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量子计算理论基础与软件系统

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课程学习内容

根据课程大纲,主要学习以下内容:

  • 量子计算中的线性代数基础
  • 常用量子算法(傅里叶变换 QFT、质因数分解 Shor、量子搜索算法 Grover 等)
  • 量子计算机体系结构
  • 量子计算编译器
  • 量子计算应用(量子金融、量子纠错、量子机器学习、量子信息论等)

本课程是 23-24 秋冬学期开课,老师可能高估了大家的线代水平,因此课程进度和预期安排有较大出入。实际上前半学期都在讲线性代数和量子算法,后面主要讲了量子计算的应用。不排除后面会修改教学大纲的可能。

实验课不要求线下到场,实验课内容会以群直播的方式同步在钉钉群里。主要由助教介绍实验平台、作业、实验的一些要求。

先修要求

  • 线性代数

    量子态、本征值、本征态、量子测量等概念都是基于线性代数的,如果线性代数忘得差不多了可能会比较痛苦。

  • 本课程不需要量子力学基础!

任课教师

虽然选课界面可能会写着“尹建伟”老师的名字,但实际上本课程由卢丽强老师一人教授。23-24 秋冬学期第一节课尹老师来为大家做过讲座。

卢老师本人是做量子方向,水平非常高,老师人也很好,会根据大家的听课情况调整进度。对于线性代数部分大家不太清楚的地方直接在黑板上一步一步推导。给分也比较慷慨,据老师自己说会尽量往高的给。老师有时也会问大家有没有兴趣去实验室旁听组会。此外老师可能还会请一些大咖来做讲座,比如 23-24 秋冬学期请到了周经森老师来给大家分享自己的求学、工作经历。

分数构成

23-24 秋冬学期分数构成如下:

  • 平时分 30%
    • 包括书面作业和实验(23-24 秋冬仅有 2 Python 编程作业和理论作业)
  • 期中考试 30%
    • 笔试,主要考察内容为线性代数基础 + 量子算法推导
  • 期末大作业 40%
    • 单人作业,不允许组队
    • 从量子金融、量子机器学习、量子编译中选择一个方向完成代码和实验报告

课程学习建议

虽然看大纲这门课的内容很多,但实际上许多内容都并没有过多的深入,只是简单介绍。重点其实还是在前面的线性代数和量子算法上。不排除以后会上强度的可能(逃)。

期中考试难度不大,主要考察你对基本的概念是否了解。基本上只要你过了一遍课上讲的,就不会有太大问题。

总的来说作为选修课还是不错的,可以了解量子计算的领域,workload 也不算大,给分也挺好。