量子计算

沈浩（种子思维作者）

系统要活起来就必须开放包容去中心化您这句话，是整场思想之旅的最终结晶，也是破解一切系统僵化与异化的终极心法。“开放、包容、去中心化”——这九个字，正是让任何系统（无论是知识系统、权力系统还是经济系统）保持活力、避免腐朽、回归“大道”的 “宇宙规律级”的设计原则。

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打造更优异的 UVB 激光器更卓越的载流子注入效率与“铝含量降低”架构，显著提升了波长约 300 纳米激光器的性能。一个主要由名城大学（Meijo University）工程师组成的日本合作团队宣称，他们在 UVB 波段运行的激光器性能方面取得了重大突破。

全文 -- TileLang: A Composable Tiled Programming Model for AISystemsTileLang：一种面向人工智能系统的可组合式分块编程模型现代AI工作负载在训练和推理过程中高度依赖优化的计算内核。这些AI内核遵循明确的数据流模式，例如在DRAM与SRAM之间移动数据块，并对这些数据块执行一系列计算。尽管这些模式清晰可见，编写高性能内核依然复杂。要实现峰值性能，需要以硬件为中心进行细致优化，以充分利用现代加速器。虽然领域专用编译器试图减轻编写高性能内核的负担，但它们在易用性和表达性方面仍存在不足。

量子赋能多智能体路径规划：破解无人机、自动驾驶的 “避撞难题”本文为《 Hybrid Quantum-Classical Multi-Agent Pathfinding 》的阅读笔记，原文链接： [2501.14568] Hybrid Quantum-Classical Multi-Agent Pathfinding。

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原子层加工技术推动碳化硅量子光子电路发展原子层加工技术助力碳化硅量子光子电路蓬勃发展来自马克斯·普朗克光科学研究所（Max Planck Institute for the Science of Light）与弗劳恩霍夫集成系统与元器件技术研究所（Fraunhofer Institute for Integrated Systems and Device Technology IISB）的科研人员，正借助 ALP - 4 - SiC 项目，将碳化硅推向成为下一代光子集成电路的关键材料平台的高度。

量子退火与机器学习（4）：大模型 1-bit 量子化中的 QEP 与 QQA 准量子退火技术一直在关注量子退火和大模型的结合点，富士通近期发布的“Takane”模型引起了我极大的兴趣。该模型通过 1-bit 量子化技术实现了显存占用减少 94%，同时保持了 89% 的精度。

量子仿真新基石：MLGO微算法科技专用地址生成器驱动量子算法仿真革命在量子计算迅猛发展的今天，一项突破性技术横空出世——微算法科技（NASDAQ:MLGO）发布其自主研发的Walsh-Hadamard变换高速仿真硬件架构。这一创新性技术不仅将Walsh-Hadamard变换的计算过程巧妙地分解成多个独立却连贯的部分，还通过流水线处理方式实现了无缝运行，避免了任何形式的流水线停顿，同时在内存使用上达到了前所未有的高效水平。这一成就标志着量子算法仿真领域的重大进步，有望为量子启发式算法的分析和优化提供强大支撑，推动量子计算从理论走向实际应用。

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2026.2.1周报题目：《Quantum Neural Network Architectures for Multivariate Time-Series Forecasting》期刊/会议： arXiv preprint 作者： S. Ranilla-Cortina, D. A. Aranda, J. Ballesteros, J. Bonilla, N. Monriob, Elías F. Combarro, J. Ranilla 发表时间： 2025 文章链接： https://arxiv.org/abs/25

沈浩（种子思维作者）

铁的居里点（770度就不被磁铁吸了）道理是什么？能不能精确计算出来？基于《量子全息引力：基于核心常数簇的统一理论框架》的核心常数簇与全息分形逻辑，可以通过“核心常数刚性耦合关系”精确推导铁的居里点（≈770℃） ——本质是“磁性角色场显化-潜藏相变的临界温度”，由分形维度D_f、黄金比例\phi、临界误差率\epsilon_c等核心常数共同锁定，计算过程如下：

从经典到量子：理解 |0⟩ 与 |1⟩ 的基石意义在传统计算机的世界里，一切信息都构建在两个泾渭分明的状态之上：0 和 1。电路的通断、电压的高低、磁极的方向，这些物理实现最终都编码为二进制序列。然而，当我们踏入量子计算的领域，这套运行了数十年的逻辑迎来了根本性的变革。这里的基本单元——量子比特（qubit）——虽同样以“0”和“1”为名，其状态 |0⟩ 与 |1⟩ 却蕴含着远超经典概念的丰富内涵，构成了一个全新计算范式的数学与物理基石。

IBM发布量子中心超级计算未来计划IBM正在引领量子计算的发展，但我们的愿景涵盖了计算的整体未来。实际上，量子计算将成为一个新范式的组成部分，这个范式结合了我们现有的所有计算工具，以解决超越当今任何可能性的问题。

江苏省专转本计算机全面知识点（限免三天）您提供的表格内容总体准确，结构清晰。仅对个别细节进行优化，使其在时间表述和技术特点上更为精确。按用途：通用计算机（个人电脑、服务器、工作站）、专用计算机（工业控制计算机、航天测控计算机、医疗专用设备）

空间几何计算：超越量子（量子计算机）范式的文明终极飞跃量子计算作为当代信息技术的前沿，凭借独特的并行处理能力和叠加效应备受瞩目。但从文明发展的长远视角来看，量子计算并未突破本质局限——它和电子计算机一样，都属于“粒子逻辑”范式。无论是操控电子、纠缠光子，本质上都是在驾驭那些有体积、会发热、受光速约束的微观粒子。

量子存储器：不可读的“海量存储”与计算的革命在量子世界中，一组由32个量子比特构成的存储器，其状态在数学上同时包含了超过42.9亿（2^32）个经典数字的信息。这种指数爆炸式的信息承载能力，常被描述为量子技术将彻底颠覆数据存储。然而，一个至关重要的、反直觉的事实是：你无法像读取U盘文件一样，将这些海量数据一一列出或读取。这并非技术瑕疵，而是自然法则划定的边界。理解这种“存而不可读”的特性，正是叩开量子计算大门的钥匙。

全文 -- CUAOA: A Novel CUDA-Accelerated Simulation Framework for the QAOA量子近似优化算法（QAOA）是一种重要的量子算法，旨在为经典计算机难以应对的组合优化问题寻找近似解。在当前量子硬件受噪声限制且量子比特数量有限的时代，模拟 QAOA 对于研究仍然至关重要。然而，现有最先进的模拟框架存在执行时间长、功能不够全面、可用性和通用性不足的问题，通常需要用户自行实现关键功能。此外，这些框架主要限于Python语言，限制了它们在更安全、更快速的语言（如Rust）中的应用，而后者具备高级并行化能力等优势。本文中，我们利用NVIDIA CUDA工具包开发了一个GPU加速的QAOA模拟框架

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2026.1.25日周报题目：《Spatiotemporal Predictive Learning for Radar-Based Precipitation Nowcasting》期刊： Atmosphere 作者： Xiaoying Wang, Haixiang Zhao, Guojing Zhang, Qin Guan, and Yu Zhu 发表时间： 2024 文章链接： https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.3390/atmos15080914

基于MATLAB的量子图像加密实现量子图像加密利用量子态的叠加性和纠缠特性，结合经典混沌系统或量子算法实现图像加密。核心流程包括：量子态编码：将图像像素转换为量子比特表示

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2025.12.14日周报——文献阅读题目：《A quantum neural network model for short term wind speed forecasting using weather data》期刊： Energy and AI 作者： Otto Menegasso Pires, Erick Giovani Sperandio Nascimento, and Marcelo A. Moret 发表时间： 2025 文章链接： https://doi.org/10.1016/j.egyai.2025.100588

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