终究还是对小学生“下手”了
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为了克服上述问题，研究人员使用数字信号处理技术，结合一类特殊的数据信号，通过所谓的 Kramers-Kronig 关系，可以从振幅重构相位，Kramers-Kronig 关系描述了分析信号的实部和虚部之间的数学关系，利用这样的接收器概念，科学家们在 110 米的距离上以 0.3THz 的载波频率实现了 115Gbit/s 的传输速率。此外，试验还证明了使用 QPSK、16QAM 和 32QAM 等数字调制方式的方案可行性。 太赫兹通信虽然强，但也有着诸多特性，比如大气不透明性，由于大气中的水汽对太赫兹波有较强的吸收作用，因此太赫兹通信不适合地面远程通信，距离过远太赫兹信号就会出现很大的衰减，使得接收通信信号难度倍增，因此它更适合地面短程安全通信。基于这样的特性，太赫兹通信在卫星间星际通信、同温层内空对空通信、短程地面无线局域网或大气通信等方面，可有较大用武之地。
研究人员认为，本次发明的太赫兹接收机在技术简单性上体现出独特的优势，加上太赫兹技术的进一步发展，这可能是使太赫兹通信系统成为未来大容量无线基础设施的可行选择的关键。 现在，这些数组协议是 NumPy 的主要特征，它们的重要性预计也会越来越大。NumPy 开发者(很多也是这篇文章的作者)迭代地改善和增加协议设计，以改进实用性和简化应用方式。 论文最后对 NumPy 的现状和未来进行了总结和展望： 在未来十年中，NumPy 开发者将面临多项挑战。新设备将出现，现有的专用硬件将面临摩尔定律的收益递减，数据科学从业者将越来越多，类型也更加广泛。而他们中的大部分将使用 NumPy。
随着光片显微镜和大型综合巡天望远镜(LSST)等设备和仪器的采用，科学数据的规模将持续扩大。新一代语言、解释器和编译器，如 Rust、Julia 和 LLVM，将创造出新的概念和数据结构。 社区为弥补这一差距做出的努力使得新的数组实现激增。例如，每个深度学习框架都创建了自己的数组。PyTorch、TensorFlow、Apache MXNet 和 JAX 数组都有能力以分布式方式在 CPU 和 GPU 上运行，其中使用惰性计算(lazy evaluation)实现额外性能优化。SciPy 和 PyData/Sparse 都提供有稀疏数组，这些数组通常包含很少的非零值，并只在内存中存储以提升效率。 此外，还有一些项目在 NumPy 数组上构建作为数据容器，并扩展相应功能。Dask 通过这种方式使分布式数组成为可能，而标记数组是通过 xarray 实现的。 这类库常常模仿 NumPy API，以降低初学者准入门槛，并为更广泛的社区提供稳定的数组编程接口。这反过来也会阻止一些破坏性分立(disruptive schism)，如 Numeric 和 Numarray 之间的差异。 但是探索使用数组的新方法从本质上讲是试验性的，事实上，Theano 和 Caffe 等一些有前途的库已经停止了开发。每当用户决定尝试一项新技术时，他们必须更改 import 语句，并确保新库能够实现他们当前使用的所有 NumPy API 部件。 在理想状态下，用户可以通过 NumPy 函数或语义在专用数组上进行操作，这样他们可以编写一次代码，然后从 NumPy 数组、GPU 数组、分布式数组以及其他数组之间的切换中获益。为了支持外部数组对象之间的数组操作，NumPy 增加了一项充当核心协调机制的功能，并提供指定的 API，具体如上图 2 所示。 为了促进这种互操作性，NumPy 提供了允许专用数组传递给 NumPy 函数的「协议」，具体如下图 3 所示。反过来，NumPy 根据需要将操作分派给原始库。超过 400 个最流行的 NumPy 函数得到了支持。该协议通过 Dask、CuPy、xarray 和 PyData/Sparse 等广泛使用的库来实现。 得益于这些进展，用户现在可以使用 Dask 将自己的计算从单个机器扩展至多个系统。该协议允许用户通过 Dask 数组中嵌入的 CuPy 数组等，在分布式多 GPU 系统上大规模地重新部署 NumPy 代码。 使用 NumPy 的高级 API，用户可以在具有数百万个核的多系统上利用高度并行化的代码执行，并且需要的代码更改最少。
如下图 3 所示，NumPy 的 API 和数组协议向生态系统提供了新的数组： （编辑：周口站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
