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计算机科学与工程硕士
计算机科学与工程硕士课程大纲 第一学期 类别 - 部门 / 专业 篮子论文 - I PG / CSE / T / 111A 计算理论优化和决策问题、归约、图灵机作为接收器和枚举器 - 图灵机构造技术 - 控制中的并行轨道和存储、子程序图灵机、Church-Turing 论文、图灵机变体 - 多带、非确定性 - 它们与其他模型的等价性。递归可枚举和递归集的属性。无限制语法和图灵机之间的关系。线性有界自动机 - 与上下文敏感语言的关系图灵机的枚举、不可判定问题的存在、涉及图灵机和 CFG 的不可判定问题。通用图灵机作为通用计算机的模型，后对应问题 - 应用，图灵机的有效和无效计算。图灵机的时间和空间复杂性，NP 完整性。参考文献：
具有异质细胞的锂离子电池组的健康估计管道
摘要 - 锂离子电池的内部状况，特别是健康状况（SOH），需要仔细监控，以确保安全有效的操作。在本文中，我们提出了用于串联异质细胞的混合在线SOH估计管道。为具有数百至数千个单元的电池组实现单个单元格参数估计方案在计算上是棘手的。使用基于特征的自适应轮询对具有“极端”参数值的单元格进行了解决。此外，使用具有忘记因子的在线递归最小二乘正方形来估计被轮询细胞的电气参数。关键新颖性在于考虑参数的不确定状态依赖性。我们使用稀疏的高斯过程回归来获得参数边界，这是SOC和温度的函数。使用来自LI-NMC细胞的实验数据，通过模拟研究验证了管道。
拥有太阳能电池板对拥有电动汽车可能性的影响
摘要：包括交通运输在内的各个行业产生的温室气体排放严重损害了环境并加剧了气候变化。电动汽车越来越多地被视为缓解这些问题的一种方式，但必须使用通过环保方式产生的电力进行充电。本文使用 2017 年秋季至 2018 年春季来自十个欧洲国家的 ENABLE.EU 家庭调查数据，研究了电动汽车与太阳能光伏板之间的可能关系。根据递归双变量概率模型的估计，发现如果家庭拥有太阳能光伏板，则该家庭拥有电动汽车的概率会显著增加。这表明，鼓励使用包括储能设施的太阳能光伏板在家中为电动汽车充电的政策可以加快向使用这些汽车的过渡。
符号和心理程序：关于人类奇点的假设
自然语言通常被视为解释人类认知奇点的唯一因素。相反，我们认为人类拥有多种内部思维语言，类似于计算机语言，它们对各个领域（数学、音乐、形状……）的结构进行编码和压缩。这些语言依赖于不同于传统语言区域的皮质回路。每种语言都有以下特点：（i）使用一小组符号对某个领域进行离散化，（ii）将它们递归组合成对具有变化的嵌套重复进行编码的心理程序。在各种基本形状或序列感知任务中，所提出的语言中的最小描述长度可以捕捉人类行为和大脑活动，而非人类灵长类动物数据则由更简单的非符号模型捕捉。我们的研究支持人类思维的离散符号模型。
用于在量子计算机上准备自旋本征函数的量子电路
摘要：将量子算法应用于多粒子量子系统的研究需要能够准备与所研究系统的行为相关的波函数。哈密顿对称性是用于对相关多粒子波函数进行分类和提高数值模拟效率的重要工具。本文介绍了在量子计算机上精确和近似准备总自旋本征函数的量子电路。讨论并比较了两种不同的策略：基于角动量加法定理的精确递归构造总自旋本征函数，以及基于合适成本函数的变分优化的启发式近似总自旋本征函数。本文详细说明了这些量子电路的构造，并在 IBM 量子设备上演示了总自旋本征函数的准备，重点关注具有三角连通性的图上的三自旋和五自旋系统。
用于初始化氮空位自旋寄存器的量子控制序列的优化
许多量子信息协议的实施需要对量子寄存器进行有效的初始化。在本文中，我们优化了一种粒子捕获协议，用于初始化与金刚石中单个氮空位 (NV) 中心相关的混合自旋寄存器。我们通过使用一系列微波、射频和光脉冲极化 NV 的电子和核自旋来初始化量子寄存器。我们使用速率方程模型来解释光脉冲作用下的粒子分布。将该模型与通过执行部分量子态层析成像获得的实验数据进行了比较。为了进一步增加自旋极化，我们提出了一种具有优化光脉冲的递归协议。我们还讨论了核和电子自旋泵送速率的相对值在实现最大自旋极化程度中的作用。
寻找最短时间量子目标的图示
操纵量子系统（例如自旋或人造原子）的常用方法是使用适当调整的控制脉冲。为了在相干性丧失之前完成量子信息任务，在尽可能短的时间内实现控制至关重要。本文我们报告了在 NMR 实验中以接近时间最优的方式制备保真度高于 99% 的贝尔态，这可以通过结合建模和实验的协同能力来实现。制备贝尔态的脉冲是通过实验发现的，这些实验通过与模型一起工作的基于梯度的优化算法递归辅助。因此，我们利用了基于模型的数值优化设计和基于实验的学习控制之间的相互作用。利用两种方法之间的平衡协同作用（由每种方法的特定情况能力决定），应该具有广泛的应用，可以加速寻找最佳量子控制。
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4。函数和数组（7个讲座）功能的效用，按值调用，逐次调用，函数返回值，void函数，内联函数，返回数据类型，函数参数，函数参数，声明和函数的声明和定义之间的区分，司令部线路参数/参数在函数中，功能，功能，功能与可变量的参数数字。Creating and Using One Dimensional Arrays (Declaring and Defining an Array, Initializing an Array, Accessing individual elements in an Array, Manipulating array elements using loops), Use Various types of arrays (integer, float and character arrays / Strings) Two-dimensional Arrays (Declaring, Defining and Initializing Two Dimensional Array, Working with Rows and Columns), Introduction to Multi-dimensional arrays, return语句，返回值及其类型，带有数组的字符串处理，字符串处理功能，递归
基于大数据模糊K-均值群集的英语教学能力的评估算法
回答传统英语教学能力评估算法中大数据信息不准确的分类问题，本文提出了基于大数据模糊K-Means Clustering的英语教学能力估计算法。首先，本文建立了约束参数索引分析模型。其次，定量递归分析用于评估大数据信息模型的功能，并实现功能约束特征信息的熵特征提取。最后，通过整合大数据信息融合和K-Means聚类算法，该文章可以实现用于英语教学能力的指标参数的聚类和集成，准备相应的教学资源分配计划，并评估英语教学能力。实验结果表明，使用此方法评估英语教学能力具有良好的信息融合分析能力，并提高了教学能力评估的准确性和教学资源应用的效率。
UNIT-1 算法的属性（或）特征：
例子：矩阵加法：2n 2 +2n+1 O(n 2 )，矩阵乘法：2n 3 +3n 2 +2n+1 O(n 3 )算法斐波那契(a,b,c,n) { a:=0; b:=1; write(a,b); for i:=2 to n step 1 do { c:=a+b; 时间复杂度：5n-1 频率计数：O(n) a:=b; b:=c; write(c); } } 第一种方法：算法 Rsum(a,n): // 使用递归添加元素 { count:=count+1; // 对于 if 条件 if(n<=0) then count:=count+1; // 对于 return stmt return 0; else return Rsum(a,n)+a[n]; // 用于加法、函数调用和返回 } 时间复杂度： 2(对于 n=0)+ TRsum(n-1) 2+TRsum(n-1) => 2+2+TRsum(n-2) …….. n(2)+TRsum(0) => 2n+2 n>0 第二种方法： StatementNum 语句每次执行的步骤频率 n=0 n>0