如果你也在 怎样代写量子计算Quantum computing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。量子计算Quantum computing是物理和计算机的交叉学科，构造新型计算模式。传统计算机和量子计算机之间的根本区别在于，量子计算机中的程序本质上是概率性质的，而传统计算机通常是确定性的。 在量子算法中，每个可能的结果都有关联的概率振幅。 测量后，其中某个可能状态以特定概率获得。 该情况与传统计算相反，在传统计算中，一个位只能是确定的 0 或 1。
量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。 对照于传统的通用计算机，其理论模型是通用图灵机；通用的量子计算机，其理论模型是用量子力学规律重新诠释的通用图灵机。
量子计算Quantum computation领域盛行的量子计算模型是以量子逻辑门的网络来描述计算的。这个模型是布尔电路的一个复杂的线性代数的概括。
一个由$n$位信息组成的存储器有$2^{n}$的可能状态。因此，代表所有存储器状态的向量有2^{n}$项（每个状态一个）。这个向量被看作是一个概率向量，代表内存在某个特定状态下被发现的事实。
在经典观点中，一个条目的值为1（即处于这种状态的概率为100美元），所有其他条目都是0。
在量子力学中，概率向量可以被概括为密度算子。量子状态向量形式主义通常首先被介绍，因为它在概念上更简单，而且它可以代替密度矩阵形式主义用于纯状态，在那里整个量子系统是已知的。
我们首先考虑一个只由一个比特组成的简单存储器。这个存储器可以在两种状态中找到一个：零状态或一状态。我们可以用狄拉克符号来表示这个存储器的状态，因此
$|0\rangle:=\left(\begin{array}{l}1 \ 0\end{array}\right)$
$|1\rangle:=\left(\begin{array}{l}0 \ 1\end{array}\right)$
然后，在两个经典状态$|0\rangle$和$|1\rangle$的任何量子叠加中可以找到一个量子存储器。
$|\psi\rangle:=\alpha|0\rangle+\beta|1\rangle=\left(\begin{array}{c}\alpha \ \beta\end{array}\right) ; \quad|\alpha|^{2}+|\beta|^{2}=1$
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量子计算作业代写Quantum computing代考|LOD algorithm
Level of Detail (LOD) is not a rendering algorithm, but a scene management method [37]. LOD is based on the idea that, in many applications, we can trade fidelity for speed. For example, some details of an object may not be visible from the viewer’s point of view, or these details may be so small that are imperceptible. At other times, we may purposely need a low-resolution image of the object to perform a quick visual exploration. In these cases, we can use a LOD algorithm that determines when and for how much we can simplify a given model in the scene.
If a polygonal mesh is used to describe the models, the LOD method determines what vertices in the mesh are necessary to represent the model according to the given circumstances. If some vertices are not required, the LOD eliminates them from the mesh. To determine if a vertex is necessary or not, the LOD function evaluates an error function $\epsilon(v)$ for each vertex $v$. If the error associated with a vertex is less than a certain threshold $\delta<\epsilon$, then the vertex can be removed. This procedure has to be repeated for all the vertices in the mesh, for each frame being rendered. For which vertices are active at a given time. In this case, if the error is smaller than the threshold, the vertex may be expanded to include lower portions of the hierarchical tree. Nevertheless, the process has to be performed over the entire set of active vertices and requires $O(N)$ steps, where $N$ is the number of active vertices.
At this point we can envision the quantum version of a LOD method. For each frame, we prepare a state $\mid \Psi>$ that encodes the entire mesh made of $N$ vertices. We can use Hadamard gates to obtain a uniform superposition of the state. Each element of the superposition represents a vertex in the mesh. Now, we define a function $f$ such that:
$$
\begin{aligned}
&f(v)=1 \text { if } \epsilon(v)<\delta \
&f(v)=0 \text { any other case }
\end{aligned}
$$
物理代写
量子计算作业代写QUANTUM COMPUTING代考|hierarchical tree structure
We add some ancillary qubits and use quantum parallelism to evaluate $f(v)$ for each element of the superposition in a single step. Then, it becomes straightforward to apply quantum amplitude amplification algorithms to search for an unknown number of vertices with an error small enough that makes them removable. This operation can be performed with $O\left(N^{1 / 2}\right)$ steps, in contrast to the $O(N)$ steps required in the classical case. Of course, this procedure is used for each frame being rendered and $N$ is the number of active vertices in the hierarchical tree structure.
物理代考
量子计算作业代写QUANTUM COMPUTING代考|LOD ALGORITHM
详细程度一世○D不是渲染算法，而是场景管理方法37. LOD 的理念是，在许多应用中，我们可以用保真度换取速度。例如，从观察者的角度来看，对象的某些细节可能不可见，或者这些细节可能太小以至于无法察觉。在其他时候，我们可能会故意需要对象的低分辨率图像来进行快速的视觉探索。在这些情况下，我们可以使用 LOD 算法来确定我们可以在何时以及在多大程度上简化场景中的给定模型。
如果使用多边形网格来描述模型，则 LOD 方法根据给定的情况确定网格中的哪些顶点是表示模型所必需的。如果不需要某些顶点，LOD 会从网格中消除它们。为了确定一个顶点是否必要，LOD 函数计算一个误差函数ε(v)对于每个顶点v. 如果与顶点相关的误差小于某个阈值d<ε，然后可以删除顶点。对于要渲染的每一帧，必须对网格中的所有顶点重复此过程。在给定时间哪些顶点处于活动状态。在这种情况下，如果误差小于阈值，则可以扩展顶点以包括层次树的较低部分。然而，该过程必须在整个活动顶点集上执行，并且需要○(ñ)步骤，在哪里ñ是活动顶点的数量。
在这一点上，我们可以设想 LOD 方法的量子版本。对于每一帧，我们准备一个状态∣Ψ>对整个网格进行编码ñ顶点。我们可以使用 Hadamard 门来获得状态的均匀叠加。叠加的每个元素代表网格中的一个顶点。现在，我们定义一个函数F这样：
F(v)=1 如果 ε(v)<d F(v)=0 任何其他情况
物理代写
量子计算作业代写QUANTUM COMPUTING代考|HIERARCHICAL TREE STRUCTURE
我们添加了一些辅助量子比特并使用量子并行性来评估F(v)在单个步骤中为叠加的每个元素。然后，应用量子幅度放大算法来搜索未知数量的顶点变得简单，其误差足够小，可以使它们可移动。这个操作可以用○(ñ1/2)步骤，与○(ñ)经典案例中所需的步骤。当然，这个过程用于每一帧被渲染和ñ是层次树结构中活动顶点的数量。
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电磁学代考
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光学代考
光学（Optics），是物理学的分支，主要是研究光的现象、性质与应用，包括光与物质之间的相互作用、光学仪器的制作。光学通常研究红外线、紫外线及可见光的物理行为。因为光是电磁波，其它形式的电磁辐射，例如X射线、微波、电磁辐射及无线电波等等也具有类似光的特性。
大多数常见的光学现象都可以用经典电动力学理论来说明。但是，通常这全套理论很难实际应用，必需先假定简单模型。几何光学的模型最为容易使用。
相对论代考
上至高压线，下至发电机，只要用到电的地方就有相对论效应存在！相对论是关于时空和引力的理论，主要由爱因斯坦创立，相对论的提出给物理学带来了革命性的变化，被誉为现代物理性最伟大的基础理论。
流体力学代考
流体力学是力学的一个分支。 主要研究在各种力的作用下流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体之间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。
随机过程代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
