用 PSPICE 软件 (版本 17.4) 收集的。这些设计解决方案表现出卓越的效率，可提供显着的放大、高频率和最低功耗。此外，本文还利用水循环算法演示了折叠共源共栅 CMOS 运算跨导放大器的实现和仿真结果，为此使用了 MATLAB。在折叠共源共栅 CMOS OTA 的 OTA 设计中使用 WCA 可显著提高性能指标。与无算法设计相比，电压增益显著增加，增益带宽增加了五倍。此外，与非 WCA 折叠共源共栅 CMOS OTA 设计相比，功耗降低了 15.5%，共模抑制比提高了 15.18%。结果突出了 WCA 技术作为一种强大的优化策略的有效性，可以提高折叠共源共栅 CMOS OTA 的性能。
使用人工智能 (AI) 从操作声音中检测异常
最近，我们越来越多地听到人工智能这个词。因为人工智能的研究已经进行了很多年，但并不总是取得成功，但随着近年来深度学习的出现，终于有可能使这成为现实。人工智能研究，即利用机器执行人类智力活动的实践，几乎与计算机的出现同时开始，并且自 1956 年达特茅斯会议以来一直在认真开展。最初人们认为这可以借助计算机的强大计算能力来实现，但是并没有成功。此外，人们还研究是否可以通过对一切进行编程来实现智能，但所得到的结果还远远称不上智能。这个时代的技术仍在今天的智能扬声器和 Pepper 机器人中使用，但在与它们短暂交谈之后，人们很快就会厌倦它们，并且在很多情况下停止使用它们。基于这些经验的反思，通过模拟控制人类智力的大脑的功能来实现人工智能的想法诞生，并提出了神经网络和模糊概念。我当时也参与了这些领域的研究，虽然也取得了一些成果，但很多成果很难称得上是突破性的。深度学习就是在这样的历史背景下诞生的。这本质上是一个多层神经网络，研究发现，与当时使用的三到五层的神经网络相比，多层可以显著提高性能。多层化之所以困难，主要原因是当时计算机的计算能力较差，无法在实际的计算时间内完成多层神经网络所需要的大量计算。多层神经网络中的计算涉及大量的乘法和加法运算，但大多数运算都是独立的，没有顺序依赖性，从而可以实现并行运算。因此，利用近年来个人计算机中搭载的具有大量计算单元的GPU，以实用的计算时间和成本进行计算是高效的，这也是深度学习在许多应用领域得到应用的原因之一。另外，由于优化深度学习的机器学习部分是类似旅行商问题的优化问题，因此也可以使用量子计算机。因此，基于深度学习的人工智能现在可以以实际的计算时间和成本实现，并且正在用于各种应用领域。人工智能的应用开始出现在广泛的领域，包括超越人类大师的围棋和将棋程序、自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、翻译以及文本、音乐和绘画的创作。这使得机器能够在很多领域做出智能决策，这在过去并不是完全可能的。
经典和量子循环因果结构的因果建模框架
我们的框架提供了一种方法，可以独特地确定任意经典和量子循环因果模型的概率分布，从而推广了先前已知的量子循环因果模型的方法[4，9]。它将量子周期性因果模型连接到具有截面后的量子循环因果模型，从而可以直接从无环的情况下直接将其通过此通信产生循环。它是从操作和选择后的组成方面进行的，并具有以更独立的方式概括的范围来概括后运算理论（即对具有后选择传送的分析的任何物理理论）。
量子光学的维格纳函数理论
使用包含时空自由度的正交基，我们开发了用于量子光学的 Wigner 函数理论，作为 Moyal 形式主义的扩展。由于时空正交基涵盖所有量子光学状态的完整希尔伯特空间，因此它不需要分解为离散希尔伯特空间的张量积。与此类空间相关的 Wigner 函数成为函数，运算由函数积分（星积的函数版本）表示。由此产生的形式主义使时空自由度和粒子数自由度都相关的场景的计算变得易于处理。为了演示该方法，我们为一些众所周知的状态和算子计算了 Wigner 函数的示例。