量子计算的优势大全11篇

量子计算的优势篇（1）

【关键词】协同进化 多目标算法 多目标优化

协同进化算法是基于协同进化理论出现的一类新的进化算法，其在传统进化算法强调个体与个体之间因环境原因所产生的竞争的基础之上，进一步考虑多个种群之间、种群与环境之间的在进化过程中的协同作用。目前通常使用的协同进化算法主要可以分为两类：以种群竞争的方式加速算法收敛和使用种群合作的方式保持种群多样性。但是这两种方式都只是强调了协同进化中的一部分，都存在其不足。在大自然生物们个体之间的协同进化过程中，竞争、合作这两种相互矛盾的关系往往都是同时存在的。只有强者才具优先的权利，以遗传下自身的基因，其他处于弱势的个体会团结起来与其对抗，达到留下自身基因的目的。刘静在她的博士论文《协同进化算法及其应用研究》中基于种群竞争和合作思想构建了MOCEA（Multi-objective Coevolutionary Algorithm），通过竞争特性算子――吞并算子来达到使得优秀的基因得到广泛的传播和保持种群基因的多样性，并得到很好的效果。但由于刘的思想仍然是主要依靠种群合作来达到加速收敛的目的，其所采用的竞争特性算子――吞并算子对其算法进化并没起到决定性作用。

1 算法设计

1.1 算子设定

1.3.1 测试函数一

该测试函数为一带约束条件两目标函数，其主要用于测试多目标优化算法在pareto前沿的收敛的能力。

从表3.1可以看出CCEA算法在Spreed这个指标上具有很大的优势，从图3-1也可以看出CCEA算法比NSGAII算法在这个测试函数的计算上具有更大的优势。

1.3.2 测试函数二

该函数为带约束的两目标测试函数，在其约束条件内含有两个可调变量a、b，本文选取a=0.1，b=16来对CCEA算法和NSGAII算法进行测试。该函数的PFtrue曲线为三段相互之间不连续的曲线，在对多目标优化算法测试时，通常对中间一段进行关注，其主要特点在于这个区段的部分点不易被搜索到，性能较差的算法在这部分通常表现为断开。该函数因此可以检测算法在pareto前沿的搜索能力。

由表3.2可以看出CCEA算法除了在GD这个指标上占优势以外，在其他两个指标上并不占优势，甚至在Spreed这个指标上略有不如。但从图3-2看出来在中间一段曲线上CCEA算法搜索出来的为一条连续曲线，而NSGAII算法在这部分是断开的，这可证明CCEA算法对pareto前沿解的搜索性能要强于NSGAII算法。

2 结论

量子计算的优势篇（2）

中图分类号：TP18

文献标志码：A

文章编号：1006-8228（2017）01-43-03

0.引言

遗传算法是一种模拟生物进化的随机学习方法，主要包括选择、交叉和变异三种遗传操作。面对大规模复杂优化问题时，遗传算法的寻优时间长，所以有人提出了并行遗传算法，主要将遗传算法的天然并行性跟并行编程模型相结合，加快搜索优化过程。

近年来，机器学习领域的众多专家做了许多加快并行遗传算法寻优速度的研究和探索。郭肇禄在并行遗传算法中提出了自适应迁移策略，降低了通信开销。李建明等人实现了一种基于GPU的细粒度并行遗传算法，抑制了种群的早熟，提高了搜索效率。Verma A等人则从数据处理规模的角度实现了MapReduce跟遗传算法的结合。这些基于GPU或者MapReduce实现的并行遗传算法，虽然取得了一定的进展，但是GPU可扩展能力欠佳，MapReduce的迭代速度较慢，这些缺陷都制约了并行遗传算法对大规模复杂优化问题的快速求解。近期快速发展的Spark并行计算引擎能够提供内存计算机制，被普遍认为是下一代大数据并行处理框架，但是基于Spark计算模型实现并行遗传算法需要尝试不同的Spark算子和参数来对比分析其性能。

本文深入分析了遗传算法和Spark并行编程模型，实现了一种适合Spark框架的粗粒度并行遗传算法。具体的工作有：①对Spark的部分算子和参数通过大量实验进行对比分析，优化了算法性能。②结合遗传算法跟Spark计算平台实现了一种高性能的并行遗传算法。实验表明该算法能够提高收敛效率，适合处理大规模的优化问题。

Spark是一个集流计算、数据查询、机器学习和图挖掘于一体的通用计算框架，具有可伸缩、内存计算和高可靠性等优点。弹性分布式数据集（RDD）是Spark的数据存储的核心，在迭代计算时可以高效的共享数据，目标是为基于工作集的应用提供抽象。本质上RDD是一个元数据结构，提供了一种高度受限的内存模型，记录着只读的、分区记录的集合，存储着数据分区及其逻辑结构映射关系；在Spark编程模型中RDD被表示为对象，相应的API为RDD提供转换（Transformations）和动作（Actions）两种算子，其中Transformations算子执行后创建新的RDD，从而RDD之问形成相互依赖关系，如图1所示。RDD的依赖分为窄依赖和宽依赖，其中窄依赖是子RDD的分区只依赖父RDD的某个分区，而宽依赖则指子RDD的每个分区依赖父RDD的多个分区；Action算子则真正触发程序的执行，向应用程序返回结果或者向存储系统导出数据。

2.基于Spark的并行遗传算法设计及实现

2.1SPGA算法流程

本文将标准遗传算法的并行性和RDD编程模型相结合，实现了一种粗粒度的并行遗传算法。算法整体流程如图2所示。首先是初始化种群，然后具体实现相应的并行遗传算子，这里只是在Spark上并行实现了遗传算子，并没有做任何实质改进，所以从这个角度来看SPGA算法相对标准遗传算法在求解精度上是没有任何优势的，但是SPGA算法会将整个种群划分为若干个亚种群，而后在集群所拥有的处理器上独立进行计算，这可以缩短运行时间，发挥并行算法速度优势。迁移策略是并行遗传算法跟串行遗传算法的重要不同之处，这里在亚种群之间采用随机迁移策略，能够解决遗传算法的局部最优问题。

2.2SPGA算法优化设计

mapPartitions和map是RDD上的两个并行操作算子，mapPartitions的功能是作用一个函数到RDD的每一个分片（partition）上，map则是对RDD的每个元素应用一个函数，两者运算后都返回一个新的RDD。由于遗传算法的适应度计算及变异过程是一种粗粒度操作，种群中的个体单独计算互不干扰，所以很容易想到使用map算子。然而在考虑性能时我们发现，map算子需要为所有的个体都初始化一个测试函数，在大规模种群时产生了大量不必要的内存和计算开销。为了避免这种冗余开销，我们考虑使用mapPartitions算子代替map算子，因为mapPartitios算子是以RDD的partition作为处理函数的输入，也就是把partition作为整体来处理，只需要在每个partition开始计算时初始化一个测试函数，节省了很多内存和计算资源，提高了算法的整体运算效率。

3.实验与结果分析

3.1实验环境和测试函数

本实验使用7台Dell服务器构建了―个Spark集群，分为1个主控节点和6个受控节点，集群的任务调度模式为standalone。硬件配置：服务器拥有8G内存，四核处理器。软件配置：集群搭建使用spark-1.2.0-bin-hadoopl和Hadoop-1.2.1稳定版，Java选用JDKl.7.0_71（Linux版），操作系统选择ubuntul2.04Server版。

首先初始化8个不同大小的种群，然后在相同条件下使用mapPartitions和map算子实现的SPGA算法在初始种群上优化求解ZDTl函数的Pareto最优前沿，并对运行时间进行对比分析。图3评价了mapPartitions和map算子实现的SPGA算法性能，从中可以看出由mapPartitions算子写的算法对所有种群的运行时间都明显优低于map算子，且随着种群规模的增大，mapPartitions和map算子的运行时间都在增加，同时两者的时间差距也越来越大，这是因为个体数目增多的同时partition的数目没有变，所以mapPartitions算子没有增加初始化资源的时间，只是因为种群变大增加了计算时间，实现的算法效率更高。由于mapPartitions算子的性能优异，所以最终选择使用mapPartitions算子实现SPGA算法的变异和适应度。

3.2.2算法运行时间对比

量子计算的优势篇（3）

［中图分类号］F270 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2012）6-0062-03

1 引 言

随着经济全球化和产业结构的调整升级,行业竞争的激烈程度日益加剧,越来越多的公司不得不面对艰难的抉择；要么冒风险实施战略转型,要么坐以待毙被市场淘汰。因此对这些公司而言,转型是公司持续成长的源泉,通过转型克服衰退、恢复成长能力,已经成为公司求生存、谋发展的必然选择。所谓企业转型是指企业长期经营方向、运营模式及其相应的组织方式、资源配置方式的整体性转变,是企业重新塑造竞争优势,提升社会价值,达到新的企业形态的过程。

诱发企业转型的根本是企业的危机意识,危机是导致企业转型的根本动因。而之所以会产生危机,究其根本即企业竞争优势不足,因此，转型的第一步就是竞争优势分析,得出诱发企业转型的基本因子,本文通过建立竞争优势评价指标体系,运用模糊评价法对指标体系进行分析,来得出企业转型因子,并以具体企业为例对该方法的应用性进行实证分析。

2 竞争优势评价指标体系

企业竞争优势是指企业在经营过程中,以其特有的生产要素资源与核心能力为基础,以市场需求、相关产业等以及经济、政治和社会文化等外部环境为依托,适应激烈的市场竞争而相对于与竞争对手比较所具有的独特的经营优势。企业竞争优势构成要素主要包括内部资源、市场环境和经济社会环境三大部分。内部资源是对企业未来成功具有关键作用的技术、人才、资产或管理等要素。市场资源优势必须是在较长时间内不容易取代和模仿,具有较高内涵和价值,区别于竞争对手的特色和专长。经济社会环境是存在于企业边界之外的,对企业有潜在影响的各类因素。内部资源、市场环境和经济社会环境并不是孤立存在的,只有将三者形成最佳的结合,才是获取竞争优势的有效途径。根据竞争优势的构成机理,可以构造出竞争优势评价指标体系，如下图所示。

竞争优势评价指标体系

3 运用模糊评价法的基本步骤

针对转型因子提出这一包含定性和定量指标的多指标评价问题,需要以竞争优势评价模型中的变量为基础,建立模糊评价模型,来实现决策者的实际需要,具体步骤为：

3.1 指标分值的确定

不同的指标从不同的侧面反映着企业的竞争优势水平,指标之间量纲不同,无法进行比较,需要对各指标进行无量纲化与归一化处理。

在此我们借用模糊数学中有关隶属函数的思路,构造下列归一化处理函数。

3.2 确定指标的模糊密度

采用层次分析法确定指标的模糊密度。

在层次分析法中,为了使决策判断定量化,形成上述数值判断矩阵,常根据一定的比率标度将判断定量化,常用1~9标度法。

(2)计算各层指标的权重,确定层次的总排序。计算判断矩阵的最大特征值λmax并进行一致性检验。

其中平均随机一致性指标RI的值可以查表得到。当CR

我们使用乘积方根法计算矩阵的最大特征根及其对应的特征向量,可以计算出各底层指标对评价目标的权重,即各指标的模糊密度值g(xi)。

3.3 计算竞争优势评价值

将企业竞争优势评价的各个指标值f(xi)(i=1,2,…,n)按大小重新排序：

根据λ值得设定原则,结合专家的意见确定λ值。计算λ模糊测度并进行归一化处理,即:

判断企业的转型因子,首先要看其是否具有竞争优势,因此需要利用模糊积分公式,计算企业竞争优势评价值:

最后,将模糊积分评价值,即企业竞争优势得分划分为“优秀”(4.5

4 具体实证分析

4.1 指标分值的确定

选择某知名企业A进行实证研究,评价其竞争优势水平。在综合专家评分的基础上,得出各底层指标分值,并将其按从大到小的顺序排列,如表1所示。

根据1~9标度表,对企业竞争优势评价的各层指标分别建立两两比较的判断矩阵,同时计算各层指标的权数,并进行一致性检验。通过计算,确定企业竞争优势评价D层指标对于A企业竞争优势评价的权重,即模糊积分评价中各指标的模糊密度g(xi),如表2所示。

4.3 计算模糊积分评价值

根据值的设定原则,结合专家的意见确定λ值。A企业竞争优势评价主要是重视各指标的均衡,也就是说A企业竞争优势受到最差指标的制约。因此为了客观评价A企业的整体竞争优势状况,必然要求重视评价指标表现整齐与某单项或多项评价指标表现优异的因素,因此

表3中的国际市场需求状况、全员劳动生产率、公司治理结构状况、专利拥有量、R&D人员比例为符合标准的因素,即企业转型因子,而且这些因子大部分集中在内部资源中,所以该企业的转型也应该从企业的内部着手,实施内部转型策略。

5 结 论

企业转型是近年来我们一直关注的一个问题,一个企业要想立于不败之地与其是否具有竞争优势是密不可分的,而转型正是企业重新塑造竞争优势,提升社会价值,达到新的企业形态的有效方式。本文通过建立竞争优势评价指标体系,运用模糊评价法对指标体系进行分析,来得出企业转型因子,并以具体企业为例对该方法的应用性进行实证分析。对企业转型分析转型因子提供了有效的方法,减少企业转型的风险,提高决策的科学性。在相关方面开展后续研究,对于企业转型的理论与方法体系具有重要的补充意义。

参考文献：

量子计算的优势篇（4）

DOI：

10.16657/ki.issn1673-9132.2016.04.215

电子书阅读并不等同于电子书。它是以计算机、互联网的出现、发展、普及为基础的新型阅读方式。与传统阅读相比，它兼具计算机、互联网的优势，是传统阅读的新发展。

它既是对传统阅读方式的继承，又是对传统阅读方式的发展与补充。我们可以称其为“阅读电子化”或“电子阅读”。

一、电子阅读的优势

电子阅读有两个基础：一是计算机，二是互联网。因此，其优势便继承自计算机与互联网。

我们可以明显地感受到，依托计算机巨大的信息存储与处理能力（8GB可存储100余本图书）以及互联网在信息传递速率方面的优势，个人可以通过接入互联网的计算机在短时间内获取并整理海量图书资源，再配合图书云数据库，那么效果会更加明显。同时，随着计算机轻量化、便携化发展，人们可以做到随时随地进行海量阅读，处理海量信息。

互联网作为既高效又开放的信息平台，在短时间、无障碍传递信息方面有着现实中实体图书所不能比拟的优势。我们都明白，现实环境中一本书的出版会受市场前景的影响，运输会受地理距离的阻碍，而在互联网世界中这些都不会影响图书的传播，依托我国出版就确定版权的特点，只要拥有互联网专业出版机构，就会间接促进人们创作与出版的热情，如能同时借助社交软件、视屏软件就能使电子阅读成为多媒体、互动式阅读平台，让一个人的阅读成为一群人的阅读，让简单的看书变为可看、可听、可表达的阅读。

可见，电子阅读对使用者来讲是将“信息海量”“传播迅速”“途径多样”“信息管理”“互动交流”有机结合的新阅读方式，不但能提升个人的信息获取与处理能力，还能提升个人信息传播能力。

当然，它还有一个衍生优势――“节约环保”，因为迅速传播的海量信息节约了生产与运输成本。

二、电子阅读的组成

通过电子阅读的优势，我们可以发现，这是一个既可以为使用者提供充足信息，又可以让使用者参与其中的信息平台，这个平台有三个组成部分。

（一）电子图书馆

这是最不可缺少的部分，电子阅读拥有计算机与互联网在存储量、信息传播效率方面的优势，自然就应发挥好这个优势，电子图书馆就是这一优势发挥的最明显的表现。

（二）电子出版社

电子出版社是连接使用者与电子图书馆的桥梁，它的建立对于解决电子书与实体书之间存在的出版时差很有帮助。而且由于其相对于传统实体书出版受市场情况影响更小，所以会间接刺激人们的出版与创作热情。

（三）数据处理软件

传统的阅读是一个人一本书，各本书之间的联系不是很密切，而实际上知识之间根本就是存在联系的。例如，我们在阅读历史的时候就经常会遇到地理信息。计算机拥有很好的信息处理功能，可以对零散的信息进行整理。

三、电子阅读的发展

电子阅读的出现不是一蹴而就的，它同样要面对资金、设备等问题。在它的发展中，有来自三个方面的发展动力：

（一）企业

让企业发展，会有很好的经营效果。同时有助于电子阅读在短时间内成为大众化产品。但因为企业普遍以利润最大化为目标，会产生诸如图书种类偏、信息杂乱等问题。目前的电子书软件就存在以畅销书为主的局面。

（二）图书馆

图书馆拥有与生俱来的优势，其本身就存储了大量图书，对于其向电子阅读发展来讲这是一个良好的开端。但问题是需要将纸质图书变为电子版将是一个十分巨大的工程量。同时作为一个不以经营为主业的单位，资金的运转也将是一个问题。

（三）个人

依靠自然人来发展电子阅读平台的确是一个很好的方法。可以将庞大的工作量发散到民间，十分符合互联网的功能――将原本集中的能力分散化。但是要想完成电子阅读的建设，却要面对时间、工作量等问题。

任何一方都有优势又都有劣势，面对这样的客观事实我们可以让企业、图书馆、个人联合建立电子阅读，将易盈利的部分交给企业经营，图书馆负责丰富图书，个人可以整理零散信息或接受分包的工作。也可以不在乎三者之间的协同关系，让三者各自发展，使用者可以自行将这些资源整合在一起，这样可以增强电子阅读的多元化，但也会带来标注不统一的问题。

在这里我们想要对个人额外说几句。历史上的很多事物并不是一定等到相关的技术与市场都产生了才出现的。

关于电子出版社，网络作家早已实践。关于电子图书馆，可以让每个人收集一部分资料，并存储在移动存储介质中，再通过人与人之间的交流就可以将不同人拥有的资源整合成一个图书馆。而关于图书信息整理软件，则可以利用Word、Access等软件简易制作。

电子阅读有三个组成部分和三个发展动力，在未来开放式的发展环境中它的发展势必多元且复杂。

四、电子阅读带来的影响

电子阅读的发展必是一个潜移默化的过程，但它的影响却已随着它的发展开始了。

首先是对使用者的影响，电子阅读就像是人脑的又一个组成部分，使用者通过它可以增强自己的信息获取与整理能力，同时因为可以随时随地进行多媒体式的信息获取与交流，人们可以对以往校园式的学习方法不再过于依赖，这对于教育也是一种潜在的转变。

但问题是，能够利用业余时间阅读或继续学习的人依旧是少数。通过电子阅读，他们会在网络社会中结成一个个小群体，随着时间推移，这群人势必会与其他人在文化、知识甚至其他能力上的差距越拉越大。

其次受到影响的是与网络社会有关的法律问题与监管问题，随着电子出版社、电子图书馆的建立，相应的作者版权所得与版权所有问题将逐渐出现，电子出版的监督问题也会受到法律的关注，如果这些问题处理不好，那对于电子阅读的发展将是十分不良的影响与阻碍。我国现在正对网络进行规范，这是一个良好的开端。

再次会受到影响的是与实体图书有关联的产业，实体书店肯定要受影响，网上实体图书销售也不可避免，又因为其缺少实体书店多年沉淀出的文化气息，所以受到的影响会更明显。同时印刷、造纸、运输都会或多或少受影响。

五、结束语

电子阅读的优势必会吸引人们的实践。开始它会不成熟，无法体现全部优势，它可能是私人图书馆或电子书软件。但在个人、企业、图书馆的共同推动下，它必定会茁壮成长。不论是以什么样子出现，都势必对阅读方式产生影响。

量子计算的优势篇（5）

中图分类号：V279+.2 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2013）06-0155-02

1、无人机任务规划系统

无人机任务规划系统（Unmanned Aerial Vehicle Mission PlanningSystem）是根据地理信息系统（Geographic Information System）和卫星侦察系统（Satellite Reconnaissance System）提供的数字地图数据、敌方防空系统部署情况并结合无人机自身性能参数，利用航迹规划算法为无人作战飞机规划出一条或多条安全系数大、突防概率高、飞行线路或飞行时间短的飞行路线。该系统的输入为一系列地形、威胁等约束条件，输出为从初始点到目标点的一系列的参考航迹点，uAV依次飞过航迹点序列并最大限度地发挥UAV的作用遂行装订在航迹上的侦察、发射等任务，完成从起点到终点的飞行。航迹规划是任务规划的主体和核心组成部分。

2、算法在无人机任务规划中的作用

在防空技术日益先进、防空体系日趋完备的现代数字化战争环境中，任务规划是提高UAV遂行任务性能的有效手段。无人机任务规划是在综合考虑时间、油耗、威胁以及飞行区域等约束的前提下，根据UAV性能载荷及作战任务的不同对无人机进行合理的分配和规划出一条最优或者是满意的飞行航迹，以支持无人机顺利飞行并安全返回，实现耗时、耗油、承受威胁代价最小和UAV种类及数量等资源的实时、动态合理调配，是使任务目标与约束条件相匹配的函数优化问题。

算法是任务规划的核心，是飞行航迹寻优的数学实现途径。算法优劣直接决定任务规划的速度和质量。无人机任务规划算法研究的不断深入推动了无人机任务规划技术朝着实时化、精准化、智能化的方向不断发展进步。

3、无人机任务规划算法的分类

为使任务规划效能最优，学者们先后提出了基于概略图的规划方法、通视图法、Voronoi法、轮廓线法、子目标网络法、随机路标图法、最速下降法、法、最优控制法、模拟退火法、动态规划法、电势理论法、启发式算法、遗传算法、蚁群算法、基于合同的方法等一系列算法，又相应的提出了如改进A*搜索法、改进遗传算法等改进算法。根据智能化、自动化程度或适用范围可将规划算法划分为不同的类别。

3.1 按照智能化、自动化程度划分

按照算法的智能化、自动化程度，可将无人机任务规划算法划分为经典任务规划算法和现代任务规划算法。经典任务规划算法主要有最优控制法、导数相关法（牛顿法、梯度法等）、基于概略图的规划方法、通视图法、Voronoi法、轮廓线法、子目标网络法、随机路标图法、最速下降法、法、最优控制法、数学规划法、动态规划法等。现代任务规划算法突出了现代计算机技术、数学与计算科学、数字地图等科技的应用，主要有启发式寻优搜索法、人工神经网络法、遗传算法、模拟退火法、专家系统法、蚁群算法、电势理论法、启发式A*搜索法、D*优化算法等。

3.2 按照算法适用范围划分

算法从不同角度构建函数模型和描述、演绎、校验任务规划实施流程，因而不同的规划算法通常有不同的适用范围。按照适用范围将规划算法划分为航迹规划类算法和任务分配规划类算法，而航迹规划类算法又可以分为全局航迹规划类、局部航迹规划类和实时航迹规划类算法。

1）适用UAv航迹规划的算法

VORONOI法～DIJKSTRA搜索算法等几何法比较适用于uAV全局初始航迹的搜索规划，而遗传算法较适用于UAV全局航迹搜索寻优规划，启发式算法、动态规划法、人工势场法等算法较适用于UAV局部航迹规划及实时航迹规划。

2）适用UAv任务分配的算法

整数规划法、蚁群算法、基于合同网的方法及遗传算法等算法适用于多UAV协同任务分配规划。

4、几种常用的任务规划算法的比较研究

人工神经网络算法、蚁群算法、遗传算法是无人机任务规划的常用算法，这些算法各有自身优点和不足，适宜解决问题的范围也各有不同。对算法进行比较研究有利于掌握各种方法的精髓和根据实际情况予以应用。

4.1 人工神经网络法

人工神经网络算法的实质是模拟生物神经网络进行信息处理而对各信息单元构成的拓扑结构的优化。该方法具有高度的并行结构、并行实现能力、高速寻优能力，能够有效发挥计算机的高速运算优势，在无人机任务规划等复杂问题处理方面得到了广泛的应用。经学者长期研究，先后建立了感知器神经网络模型、径向基函数（RBF）神经网络模型、反向传播（BP）神经网络模型、自组织神经网络模型以及Hopfield神经网络模型。其中，Hopfield神经网络模型属于反馈型神经网络模型，适用于处理无人机航迹规划等非线性问题。

Hopfield神经网络法结合能量函数随状态变化单调递减的规律，将能量函数引入人工神经网络，通过寻优能量函数在稳定平衡下的输出等效分析无人机参考飞行航迹，该方法有效地发挥了人工神经网络的收敛性和能量函数趋于稳定状态的特点，同时发挥了Hopfield神经网络法的反馈控制机制，生成的参考航迹具有较好的避障能力和鲁棒性。该算法的实施步骤简述如下：

1）结合规划问题背景对规划空间进行离散化处理并构建与无人机任务规化问题相对应的Hopfield神经网络模型。

2）结合数字地形、障碍物、防空火力及侦测雷达信息及无人机自身约束条件构造能量函数，能量函数需充分体现出不同飞行情况下的网络连接权的变化。连接权随着飞行代价（距离障碍物远近、是否及以何种程度进入雷达侦测区、是否及以何种程度进入雷达侦测区、是否及以何种程度符合飞行半径、燃油限制等UAV自身约束条件等）而变化。

3）对建立的神经网络模型进行模拟，在规划空间则会建立起单峰梯度数值势场并结合势场梯度函数值以及无人机飞行约束条件在规划空间内搜索最优航迹。

4.2 蚁群算法

蚁群算法（Ant Colony Optimization，AC0）是一种用来在图中寻找优化路径的机率型模拟进化算法。它由Marco Dorigo提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。该算法通过个体之间的信息交流与相互协作可实现参考航迹搜索。其基本原理是：蚂蚁通过释放信息素可以影响其他蚂蚁的路径，蚂蚁在初始阶段选择不同路径概率相同，但是由于路径越短在单位时间内通过的蚂蚁数量越多，释放的信息素也就越多，从而随着信息素强度的增大，蚂蚁选择该短路径的概率也就越高，随着时间的推移，这条路径就渐渐发展成为蚂蚁从出发点到目的点的首选路径。正如鲁迅先生所说：“世界上本没有路，走的人多了，也便成了路”，同样，我们可以形象地比喻：其实规划空间中本没有路，走的蚂蚁多了，这条路也就成了它们首选的路。

蚂蚁寻找食物的问题，可归结为在一定搜索空间寻求从出发点到目的点的最优路径问题，与无人机航迹规划――寻求无人机从出发点到目的点的最优参考航迹的问题具有直接模型关联关系。因此，无人机航迹规划问题可以参照蚁群寻食模型予以研究。通过以下步骤可实现基于蚁群算法的无人机航迹规划：

（1）结合威胁、障碍物分布情况构造初始参考路径，在路径起始点设置人工蚂蚁；

（2根据由两点间的可见度以及两点间的信息素值的强度决定的蚂蚁状态转换规则选择下一节点，以此循环持续搜索直至所有蚂蚁到达终点，搜索终结；

（3）搜索得到多条可行航迹并分别计算每条可行航迹的代价（考虑航程代价、飞行威胁代价、自身约束满足情况等），选择代价最小的作为优选参考航迹。

（4）将未经过的各点的航迹点予以人为蒸发，整理规划空间而输出最优参考航迹。

蚁群算法在无人机任务规划研究领域已得到有效应用。国防科技大学的苏菲等通过蚁群算法对多无人机任务分配问题进行了深入研究并提出了基于蚁群分工的优化求解策略；Abbattista F等提出了将遗传算法和蚁群算法有机融合、优势互补的规划策略；Li S H提出了将人工神经网络方法和蚁群算法巧妙融合的灵活规划方法并通过仿真验证了其优越性。

4.3 人工势场法

人工势场法是由Khatib提出的一种虚拟力法，该算法的基本思想是将无人机在周围环境中的运动设计成一种抽象的人造引力场中的运动。将目标点和障碍物赋予两类不同的力的属性，定义目标点对无人机的作用力为“引力”，障碍物对无人机的作用力为“斥力”，通过求无人机在规划环境中受到的合力来控制无人机的运动，使无人机朝着目标点趋近并保证在此过程中不触及威胁和障碍物。

人工势场法在数学描述上简洁、美观，生成参考航迹具有平滑性好、快速性好、安全性好的特点，但对障碍物的规则性有较高要求，否则算法的计算量将很大，有时甚至是无法计算的。目前，人工势场法较多应用于航迹的平滑处理、偶遇障碍物特情的实时航迹规化及障碍物规则分布的局部航迹规划。结合算法特点，人工势场法与遗传算法、蚁群算法的有机融合也成为有效的研究方法。西北工业大学的屈耀红等通过分析不同强度威胁源构成的飞行环境，将人工势场法与遗传算法相结合，实现了无人机全局航迹规划及仿真；北京科技大学的李擎等针对传统人工势场法在航迹规划中的一类目标点不可达问题提出了一种基于遗传算法参数优化的改进人工势场法实现了威胁回避并规划出长度短且光滑的参考航迹。

4.4 遗传算法

遗传算法由美国密歇根大学的Holland等人提出，起源于仿照生物系统自然进化的计算机人工智能模拟研究。算法的基本原理是在构建评价函数、给出描述问题的基本参数后，将需要优化的问题的参数进行编码，经过模拟自然选择操作而选定初始群体后，进行交叉和变异的遗传运算，经过多次重复迭代直至得到比较理想的优化结果，整个算法实施的过程实质上是模拟自然界中基因重组与进化的过程，是模拟自然界优胜劣汰的竞争机制的寻优过程，是基于概率选择的群体进化计算过程。

遗传算法是一种搜索优化算法，它先创建基于问题的染色体个体并通过模拟自然选择操作形成种群，再通过适应度函数（目标函数或评价函数）计算染色体个体的适应性，对优者进行复制，通过交叉和突变操作改良后代品质。其中，交叉操作（单点交叉或多点交叉）是指相互交换2个单个染色体的一部分，而突变操作是指改变染色体上某个随机基因座上的基因值。将染色体（个体）的评价值等效为概率这一标量，再通过排序选择方法或者赌概率选择机制将适应性较弱的染色体淘汰。适应性较强的染色体逐渐主导了种群，最终使种群整体适应性得以提升，再从得到优化的新一代群体中比较选出其中最优个体作为理想解输出，得到的理想解答不一定是实际的最优解，但一定是近似最优解，一般可以满足优化搜索的需要，而且经遗传算法优化搜索可以同时得到一个相对最优解和多个较优解，可以满足系统多输入――多输出的要求，是遗传算法并行计算优质品质的直接体现。通过遗传算法进行问题解的优化搜索的主要方面可归纳为：

1）对拟优化问题进行基因编码，即在搜索开始之前结合问题属性对无人机位置及航迹可行性进行编码；

2）生成初始种群，即在规划空间内随机产生若干（群体大小数）个个体（染色体或串接数据），每个个体等效为一条规划航迹，每个个体由若干基因组成，等效为条规划航迹由若干航迹点组成。

3）构建评价染色体性能的适应度函数（评价函数或者目标函数）、有利于种群进化的三种遗传算子――“选择算子”、“交叉算子”、“变异算子”，从而构建有利于种群进化的数学模态；

4）参照自然界进化模式对问题模型进行合理“选择”、“交叉”、“变异”等遗传操作。

5）按照遗传算子对群体进行多代迭代计算后，在达到进化指标或及进化代数要求后输出一个或多个最优个体，将最优个体解码得到最优参考航迹。

遗传算法对所求解问题的具体细节要求不高，不要求建立描述问题的具体解析规则，具有较好的适用性、鲁棒性，该方法不要求规划空间满足连续性、导数存在和单峰等条件，其内在的种群进化策略能够很好地发挥计算机并行计算的优势，具有智能性、自适应搜索、基于概率选择的渐进式寻优、并行计算等优点，是一种具有很强的通用性、鲁棒性、全局最优性，可用于求解一系列其他方法难以解决的复杂问题。作为一种全局优化算法和搜索算法，一般可以很快地收敛到最优解附近，如果要求更精确地解，可将遗传算法与其他方法结合起来，提高解的质量。

清华大学的郑锐等通过采取保优选择策略和改进编码方式并改进交叉算子，对基本遗传算法作了改进，实现了全局选优且避免局部最优、快速收敛、高精度寻优的航迹规划；空军工程大学的鲁艺等针对实际作战环境的任务规划需要，提出了能够满足uAV机动要求的基于改进遗传算法的UAV高效航迹规化算法；西北工业大学的王景针对遗传算法易陷入局部最优的缺点和减小航迹随机搜索计算量，创新性地提出了限定搜索区域的分层遗传算法，提高了航迹寻优效率并有效地缩短了规划航迹长度；北京航空航天大学的文泾等通过将链接图法、最短路径法、遗传算法相结合，实现了高质量的任务规划并仿真验证。遗传算法渐已发展成为无人机航迹规划领域的主流研究方法。

量子计算的优势篇（6）

2.环保化：计算机性能的提高也将产生更多的能耗，无论是生产还是生活中，大量的使用计算机必定会损耗更多的电量。为了解决这个问题，在不久的将来计算机技术将会向环保型发展，通过提高计算机的效率减少能耗。例如，使用量子技术和光子技术代替原来的硅架构。

3.软件生产构件化：计算机技术应用的领域是十分广泛的，为了适计算机硬件的发展解决供需矛盾，计算机软件生产也要实现构件化。目前，对软件生产的重点是其可生产性和并行处理，在软件开发的问题上也将会以更高的水平对其进行解决。

4.智能化：在今后，计算机技术将会有更多的新技术出现。例如，第五代计算机技术，这种技术具备联想、判断和学习等智能化的功能。能够使得人从枯燥的信息处理中走出来，使得人们的学习和生活得到变革，人类的生活空间也将得到拓展。

二、计算机种类发展趋势

在计算机技术不断发展的过程中，新型计算机也将层出不穷，而且是愈加的完善和高性能化。

1.量子计算机：量子计算机是以量子力学为基础进行高速数学和逻辑运算的新型计算机。量子计算机的优势在于其能够对量子信息进行计算和处理，当计算机运行量子算法时我们可以称之为量子计算机。计算机领域中使用量子技术是一项新的研究，而量子计算机与当前的计算机相比较而言，其存储空间是巨大的，而且在进行计算时其速度也是当前计算机无法比拟的。对于量子计算机的应用，初步预测在2030年能够实现，以当前计算机技术发展的速度和趋势来看，实现量子计算机的使用的时代将很快到来。

2.分子计算机：分子生物计算机是指通过分子来处理信息的计算机。这种计算机主要是通过分子晶体运行的，其优势在于实现了高效的组织排列，而且体积小，速度快，存储时间长等。在不久的将来，当分子技术在不断的发展的时候分子计算机的出现也指日可待。

3.生物计算机：所谓生物计算机就是指通过生物芯片集成晶体管而制成的计算机。生物计算机的优势在于，耗能低，运算的速度很快且其存储空间巨大。不过，这种计算机也存在一定的缺陷，譬如从生物计算机中提取信息比较困难，因而生物计算机要得到发展以目前的计算机技术条件还无法得到广泛的应用。不过在未来计算机发展下，其缺陷会得到解决，其前景也将会是良好的。

4.神经网络计算机：该计算机是通过模仿人的大脑神经脉络制成计算机网络系统加以运行的新型计算机。和人脑运行的速度相比，电脑功能是无法达到的，在这个基础上神经网络计算机被视为巨大的机器，其要处理很多繁杂的信息。因而，在此过程中，神经网络计算机可以在判断和处理信息时得出结果。其内部的信息组要是在神经元的网络中被存储，而一旦神经元结点出现问题，该计算机还能够对原来存储的信息进行备份，确保这些信息不丢失。

三、计算机技术未来发展的建议

1.做好技术革新经济的发展促使人们对计算机技术改进有了更高的关注。在计算机技术发展的过程当中，为了更好地推进其发展就会做好创建计算机技术的相关措施，对在其发展中有可能面临的问题做出相应的处理。而要做好这点首先要对其进行全面的认识，对计算机技术的实施形成系统的了解，在开发新技术时也要遵循自然以及经济的规律，体现其科学性和实效性等等。兼顾这些在计算机技术改进和发展中才能更加的完善，为人所用。

2.增强计算机研发人员的培训实现计算机技术发展的关键在于有一批具备高素质和高技能的技术研发人员，要想计算机技术的发展能够得到保障就要依赖于这些研发人员在掌握技术要领和工作规范的基础上进行工作。同时，提高研发人员的责任意识和创新意识，拥有责任意识的员工能够确保计算机技术发展得到重视，而创新意识则是推动计算机技术革新的动力。在生产和生活中计算机技术发挥了很大的作用，要使得生活水平得到进一步的提高，就要能够确保计算机技术更为完善和顺利的发展。

量子计算的优势篇（7）

中图分类号：TM381 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）012-148-02

1 引言

传统无刷直流电机（Brushless DC Motor）采用位置传感器对转子位置进行检测，但安装位置传感器会使电机系统体积增大，不适合高温高压等恶劣环境，且容易受外界干扰，限制了无刷直流电机在某些特定场合中的应用，因此如何实现无位置传感器无刷直流电机转子位置检测是近年来的研究热点，本文主要综述了基于线反电动势转子位置检测法的基本原理、应用场合和优缺点。

2 线反电动势过零检测法基本原理

三相全桥式无刷直流电机主电路图如图1所示。

假设无刷直流电机的定子绕组电感为常量，不计电枢反应，忽略齿槽效应，则三相绕组的端电压方程可表示为：

根据无刷直流电机反电动势过零检测原理可知，将检测获得的不导通相反电势过零信号延迟30电角度4可得到电荒实际换相时刻硐肭榭鱿拢赏？可知，通过测量线反电动势的过零点信号就可以得到电机相应的实际换相点。但实际上，由于电机受设计，漏磁等因素的影响，无刷直流电机的反电动势波形为平顶宽度小于等于120的梯形波］反电势计算菇推导可诌间反电镀的广点就是电荒实际换相时刻。

故采用公式（2）计算线反电动势的过零点可得到电机的实际换相信号。

3 简化的线反电动势法

线反电动势的计算需要测量定子电阻R和有效电感L，但有效电感易随实际工况发生变化，且很难测量，故直接采用式（2）计算线反电动势过零点比较困难，而且不准确，对电机参数的依赖性较高。因此考虑对线反电动势的计算公式（2）进行简化。

3.1 采用特殊的PWM调制法

根据文献[2]可知，若采用ON_PWM单管调制方式或H_PWM_L_PWM双管调制，电机换相前换相相为恒值，不导通相电流恒为零，故电机正转时，线反电动势的计算公式可简化为：

该方法只需要测量任意两路线电压和两路相电流，就可以通过公式（3）得到转子的6个换相点，该方法简单有效，可以在较宽的转速范围内对转子进行准确检测，但它只适合一些特殊的PWM调制方式。

3.2 忽略微分项法

根据文献[3]可知，若忽略线反电动势计算公式（2）的微分项只造成线反电动势计算值在换相后瞬间产生尖峰值。但在整个过程中，忽略微分项的线反电动势计算值与（2）的计算值的正负极性一致，不影响过零点信号的判断。采用PWM调制会带来高频干扰，需要用RC器滤波进行滤波，然后进行相位补偿。根据滤波器带来的相位滞后设计一个阀值，当线反电动势到达阀值时为换相时刻。该方法只需要测量两路线电压和相电流，不需要相移，硬件简单，易于实现。但阀值与速度有关，不能保证在全速范围内相位滞后值基本不变，且该方案没有改善传统的相反电动势过零检测算法在低速下性能不佳的缺点，不适合低速场合。

4 F函数法

文献[1]和[4]为了能够更准确的利用线反电动势获得换相位置信号，通过定义线反电动势的倒数来构造F函数，实时计算F函数值对转子位置进行实时判断。根据理想线反电动势的波形可知，F函数在换相前后比较平稳，其值比较小，只有在换相瞬间发生突变，这对估算转子位置信号很有利。当F函数计算值发生正（负）无穷大到负（正）无穷大突变时，对应电机相应的换相时刻，该方法能够在全速范围内取得较好的估算效果，具有一定的应用价值。但计算F函数需要定子绕组等效电感L，若能对F函数进行实时简化，将会有更好的效果。

5 结论

本文论述了线反电动势法的基本原理，着重分析了几种改进的线反电动势法控制策略，并针对每种控制方法阐述了其应用场合和优缺点。与传统的反电势法相比，该方法无需相位延迟和补偿，不需要构造中性点，能够在很宽的范围内对转子位置进行实时估计，具有一定的应用价值。

参考文献：

[1] LI Zicheng，CHENG Shanmei，QIN Yi，et al. A novel line-to-line back EMF calculation for sensorless brushless DC motor drives[C].Proceeding of the 11th International Conference on Electrical Machines and Systems，Wuhan，China，2008：1406-1411.

量子计算的优势篇（8）

一、计算机技术的发展特点

（一）网络化。所谓计算机网络化是指利用计算机技术和现代通信技术把位于不同地方的计算机连接起来，共同构建一个多功能、大规模以及随时随地相互传递信息的网络，通过大力提高信息资源的整合程度这种方式，使网络中丰富的优质资源得以共享。目前，在全球范围内随着网络技术的迅速发展，各大公司、各级政府机构以及部分家庭中计算机已近全面普及，加之网络技术的连接，使各类信息的收集、处理变得更为方便快捷。

（二）多极化。不同的行业对计算机的要求提出了不同的要求，特别是一些大型、巨型计算机在航天航空、现代军事等领域发挥着不可替代的作用，人们对计算机的要求不再局限在小型个人计算机上，一些微型、小型、大型、巨型计算机都有自己的发展领域，逐渐呈现出多极化的形势。

（三）智能化。在第五代计算机中，计算机智能化是指通过既定的程序指使计算机模拟人的思维和感觉过程，使更加精确和快速地处理各类信息。在现实生活中，关于计算机智能化的研究领域非常广泛，其中计算机机器人技术更具有代表性。

（四）多媒体化。在计算机领域的多媒体化是指充分利用通信技术、计算机技术以及大众传播技术，综合处理视频、图像、文本、图形、文字、声音等多种媒体信息的计算机，使计算机技术中的各种信息资源成为一个相互交叉的整体，突破人机之间矛盾的关系，采取最为适宜的方法处理各种信息。

二、未来计算机的发展趋势

计算机技术主要的发展成果为巨型计算机、神经网络计算机、量子计算机、分子计算机、纳米计算机和光计算机等。下面将从这几方面对计算机技术的发展趋势进行深刻阐述。

（一）巨型计算机。运算速度极快、存储空间巨大、功能强是巨型计算机的主要特点，通常情况下，巨型计算机内存容量可达几百兆，运算速度可以达到每秒百亿次，已经在航空航天、地质勘测、卫星、气象、国防等领域里得到广泛应用，对其技术的进一步研究能够有力推动计算机软硬件的应用技术发展。

（二）神经网络计算机。神经网络计算机是一种模仿人体大脑神经脉络所构建的计算机网络系统，在人脑总体运行速度远远高于电脑功能所能达到速度的前提下，神经网络计算机能够处理数量繁多的信息，并且能够进行正确的判断和相应的处理，进而得到有效的结论，由于神经网络计算机内的信息存储在神经元之间的联络网中，所以，一旦发生神经元结点断裂，计算机还可以通过重新组建信息，最大限度地保证计算机内信息不丢失或被泄露。

（三）量子计算机。量子计算机是按照量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的一种新型计算机。如果计算机处理和计算的是量子信息，运行的是量子算法时，它就认为是量子计算机，由于量子计算机的存储量远远大于普通计算机的存储量，所以，其量子计算机的计算速度远远快于个人计算机。

（四）分子计算机。分子计算机是指利用分子计算处理信息的一种新型计算机，其技术原理是利用分子晶体吸收以电荷形式存在的信息，并以更加有效的方式进行组织排列，由于分子计算机耗能少、体积小、存储信息量大、存储信息时间长以及运算速度快等特点，会使分子计算机在未来发展中普遍存在。

（五）纳米计算机。纳米技术从开始研究之时，就受到全世界科学研究者们的高度关注，作为一种新兴技术，纳米技术的诞生也为计算机未来的发展提供了新的技术导向，在不久的将来，具有众多优势的纳米计算机将逐渐取代芯片计算机，推动计算机行业快速发展。

量子计算的优势篇（9）

20世纪第一台计算机的出现，标志着人类将使用机器来进行数据计算，经过几十年的努力，计算机的成本大大降低，运算速度越来越快，性能越来越好，计算机的体积大大缩小，计算机程序越来越复杂，应用领域也越来越广泛，它们减少了人们所付出的时间，极大的方便了人们的工作与生活，更成为国家综合国力的象征。随着知识经济的不断深入，计算机的发展趋势不仅继续深化，而且节奏加快。经过多年的发展，计算机的应用领域从单一化走向多元化。在现阶段，计算机科学与技术参与了社会的生产和生活的众多领域，在提升人们生活的同时，为社会的发展起到了重要的作用。

一、计算机科学与技术快速发展原因

（一）第一台计算机ENIAC诞生于美国，由于成本高、体积大、运行速度慢等原因，所以计算机没有得到推广与应用。随着时间的推移，在经济与科学技术的铺垫下，计算机得到缓慢发展，到70年代以后，计算机经过四个阶段的发展，市场相对稳定下来，有了较小的体积，较完善的操作系统，价格适宜，收到人们的欢迎。

（二）计算机的发展要追溯于“二战”时期，对信息的紧迫需要、加工和处理，减少了创造的障碍，使得资源可以促进了计算机的研发运用。随着计算机的发展，其运算速度不断加快，存储功能不断增强，使其在教育、经济以及其他各个方面迅速普及。

（三）各个国家、各个企业之间的经济竞争与技术竞争也是推动计算机迅速发展的原因之一。在当今国际社会形势下，对机制的选择和把握与计算机技术的发展密切相关，因为它可能直接影响到各方机制选择的正确性。在这种情况下，围绕计算机技术的若干选择判断依据和机制及其影响要素在同时发挥作用，选择的环境常常是敏锐的和稳定的，这也是计算机技术迅速发展的一个原因。

（四）科学家在研究计算机相关技术方面的实验中，获得了大量的理念和设计灵感，经过实践的检验，从而带来新的计算机设计理念，促进计算机技术的进步。

（五）经常连续不断地创造性活动是推动计算机考苏发展的原因之一，其本质是对大量信息进行处理的现实需求的推动之下的计算机相关的科学理论的不断更新和发展。

（六）信息共享是计算机科学与技术发展的基础，也就是说这种共享信息的建立，推动了全球所有国家对计算机科学与技术的开发与研究，在此基础上创新活动可以获得全面的资料与技术的支持，缩短研发周期，提高研究质量。

（七）新一代的技术与其他领域结合，又为了满足其需求不断地研发更新，慢慢的计算机技术成为人们生活生产及其他行业生产中重要的工具，间接与直接的促进了各个行业科学技术的发展，成为科学技术发展的基础。

二、计算机科学与技术的发展趋势

（一）智能化的超级计算机。面对大量复杂的数据计算时，普通的计算机及服务器很难完成或无法完成，这时智能计算机由于其强大的配置，多种处理器的共同作用就可以轻松完成。智能化计算机是指设计结构独特并采用平行的处理技术，对计算机这种多个数据及指令可以同时处理和分析的一种超级计算机。超级计算机在高尖端领域中，可以进行数据分析或者进行模型推演，使一些实验通过计算机的模拟就可以运行，这在很大程度上节约了时间和成本。在生活中，由于智能计算机灵活的系统，功能变得更加人性化、合理化、大众化等，可以为人们的生活和工作提供方便。例如，动画片中绚丽夺目的效果是通过超级计算机制作的。

（二）随着硅芯片技术的发展，近年来硅技术的发展潜力已接近极限。因此，新型的量子计算机、光子计算机以及纳米计算机进入人们的视线，成为人们追逐的对象。根据摩尔定律，计算机的架构与技术每隔几年就会发生一次大的飞跃，对人们的生活产生很大的影响。

（1）量子计算机的出现。量子计算机是按照量子力学原理对大量的数据进行存储、运算、分析和处理的物理型装置，它起源于对可逆计算机的研究。这种计算机开与关的状态是通过激光脉冲改变一种链状分子聚合物来体现的。与传统计算机相比，量子计算机存储的数据量非常大，其运算速度是传统计算机的十亿倍。除此之外，量子计算机在安全性及安保体系等方面的优良性能也远远高于传统计算机。

（2）光子计算机的研发。与传统计算机相比，光子计算机是利用光子进行计算，用光子代替传统计算机通过电子进行计算、传输和存储。光子计算机以光子为硬件，其运算方式是通过光子计算，不同的波长代表不同的数据，能快速处理复杂度高、计算量大的任务。光子计算机的运算速度呈上升趋势。

（3）纳米技术在高尖端领域中的应用越来越广泛，而纳米计算机是由纳米技术于计算机技术相结合而研制的。纳米元件具有体积小、质地优良、导电性强等特点，把纳米技术运用于计算机的研发中，就是在研发计算机芯片时加入纳米元件，把电动机、处理器以及传感器等部件集中在芯片上组成一个系统，可以完全替代传统的硅芯片。由于纳米级芯片组成的纳米计算机能耗非常小，几乎可忽略不计，且在性能上远远高于现有的计算机。纳米计算机的这种低造价高性能的优势是计算机发展的重要趋势，未来纳米计算机将主宰计算机市场，成为计算机市场的主力军。

三、结束语

计算机的发展趋势无处不在，从第一代计算机的问世到现代计算机的广泛应用，计算机已经经历了60多年的发展，因其低成本高效率的特点受到越来越多用户的青睐，最为明显的趋势就是网络化以及向各领域的渗透，这种趋势在国际上被称为“无处不在的计算”。未来的计算机也会像现在的马达一样，出现在每个家庭的各种电器中，成为社会发展中一个必不可少的重要工具。

参考文献

[1]蔡芝蔚.计算机技术发展研究[J].电脑与电信，2008（2）.

量子计算的优势篇（10）

（1）非线性的仿真实验法非线性关系的模拟仿真是在数据存储的方式上的优化，使得算法出现了差异。计算方式的改变得到的数据可以在实验中加以利用，通常情况下，计算机得出数据存在两种主要的计算类型：在目标函数中利用高斯公式进行计算，得到的函数再进行乘法运算，最终得到的数据与实测数据进行加权求平均，得到的最终数据用在数据参数中，定义为机械适用的函数值。这种方式利用了高斯公式可以对大型数据进行运算的优势，在共轭负数的变化中得到模型的优化方程，利用除权方式有效避免在计算中出现错误。在利用Matlab计算中，仿真方案的研究表现出较好的准确性，计算简便的同时达到了算法的优化。此外，另一种办法是在多个定义域内的函数值进行区域界定，将得到合理区间计算的函数值加以区分，在多个变量的条件下，对目标函数进行计算。这种方式在操作中十分简单，而且计算量很小，在一些小型的算法计算中可以使用，但是在一些大型的机械操作设计中，这类的模拟仿真方式无法发挥出作用，也无法将计算的结果在整套机械设计中体现出来，得出的计算命令较为单一。后期使用中，机械得到的命令较为混乱，无法达到指令清晰的状态。

（2）线性仿真实验法电子电工的仿真研究中，函数的线性问题是最为关键的问题，在设计方案中，如何处理线性和非线性之间的算法关系也是十分重要的。函数在直接函数和间接函数计算后得到的数值可以通过矩阵互换的方式进行推导，在利用多个线性仿真实验结果后可以得到相关的复杂数学模型，在以往电子电工实验中，一些人力无法计算的复杂算法很难得到相应的答案，利用智能化的计算机可以有效的解决这个问题。使用电子电工自带的数值跟踪器，在设定的区域内对函数值进行复核，在迭代方程中，根据函数的模型得到的方程解可以在线性计算中进行使用，最终得到的数据可以在仿真实验中作为设计方案进行使用，大大增加了实验计算的准确性。

2基于Matlab的工程机械计算机电子电工仿真实验分析

基于Matlab的工程机械电子电工仿真实验从编程的方式上进行了修改，不同于以往单一的计算模式，现代化的计算手段更注重对于计算的迭代方式的改变。机械设备效率的提高在实践中很难进行改良，通过仿真实验得到的结果具有很强的指导意义。利用模拟仿真的方式可以使得机械产出的产品具有高效能、低损耗的特点，对于仿真技术中，使用最为广泛的技术为Matlab仿真方案中的遗传算法。遗传算法（GeneticAlgorithm简称GA），是20世纪70年代初期由美国密执根（Michigan）大学霍兰（Holland）教授提出的一种基于Matlab下全新电子电工全带概率仿真方法。GA是一种在人为施工条件下非确定性的拟自然算法，这种算法是根据自然界仿照生物的固有进化规律，对一个大的群体进行随机抽样，观测其繁衍变化以及淘汰机制。其中就会有适者生存，不适者就会被淘汰，使整个群体在繁衍的素质上和种群的数量上都会有很大的提高，时间变长，最终会以一种仿真平衡的态势趋于平衡，并且保持最优配合比。遗传算法具有鲁棒性、自适应性、全局仿真性和隐含并行性。基于Matlab下的实验仿真就是选取这样的实验理念，在优势上有了很大的突显，主要表现在：

（1）工程机械电子电工结构仿真实验：在工程机械生产中，多考虑到机械的方便和使用性，遗传算法在结合Matlab软件后，利用遗传算法中的模量改变和动态模拟，对电子电工中机械运行频率进行改变，在运行过程中利用仿真的模式实现电子机械的波段变化。

（2）可行性分析：在机械的整个框架系统中，模拟了固定模式中的运行，加上基于Matlab下的运转方式，把整个系统的仿真性再次提升，能够在加工材料和零件的加工都有很好的保护作用。

（3）故障诊断：提出了一种新的基于Matlab的遗传算法，并在此基础上实验出一种基于遗传算法和有毒性气体分析的技术，使得工程机械电子电工会在满负荷工作时自动的对整个电路系统起到测试的作用。尽管遗传算法在Matlab指导下已解决工程机械行走系统、转向系统、工作系统的电气控制优化等生产中的许多难题，通过仿真过程，得到最优参数，但还存在许多不足之处。用遗传算法求解线性和非线性仿真问题时，一般采用共轭发散函数法。共轭因子取得过小时，可能造成整个发散函数的极小解不是原目标函数的极小解；共轭因子取得过大时，搜索过程运算量过大。所以对基于Matlab的工程机械电子电工仿真中遗传算法中的一系列问题还有待于进一步研究、讨论。

量子计算的优势篇（11）

一、利用计算机多媒体创设情景，渲染气氛，引发情感，激发学生的求知欲

情景是使人入胜的好途径。良好的教学情景可以充分调动学生的积极性，启发学生思维，开发学生智力。利用计算机多媒体教学，可以创设愉悦的课堂情景、求知的课堂情景、成功的课堂情景，适时地呈现适当内容的形象材料给学生以多通道的刺激，让学生边听边看边思考，充分调动学生的多种感官来认识理解事物的表象和本质，引发学生探索知识的好奇心，为积极主动地学好知识打下良好的基础。比如在初中化学“绪言”课教学时，运用计算机多媒体的缩影作用，可以将大到宇宙，小到分子原子的形形色色、丰富多彩的物质世界展示在同学们的面前。讲环境保护，可以展示50年代日本的水俣病、80年代印度的毒气泄漏以及近几年来我国某些城市的化学烟雾和“酸雨”现象。讲甲醇及一氧化碳的中毒现象及原理时，可以利用河南假酒案──甲醇超量致人失明死亡，以及煤矿瓦斯爆炸致人死亡。讲思品课《热爱祖国是高尚的情操》时，可以播放“巍巍青山”VCD片段，来渲染气氛，激发学生的爱国热情，从而使学生受到更为深刻的教育，产生探求新知的欲望。

二、运用计算机多媒体辅助教学，易激发学生的学习兴趣

计算机多媒体辅助教学可以从宏观到微观、直观形象地再现观察的事物和现象，它具有生动性，趣味性和变化性，能引起学生学习的注意力，提高学生的学习兴趣，提高学习效果，它所表现的图像和动画，彩色的变化及配音，让学生通过听、视、动等多种感观功能从中接受教材所传递的信息，在学生大脑皮层的一定部位上引起强烈的兴奋，使学生对所学知识内容产生兴趣。如在讲世界气候类型中“热带雨林气候的天气示意图”时，可运用计算机多媒体三维动画丰富的表现力来描述这种天气的情景：清晨六时，笼罩大地的黑暗帷幕徐徐拉开，一轮红日冉冉升起，蔚蓝色的天空万里无云，强烈的阳光普照大地；午后乌云密布，接着电闪雷鸣大雨倾盆；到午后三四点钟，雨过天晴；18点以后太阳落山，夜幕降临。通过这段动画短片，可以使学生如临其境，印象深刻，加深对此图的理解，同时兴趣倍增，从而达到理想的教学效果。

三、利用计算机多媒体来模拟实验演示，提高学生的认识能力

模拟法辅助教学是利用计算机的制图、绘画和控制放送速度等功能，以事物的规律和事实为依据，在一定的理论模型基础上制成动画，并通过控制放送速度进行高度准确的模拟，使事物的过程和规律在动态中得到清晰表现，这样学生装置身于仿真的事物环境中，通过判断、分析、归纳，对知识的理解消化就更加充分了。它具有以下两个特点

1．可以对快速变化的过程进行慢速模拟

例如在物理教学中，学生对动量守恒这一规律的理解是很难的，原因在于动量守恒的过程一般变化都比较快，学生对这样快速变化的物理过程很难想象。如：在光滑的水平面上放三个质量相等的小块木A、B、C。B、C用轻弹簧相连，静止在水平面上。木块A以速度V0向B冲来和B发生碰撞。随后的物理过程是，A立即停止，B立即获得了速度V0，这时弹簧仍处于原长状态，C木块并不动。接下来是BC之间动量守恒和BC系统的机械能守恒过程。弹簧开始被压缩，B做加速度增加的减速运动，C做加速度增加的加速运动，当弹簧压缩到最短时，BC速度相同，都等于V0/2，然后弹簧开始恢复原长，B木块做加速度减小的减速运动，C木块做加速度减小的加速运动，当弹簧恢复到原长时，B的速度为零，C的速度为V0，BC间发生了速度交换。再后来，弹簧开始拉长，B做加速度增大的加速运动，C做加速度增大的减速运动。当弹簧拉长到最长时，BC速度相同都为V0/2，随后，弹簧开始恢复原长，B做加速度减小的加速运动，C做加速度增大的减速运动，当弹簧恢复到原长时，B的速度为V0，C的速度为零，BC再次发生速度交换，到此为止才完成了一个周期的变化，随后BC木块将以上述变化过程为周期，永远运动下去。这一过程的变化既迅速又复杂，如果用计算机把这个难以想象的物理过程用Animator、3Dmax或Flash制成动画，用慢速度模拟出来，并且反复再现，学生就会形成真实生动的感观印象。这样既方便了老师的讲解，又使学生达到了对动量守恒定律的深刻理解。

2．可以弥补具体实物不能演示的实验，将微观变为宏观，变抽象为具体

在教学中有相当一部分内容，无法在课堂上直接演示，学生受知识水平，生活环境等因素的限制学起来比较抽象，学生仅通过书本中的文字介绍，很难理解其中的原理。例如，我们可以用计算机来模拟光的波粒二象性，用三维动画软件制成光的双缝干涉画面，使光子只能一个一个地通过狭缝，如果曝光时间不太长，底片上只出现一些无规则分布的点子，可见光子的运动没有一定的轨迹，满足测不准原理，表现出光的粒子性，如果曝光时间长，底片上就会出现光子到达不到的几率大的地方和光子到达几率小的地方，这样就形成了规则的干涉条纹，从而表明光的波动性是大量光子表现出来的现象。这样利用计算机多媒体软件制作的课件，可以将这些抽象的复杂的不易弄清楚的内容，在屏幕上进行微观放大，动静结合，图文并茂地在短时间内多角度多层次地展示实验过程，使学生在课堂上就能获得多纬信息，使知识由抽象变成形象，降低了学生对知识理解的难度，便于学生轻松地学习。

四、有利于突破知识的重点、难点，加大学生对知识的理解

学生掌握知识，一般是从感观开始的。感性知识丰富，就能进一步形成概念，理解和掌握规律，从而打好基础。目前学生对教材内容缺乏感性认识是课堂教学的主要困难之一。教材中某些抽象的内容，光凭老师口头讲解，即使运用图片，学生也是不易理解的，这就必须给予具体化，形象化，增强透明度。例如：生物学中植物的传粉、受精过程，动物的血液循环；化学反应中氧化汞加热分解过程；光学里的光路变化等，这些都是肉眼无法观察到，学生难以想象的概念、规律、过程。如果把这些内容开发制成计算机多媒体课件，让学生看见逼真的动态演示，就能较好地建立概念，认识事物的规律过程，这些教学难点也就迎刃而解了。

五、有利于增大课堂信息容量，优化教学方法，提高学习效率

向课堂教学要质量、要效率，是课堂教学的中心任务。计算机多媒体辅助教学，改变了传统教学单一说教的模式，能充分调动学生们的主动性和积极性，发挥学生主体参与作用，融教法、学法于一体，加快课堂节奏，增加课堂信息容量。在设计一个计算机多媒体课件时，我们可以把教学目标、教学重点、难点、教学过程，即情景、课文、图片、例题、练习题、板书要点等都设计制成课件，在上课时，利用计算机软件的交互功能，任意调用，反复重现。它大大节省了讲解和板书时间，为新材料的操练巩固“腾出时间”。教师可以精讲多练，加快课堂节奏，环环相扣。我们在进行阶段性或总复习时，也可将已学的众多知识进行系统的整理和归纳，根据考试的内容和要求，做成练习训练库，学生随时随地可调用所需的资料，进行学习训练，这样只须在很短的时间内便可形成一个完整的知识体系。从而优化了教学方法，大大提高了课堂教学效益。

教学手段的应用是以促进学生学习为目的。计算机多媒体辅助教学引进课堂带来的教学优势，在于它为学生获取知识，发展智力，提高能力开辟了更为宽广的道路。充分而恰当地运用计算机多媒体辅助教学，可以增强课堂教学的有效性，提高课堂的教学质量和效益，全面提高学生的素质。我们应当深入地研究和实践，充分而恰当地设计、开发、运用计算机多媒体技术，使之与其它教学手段相结合，优化课堂教学结构。力求最大限度地提高教学效率，体现计算机多媒体教学的真正优势。

当然，就目前现状来说，要充分利用计算机多媒体的教学优势，还应努力做好以下几个方面：

·加强设施建设，奠定物质基础

计算机多媒体辅助教学的实施是建立在以计算机和网络为基础的平台上，如果脱离了这些硬件设施，去实施计算机多媒体教学，岂不是纸上谈兵。然而现在有些学校，计算机只有在校长室看到，多媒体教室被当作会议室或学生考试用场，计算机室更是无网可上，甚至破损不堪，可用的计算机寥寥无几。这就需要教育有关部门在投入基础教育信息建设的资金中保证有足够的比例用于信息技术的硬件设施建设，在把好招标关和质量关的基础上，切实做好硬件的到位。同时，还应抓好硬件的维修管理，落实专人负责，确保使用率达到百分之百。

·加快教育软件的开发，实现资源共享