2025年大學《量子信息科學》專業(yè)題庫——量子信息科學在人工智能中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、量子計算在人工智能領域的一個主要潛在優(yōu)勢是利用量子比特的疊加和糾纏特性來處理海量數(shù)據(jù)或優(yōu)化復雜問題。請簡述疊加和糾纏特性如何可能使量子機器學習算法在處理分類或回歸任務時優(yōu)于其經(jīng)典counterparts。二、變分量子特征求解器（VQE）是量子機器學習中最受關注的方法之一。請解釋VQE的基本原理，并說明它在機器學習問題中通常扮演什么角色。三、量子支持向量機（QSVM）是量子計算在模式識別中的一種應用。請描述QSVM的基本思想，并簡述它與經(jīng)典支持向量機（SVM）在核函數(shù)處理上有何不同。四、量子神經(jīng)網(wǎng)絡（QNN）是探索量子計算與深度學習結(jié)合的一種嘗試。請列舉至少兩種不同的QNN架構(gòu)，并簡要說明它們的設計思路或關鍵特性。五、盡管量子計算在理論上有潛力加速人工智能任務，但其硬件實現(xiàn)仍面臨諸多挑戰(zhàn)。請至少列舉三項阻礙當前量子機器學習應用發(fā)展的硬件或算法難題。六、將經(jīng)典機器學習模型（如神經(jīng)網(wǎng)絡）直接映射到量子設備上（即量子化）是探索量子AI的一種途徑。這種方法面臨哪些主要挑戰(zhàn)？它與基于量子原理設計的算法（如VQE）相比有何區(qū)別？七、量子優(yōu)化問題在許多人工智能應用中至關重要，例如參數(shù)優(yōu)化。請解釋量子優(yōu)化算法（如量子近似優(yōu)化算法QAOA）的基本思想，并說明它如何試圖利用量子系統(tǒng)的特性來尋找更好的解決方案。八、假設我們正在使用VQE來解決一個分類問題，其中需要將數(shù)據(jù)點映射到一個高維量子態(tài)空間。請簡述這個過程中涉及的關鍵步驟，包括如何將經(jīng)典數(shù)據(jù)編碼到量子態(tài)中，以及如何通過測量量子態(tài)來做出分類決策。試卷答案一、解析思路：回答需要闡述疊加原理如何允許量子系統(tǒng)同時表示多個輸入狀態(tài)，從而可能并行處理更多數(shù)據(jù)特征；解釋糾纏如何關聯(lián)不同量子比特，使得整個量子態(tài)能編碼更復雜、更高維度的信息，這可能幫助模型捕捉更精細的模式或做出更準確的預測。強調(diào)這些特性使得量子算法在處理高維、復雜空間中的數(shù)據(jù)時具有潛在優(yōu)勢。二、解析思路：解釋VQE利用參數(shù)化的量子電路（通常是一個含參數(shù)的量子變分體系）來近似一個目標量子態(tài)，該量子態(tài)編碼了解決機器學習問題的信息（如特征映射）。通過量子態(tài)的期望值計算來估計目標函數(shù)（如損失函數(shù)）的值。VQE的主要角色是作為一個優(yōu)化框架，通過調(diào)整量子電路的參數(shù)來最小化損失函數(shù)，從而找到一個能最好地執(zhí)行特定機器學習任務（如分類或回歸）的量子態(tài)或量子電路。三、解析思路：描述QSVM利用量子計算機直接處理或?qū)W習核函數(shù)，而不是在經(jīng)典計算機上計算。解釋其基本思想是將輸入數(shù)據(jù)通過某種方式（可能是參數(shù)化的量子電路）編碼到量子態(tài)上，然后利用量子測量來計算數(shù)據(jù)點之間的核相似度。強調(diào)量子測量本身可能隱含某種形式的非線性變換，或者量子態(tài)能表示更豐富的特征空間，從而實現(xiàn)比經(jīng)典SVM更強大的模式區(qū)分能力。四、解析思路：列舉至少兩種QNN架構(gòu)，如參數(shù)化量子電路（ParameterizedQuantumCircuits,PQC）或量子多層感知器（QuantumMultilayerPerceptrons,QMLP）。對于PQC，說明其通常由含參數(shù)的單量子ubit門和兩量子ubit門組成的多層量子電路構(gòu)成，通過變分方法優(yōu)化參數(shù)。對于QMLP，可以描述其類似經(jīng)典MLP的結(jié)構(gòu)，但使用量子門作為基本計算單元。簡要說明它們的關鍵特性，如利用量子并行性、糾纏等。五、解析思路：列舉硬件難題，如量子比特的相干時間短、存在錯誤率高等。列舉算法難題，如缺乏有效的量子糾錯方案、參數(shù)優(yōu)化困難（如損失函數(shù)在參數(shù)空間中形狀復雜）、如何將經(jīng)典AI算法有效映射到量子設備上的問題等。說明這些難題限制了量子機器學習算法在實際問題中的有效性和可靠性。六、解析思路：解釋量子化面臨的挑戰(zhàn)主要在于如何有效地將經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡的浮點數(shù)參數(shù)和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為量子設備可處理的離散量子表示（如量子比特狀態(tài)），同時保持或提升模型性能。這涉及到精度損失、硬件資源消耗（如量子比特數(shù)量和類型）以及可能需要修改網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)等問題。與基于量子原理設計的算法相比，量子化更像是“retrofitting”經(jīng)典方法，可能無法完全發(fā)揮量子計算的獨特優(yōu)勢，而后者則旨在從設計之初就利用量子力學的特性。七、解析思路：解釋QAOA通過在參數(shù)化量子電路中交替應用近似優(yōu)化子問題（通常在經(jīng)典計算機上解決）和量子演化子問題（在量子計算機上執(zhí)行）來尋找優(yōu)化問題的近似解。其基本思想是利用量子態(tài)的疊加和相干演化來探索解空間，通過調(diào)整參數(shù)序列來引導量子系統(tǒng)趨向于包含更好解的子空間。強調(diào)它是一種混合量子經(jīng)典優(yōu)化方法，試圖利用量子計算的隨機性和并行性來加速優(yōu)化過程。八、解析思路：描述將數(shù)據(jù)編碼到量子態(tài)的過程，可能涉及使用參數(shù)化量子電路，其中參數(shù)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)點進行調(diào)整，使得最終的量子態(tài)能代表該數(shù)據(jù)點的特征。解釋如何通過測量量子態(tài)中某些特定的量