Федеральное агентство по образованию

Саратовский государственный технический университет

Кафедра информационных систем и технологий

Курсовая работа по теме:

Перспективы развития вычислительных систем. Квантовые компьютеры и нейровычислители

Саратов

2010

Оглавление

Введение

1. Нейровычислитель

2. Перспективы нейровычислителей

3. Квантовые компьютеры

4. Перспективы квантовых компьютеров

Заключение

Список использованных источников

Введение

Современный компьютер представляет собой кульминацию многих лет технологического развития, начиная с ранних идей Чарльза Бэббеджа и окончательного создания первого компьютера немецким инжененером Конрадом Зюсе в 1941 году. Компьютер перед вами в принципе не отличается от своих 30-тонных предшественников, которые были заполнены 18000 вакуумных ламп и 500 милями проводов. Хотя компьютеры стали компактными и значительно быстрее, чем раньше, справляются со своей задачей, сама задача остается прежней: манипулировать последовательностью битов и интерпретировать эту последовательность как полезный вычислительный результат.

Также следует отметить, что М. Минский сформулировал гипотезу: производительность параллельной системы растёт (примерно) пропорционально логарифму числа процессоров - это намного медленнее, чем линейная функция. Эта гипотеза позволяет сделать вывод о том, что для того, чтобы увеличить производительность, недостаточно просто развивать классические технологии, а нужно искать принципиально новые подходы.

Параллельно с обычными типами архитектур существуют и развиваются альтернативные, основанные на принципиально иных механизмах, архитектуры.

Целью данной курсовой работы является рассмотрение альтернативных типов вычислительных систем, таких как квантовые компьютеры и нейровычислители, в основе которых лежат новые принципы, которые открывают новые возможности для обработки информации, а также обзор перспектив, открывающихся с использованием этих систем.

1. Нейровычислитель

Нейровычислитель - устройство переработки информации на основе принципов работы естественных нейронных систем. Эти принципы были формализованы, что позволило говорить о теории искусственных нейронных сетей. Проблематика нейрокомпьютеров заключается в построении реальных физических устройств, что позволит не просто моделировать искусственные нейронные сети на обычном компьютере, но так изменить принципы работы компьютера, что станет возможным говорить о том, что они работают в соответствии с теорией искусственных нейронных сетей.

Идея нейро-бионики (создания технических средств на нейро-принципах) стала интенсивно реализовываться в начале 1980-х гг. Импульсом было следующее противоречие: размеры элементарных деталей компьютеров сравнялись с размерами элементарных «преобразователей информации» в нервной системе, было достигнуто быстродействие отдельных электронных элементов в миллионы раз большее, чем у биологических систем, а эффективность решения задач, особенно связанных задач ориентировки и принятия решений в естественной среде, у живых систем пока недостижимо выше.

Другой импульс развитию нейрокомпьютеров дали теоретические разработки 1980-х годов по теории нейронных сетей.

Согласно [1], в отличие от цифровых систем, представляющих собой комбинации процессорных и запоминающих блоков, нейропроцессоры содержат память, распределённую в связях между очень простыми процессорами, которые часто могут быть описаны как формальные нейроны или блоки из однотипных формальных нейронов. ............