量子算法 I | CQCC2024专题论坛 - 新鲜讯息

2024年8月3-4日，以“量子计算与计算机学科的交融共进”为主题的第三届（2024年）中国计算机学会量子计算大会（CQCC2024）将在长沙·北辰国际会议中心举行。现公布专题论坛“量子算法 I”具体内容。

大会概况

围绕量子计算系统构建的多个方面，大会邀请了来自量子理论、软件和多种硬件实现技术等方向的代表性学者作特邀报告，包括量子计算机实现的判定依据（DiVincenzo判据）提出者、美国国家科学院院士David DiVincenzo等国内外权威学者。近五十名学术大咖在十余个学术论坛分享领域创新成果，共同探讨量子计算领域的最新进展和未来发展趋势。大会同时设置圆桌论坛（Panel）、海报展示、企业展览、晚宴颁奖等活动，助力量子计算相关领域的学术交流、协同创新和产学研合作，推动我国量子计算和计算机学科的共同发展。

论坛主题

量子计算的发展为解决传统计算机难以处理的复杂问题带来了希望。量子算法领域致力于发掘量子信息处理的优势，旨在提供更快速、更高效的计算解决方案。探索具有量子优势的量子算法是实现量子计算潜力的关键。尽管量子计算技术充满前景，但要实现其潜力仍面临重大挑战。当前，我们正处于从小规模、易错量子计算机向大规模、容错量子计算机过渡的阶段。在这个过渡时期，如何最大化量子计算机的问题解决能力是一个亟待解决的问题。本论坛将重点讨论以下问题：

量子计算在优化问题与机器学习等领域的量子优势和相关算法的设计；
如何利用量子计算机模拟复杂量子系统；
量子优越性与量子关联、量子噪声等因素的关系；
量子机器学习模型的能力与局限性。

通过深入探讨这些重点问题，我们希望推动量子算法领域发展，加速量子计算技术的进步。此次论坛将为专家们提供一个交流合作的平台，共同应对量子算法研究中的挑战，为实现量子计算的广泛应用贡献力量。

论坛日程

论坛主席

郑盛根

粤港澳大湾区量子科学中心研究员

郑盛根，CCF高级会员、CCF量子计算专委常委、中国通信学会（CIC）量子计算委员会委员、粤港澳大湾区（广东）量子科学中心研究员。主要从事量子计算，EDA逻辑综合，量子AI，理论计算机科学等方面研究。2015年与Ambainis一起合作证明了精确量子查询算法几乎对所有的布尔函数都有优势，解决了量子查询领域里一个十几年来的公开问题。在I&C、JCSS、TCS、PRL、npj QI、ICCAD、DATE、AAAI、QIP等SCI期刊和会议发表论文六十余篇。担任第23届量子信息处理国际会议（QIP'2020）本地主席，该会议是全球量子计算理论最重要的会议。

报告嘉宾及内容

严骏驰

上海交通大学教授

上海交通大学人工智能学院/计算机系教授、支部书记。科技部、基金委重大项目、优青项目负责人、CCF优博和优博导师。曾任IBM研究院（首席）研究员。研究兴趣为机器学习及交叉应用。发表顶级论文超过150篇。长期任ICML/NeurIPS/ICLR领域主席， TPAMI、PRJ编委、ACM PML创始高级编委，获PaperDigest最具影响力榜首顶会论文两次（AAAI21/IJCAI23），最佳论文提名一次（CVPR24），获省部级自然科学一等奖一次，引用近两万次（爱思唯尔高被引学者）。

报告主题：量子机器学习：从线路设计到系统应用

摘要：本报告将介绍实验室团队在量子机器学习领域的最新研究成果，涵盖量子计算在人工智能中的应用（Quantum for AI）、人工智能优化量子计算（AI for Quantum）及量子启发式算法等方向。我们将分享在量子电路设计和优化方面的进展，展示量子计算在加速机器学习模型训练中的潜力，探讨量子算法解决复杂问题特别是组合优化问题的应用前景，并展示量子机器学习在金融风险评估系统中的应用。相关工作在SIGKDD、ICLR、NeurIPS、ICML发表论文超过10篇，学生获得挑战杯特等奖、CCF司南杯量子编程挑战赛一等奖、华为昇思量子计算冠军等奖励。

赵琦

香港大学助理教授

赵琦，香港大学计算机系助理教授。他主要从事量子模拟、量子纠缠、量子计算、量子信息基础理论等方面的研究，共发表期刊论文43篇，相关的一系列工作发表在国际顶级期刊Nature、PRL、PRX、npj QI、PNAS、IEEE Transactions on Information Theory; 成果也多次入选量子信息理论重要会议 QIP、AQIS、TQC、QCrypt 报告环节，并担任AQIS程序委员会委员（PC member）。主持或参与了国自然-香港研资局联合计划、香港杰出青年学者计划、香港影响力基金、国自然理论物理专款研究项目等。

报告主题：量子纠缠与量子模拟算法

摘要：量子纠缠是多体系统的一种重要基本特征，对量子信息和基础物理学都有着重要影响。然而，量子纠缠在量子计算算法中的作用却并不清晰。同时，纠缠的增长是经典模拟方法面临的主要挑战。在这项工作中，我们研究了量子纠缠与量子模拟算法之间的关系，表明在有纠缠产生时，量子模拟算法的表现更佳[arXiv：2406.02379]。我们建立了一种基于纠缠熵的量子模算法误差分析方法，并开发了一种融合测量纠缠度的自适应模拟算法，用以估计算法误差，提升算法表现。该工作表明纠缠不仅是经典模拟的障碍，还具有加速量子算法的特性，更大的纠缠意味着更突出的量子优势。

邵长鹏

中国科学院数学与系统科学研究院副研究员

2023年入职中国科学院数学与系统科学研究院，担任副研究员。在这之前，在英国布里斯托大学进行博士后研究，合作导师为Ashley Montanaro，主要从事量子算法与复杂度理论分析方面的研究。2016年博士毕业于中国科学院大学。在量子计算领域权威期刊和会议，如Commun. Math. Phys.，STOC，QIP，TQC上发表过论文或作过报告。

报告主题：估计梯度与黑塞矩阵的量子算法

摘要：梯度下降法是求解优化问题的一个基本算法。在 [Jordan， PRL， 2005] 中，对于接近线性的多元函数，Jordan 提出了第一个计算梯度的量子算法，实现了指数加速。该量子算法被 [Gilyen， Arunachalam， and Wiebe， SODA， 2019] 进一步发展，对一类光滑函数，他们提出了一个量子算法，复杂度为 O（d^0.5/ε），其中d是维数，ε 是精度。对比传统算法，实现了二次量子加速。在这一工作中，对复数域上的解析函数，我们提出了一个新的量子算法，其复杂度为 O（1/ε），在维度 d 上实现了指数级加速。作为推广，我们还提出了用于 Hessian 估计的两个量子算法。在不同假设下，这两种算法的复杂度分别为 O（d^1.5/ε）和 O（d/ε）。此外，我们还证明了两种情况下的复杂度下界为 Ω（d）。

王鑫

香港科技大学（广州）副教授

王鑫，香港科技大学（广州）人工智能学域副教授，国家高层次青年人才，主要从事量子信息、量子计算、量子机器学习领域的研究。他于2018年在悉尼科技大学获得博士学位，获评校长杰出博士论文并入选教育部国家优秀自费留学生奖学金。他在PRL、PRX Quantum、IEEE JSAC、IEEE TIT、NeurIPS、AAAI等物理、计算机、人工智能领域的顶级期刊与顶级会议发表60余篇论文，在量子计算顶会QIP、TQC、AQIS作口头报告二十余次，并在2020年受邀在量子计算顶会TQC作主旨报告。他目前担任Quantum国际学术期刊的编委，并入选AI华人青年学者榜（AI+X）与全球前2%顶尖科学家榜单。

报告主题：逆转量子幺正变换的量子算法

摘要：量子系统的时间反演是量子信息中的一个基本问题，同时也是量子算法中的基础组件。但是逆转未知的幺正演化一直是一个艰巨的挑战，因为传统方法需要无限次的查询才能完全表征量子过程。在该工作中，我们提出了量子幺正逆转算法（QURA），它仅需调用有限次数的幺正演化，就能确定性地、精确地逆转任意未知的幺正演化。与需要无限资源的经典方法形成鲜明对比的是，QURA以有限的查询次数实现了完美的逆转，并展示了在计算复杂度方面相对于经典方法的平方量子优势。该工作基于 arXiv 2403.04704 & 2403.03761.

除本论坛之外，大会还设有12个覆盖理论、硬件、应用等领域的专题论坛，特邀报告，以及海报展示等，现场还安排了来自一线厂商和实验室以及国内外顶尖图书期刊出版社的展览展示环节。

目前大会筹备工作接近尾声，欢迎广大对量子计算感兴趣的学者、工程技术人员，以及管理、创投和政府等领域嘉宾莅临，参加第三届CCF量子计算大会，交流学术、探讨合作，共同见证和推动我国量子计算事业的发展。

会议注册

大会目前仍开放注册，欢迎访问官网或扫描下方二维码报名参会。大会议程等信息及动态将陆续在大会官网更新：https://ccf.org.cn/cqcc2024。

扫码报名

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