量子计算专题：颠覆传统算法突破时间/空间复杂度极限，量子规律在加速AI等算法运行中的理论与应用研究【大学组】

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2024-01-26

　　开始日期: 2024-07-27

　　课时安排: 7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习

　　适合人群

　　适合年级 (Grade): 大学生及以上

　　适合专业 (Major): 计算机科学、量子计算、人工智能专业或对上述专业感兴趣的学生

　　学生需要具备量子物理、编程知识

　　导师介绍

　　Prof. V.G.

　　加州大学伯克利分校 (UCB)校长讲席终身正教授

Prof. V.G.

　　V.G.现任加州大学伯克利分校EECS系的校长讲席终身正教授，西蒙斯计算理论研究所的高级科学家，加州大学伯克利分校的数学教授。他于1997年在马德拉斯的印度理工学院获得技术学士学位，并于2001年在麻省理工学院获得计算机科学博士学位。2001-02年期间，他是加州大学伯克利分校的米勒研究员，此前曾在华盛顿大学和卡内基梅隆大学担任计算机科学教职，于2022年1月担任现职。教授的研究兴趣涵盖理论计算机科学和相关数学的许多领域，包括纠错、近似优化、计算中的随机性和计算复杂性。他在列表错误更正方面的工作已经导致代码具有最小的冗余，可以纠正任何所需的最坏情况错误。他最近的工作包括在极性码、删除修正码、云存储码和约束满足问题方面的显著进展。Guruswami教授曾在计算界的理论领域担任多个领导职务。他目前担任《ACM学报》的主编和《理论》的编辑，此前曾担任《ACM计算理论学报》的主编，并在SIAM《计算学报》、JACM和IEEE《信息论学报》的编委会任职。他是IEEE计算数学基础技术委员会副主席和arXiv cs.IT的主持人。他曾担任CCC、FOCS和ISIT会议的项目委员会主席，也是计算复杂性基金会的前主席。

　　Guruswami教授是西蒙斯研究员奖、普雷斯伯格奖、帕卡德和斯隆奖学金、ACM博士论文奖和IEEE信息理论学会论文奖的获得者。他是2010年国际数学家大会的受邀演讲者。他是ACM和IEEE的院士。

　　Venkatesan Guruswami is a Chancellor's Professor in the Department of EECS, Senior Scientist at the Simons Institute for the Theory of Computing, and Professor of Mathematics at UC Berkeley. He received his B. Tech. degree from the Indian Institute of Technology, Madras, in 1997, and his Ph.D. from the Massachusetts Institute of Technology in 2001, both in Computer Science. He was a Miller Research Fellow at UC Berkeley during 2001-02 and previously held faculty positions in Computer Science at the University of Washington and Carnegie Mellon University prior to moving to his current position in January 2022.

　　Guruswami's research interests span many areas of theoretical computer science and related mathematics, including error-correction, approximate optimization, randomness in computing, and computational complexity. His work on list error-correction has led to codes with minimum possible redundancy for correcting any desired fraction of worst-case errors. His recent works include notable progress on polar codes, deletion-correcting codes, codes for cloud storage, and constraint satisfaction problems.

　　Prof. Guruswami has served the theory of computing community in several leadership roles. He currently serves as editor-in-chief of the Journal of the ACM and editor for TheoretiCS, and was previously editor-in-chief of the ACM Transactions on Computation Theory and on the editorial boards of SIAM Journal on Computing, JACM, and IEEE Transactions on Information Theory. He is Vice Chair of the IEEE Technical Committee on Mathematical Foundations of Computing and a moderator for arXiv cs.IT. He has served as program committee chair for the CCC, FOCS and ISIT conferences, and is a former president of the Computational Complexity Foundation.

　　Prof. Guruswami is the recipient of a Simons Investigator award, the Presburger Award, Packard and Sloan Fellowships, the ACM Doctoral Dissertation Award, and an IEEE Information Theory Society Paper Award. He was an invited speaker at the 2010 International Congress of Mathematicians. He is a fellow of the ACM (2017) and the IEEE (2019).

　　任职学校

　　截至2021年10月4日，伯克利的校友、教授及研究人员中，共产生了111位诺贝尔奖得主(世界第三)、其中包括34位校友，还产生了25位图灵奖得主(世界第三)以及14位菲尔兹奖得主(世界第四)。此外，伯克利教授中有149 位美国国家科学院院士、76位美国国家工程院院士、235位美国文理科学院院士、4位普

　　项目背景

　　现代计算机在过去的几十年内帮助人类解决了许多问题，大幅度解放了劳动力。但是，仍有一些问题是现代计算机无法处理的。而量子计算的目标就是克服普通计算机的瓶颈，解决更多更复杂的问题。在大数据时代，经典计算机算法的发展举步维艰，即使拥有强大的硬件也无法有效解决很多问题;而量子计算机借助量子状态、量子纠缠等属性可快速处理近乎无限多的变量。包括Google和NASA在内的众多国内外企业与科研机构都在量子计算领域投入了大量科研资金，并于近些年取得了初步成果。在不久的将来，随着量子计算机投入量产，其必然会在网络安全、互联网搜索和人工智能中担任举足轻重的角色，并深刻改变现代制造业、服务业的各个领域。

　　项目介绍

　　学生将在本项目中学习简单的量子力学基础知识，并了解量子的物理属性如何帮助量子计算机击败传统计算机。同时，学生也将学习只能在量子计算机上运行的量子算法，如Simons算法，质因数分解算法，Grover搜索算法等。在此基础上，学生将探究量子计算机背后的不同数学模型，以及这些模型与真实物理系统间的联系。本课程也会引导学生学习量子密码学的基础概念，以及量子计算机的容错机制。

　　This course is designed to introduce the student to basic ideas of quantum mechanics and quantum computing. We will discuss the experimental motivation for quantum mechanics, Schroedinger's equation and energy quantization, learn how to apply quantum mechanics to two-level systems, and discuss the EPR paradox and Bell's inequalities. Then we will introduce qubits and discuss the circuit model of computation, and give examples of quantum algorithms.

　　项目大纲

　　量子力学基础 Quantum mechanics basics

　　量子计算基础 Introduction to quantum computing

　　量子电路和早期量子算法 Quantum circuits and early quantum algorithms

　　量子傅里叶变换及其应用 Quantum Fourier Transform and applications

　　舒尔因子分解算法 Shor’s Factoring Algorithm

　　快速量子搜索 Fast quantum search

　　项目回顾与成果展示 Program Review and Presentation

　　论文辅导 Project Deliverables Tutoring

　　项目收获

　　7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习共125课时

　　项目报告