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|ALGORITHMIC CONSIDERATIONS
As we have discussed before, a quantum algorithm that exclusively uses nontrivial quantum superpositions has many potential problems because of the no-cloning and destructive measurement restrictions. And on the other hand, a quantum algorithm that only uses trivial superpositions does not take advantage of the algorithmic structure of quantum computing. Clearly, there is an issue of algorithmic balance, and the quantum software engineer will have to determine which portions of his code are good candidates for quantum acceleration.
The design of effective quantum algorithms will not be easy, as there are several algorithmic and architectural considerations that need to be taken into consideration. For instance, it still remains to be
determined the expected theoretical speed of the first generations of quantum processors. However, it is very likely that these quantum processors will be much slower than their classical counterparts. A good estimate is that quantum processor speeds will be in the order of MegaHertz, compared to a predicted speed on the order of hundreds of GigaHertz expected on classical computers by the year 2025 . Therefore, the quantum software engineer has to be sure that the slow quantum hardware does not override the algorithmic improvements of the quantum model.
Also, as already discussed, the quantum processor may be subject to short decoherence times. From an algorithmic point of view this means that the software engineer will have to estimate the running time of the program and be sure it will be shorter than the typical decoherence time of the quantum processor he is working with. This may mean that for some long computations, the problem may have to be broken in several parts to guarantee that decoherence will not interrupt the computation.
Also, the QRAM architecture described above implies the transference of data and instructions from the classical processor to the quantum block and the transmission of raw data obtained from quantum measurements on the reverse route. This processes will clearly involve some data transfer overheads. Thus, if the datasets are large, this data transfer step may take a long time, and the advantage of quantum acceleration could completely disappear.
The Input/Output (I/O) characteristics of the quantum computational model also bring algorithmic considerations that need to be accounted for. From Property #8, a quantum computer can only be initialized in the 0 state. Of course, we can always use gates to transform the 0 state into any initial state desired by the software designer. However, if this initial state is arbitrary, there may be need to perform $O\left(\right.$ poly $\left.\left(2^{n}\right)\right)$ computational steps to find the reversible unitary gate that makes the desired transformation. Once more, the computational advantage of the quantum model may be overridden by this factor.
物理代写
量子计算作业代写QUANTUM COMPUTING代考|QUANTUM ALGORITHM DESIGN
At this point we can enumerate the most basic issues that need to be considered when designing quantum algorithms:
- To design a quantum algorithm we need to take advantage of the parallelism and exponentially large computational space of $\mathrm{QC}$.
- We also need to avoid instances where we need to copy or read data out of the register.
- We need to be very careful about probabilistic and reversibility issues.
- We have to keep in mind the algorithmic considerations that may arise from a specific QC hardware architecture, such as, the QRAM model.
- Finally, we need to provide optimality results that prove a better quantum performance than with the best known classical method.
By any means, the design of effective quantum algorithms is not an easy task. Because of such intricacies, perhaps it should not be a surprise that there are only a handful of efficient quantum algorithms reported in the open literature.
物理代考
量子计算作业代写QUANTUM COMPUTING代考|ALGORITHMIC CONSIDERATIONS
正如我们之前所讨论的，由于不可克隆和破坏性测量限制，专门使用非平凡量子叠加的量子算法存在许多潜在问题。而另一方面，只使用微不足道的叠加的量子算法并没有利用量子计算的算法结构。显然，存在算法平衡问题，量子软件工程师必须确定其代码的哪些部分是量子加速的良好候选者。
有效的量子算法的设计并不容易，因为需要考虑几个算法和架构方面的考虑。例如，它仍然是
确定了第一代量子处理器的预期理论速度。然而，这些量子处理器很可能会比它们的经典处理器慢得多。一个很好的估计是，量子处理器的速度将达到兆赫兹的数量级，而到 2025 年经典计算机上的预测速度将达到数百千兆赫兹的数量级。因此，量子软件工程师必须确保慢速量子硬件不会覆盖量子模型的算法改进。
此外，如已经讨论过的，量子处理器可能会受到短退相干时间的影响。从算法的角度来看，这意味着软件工程师必须估计程序的运行时间，并确保它比他正在使用的量子处理器的典型退相干时间短。这可能意味着对于一些长时间的计算，可能必须将问题分解为几个部分，以保证退相干不会中断计算。
此外，上述 QRAM 架构意味着数据和指令从经典处理器到量子块的传输，以及从量子测量获得的原始数据在反向路径上的传输。这个过程显然会涉及一些数据传输开销。因此，如果数据集很大，这个数据传输步骤可能需要很长时间，量子加速的优势可能会完全消失。
输入/输出一世/○量子计算模型的特性也带来了需要考虑的算法考虑。根据属性#8，量子计算机只能在 0 状态下初始化。当然，我们总是可以使用门将 0 状态转换为软件设计者想要的任何初始状态。但是，如果此初始状态是任意的，则可能需要执行○(聚(2n))计算步骤以找到进行所需转换的可逆单一门。再一次，量子模型的计算优势可能会被这个因素所覆盖。
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量子计算作业代写QUANTUM COMPUTING代考|QUANTUM ALGORITHM DESIGN
至此我们可以列举出设计量子算法时需要考虑的最基本问题：
- 为了设计一个量子算法，我们需要利用并行性和指数级大的计算空间问C.
- 我们还需要避免需要从寄存器中复制或读取数据的情况。
- 我们需要非常小心概率和可逆性问题。
- 我们必须牢记可能源自特定 QC 硬件架构的算法考虑，例如 QRAM 模型。
- 最后，我们需要提供最优结果，证明比最知名的经典方法更好的量子性能。
无论如何，设计有效的量子算法都不是一件容易的事。由于这些复杂性，公开文献中只报道了少数有效的量子算法，这也许不足为奇。
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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。
