Analog computers are systems that perform computations by manipulating physical quantities such as electrical current, that ...

Computers built with analogue circuits promise huge speed and efficiency gains over ordinary computers, but normally at the ...

Math. It’s that five-letter word that still manages to haunt the dreams of both high school sophomores and overworked college students alike. Derivatives, matrices, word problems that somehow involve ...

公众号记得⭐️，第一时间看推送不会错过。 来源：内容来自光明日报。 北京时间10月13日晚，北京大学研究团队实现高精度可扩展模拟矩阵方程求解的研究结果发表在《自然·电子学》（Nature ...

日常生活中的许多复杂问题，比如无线通信中的信号处理，天气预报中的大气模拟，甚至人工智能模型的训练，最终都可以转化为矩阵方程的求解问题。简单来说，矩阵方程就像是数学中的“配方”，通过已知的条件（矩阵 A 和向量 b）来求解未知的结果（向量x），其形式为： Ax=b 传统的数字计算机在处理这类问题时，需要将数据在处理器和内存之间来回搬运，效率低、能耗高。尤其当数据量极大时，这一过程会变得异常缓慢，成为 ...

So many retail challenges hinge on unreliable product data. Can agentic AI clean up that data enough to make a difference?

研究团队成功研制出基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片，首次实现了在精度上可与数字计算媲美的模拟计算系统，将传统模拟计算的精度提升了惊人的五个数量级。相关性能评估表明，该芯片在求解大规模MIMO信号检测等关键科学问题时，计算吞吐量与能效较当前顶级数字处理器（GPU）提升百倍至千倍。

在计算性能方面，北京大学AI研究院公众号提到，其测试结果表明，在求解32×32矩阵求逆问题时，其算力已超越高端GPU的单核性能；当问题规模扩大至128×128时， 计算吞吐量更达到顶级数字处理器的1000倍以上 。