2025年大學(xué)《量子信息科學(xué)》專業(yè)題庫——量子信息遷移學(xué)習(xí)與迭代算法考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共10分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的首字母填在題干后的括號(hào)內(nèi)）1.在量子信息遷移學(xué)習(xí)中，當(dāng)源域和目標(biāo)域的核特征空間重疊度較低時(shí)，哪種遷移學(xué)習(xí)方法可能更有效？（）A.基于參數(shù)的遷移學(xué)習(xí)B.基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)C.基于關(guān)系的遷移學(xué)習(xí)D.基于特征轉(zhuǎn)換的遷移學(xué)習(xí)2.量子比特的疊加特性使得量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型在處理什么類型的數(shù)據(jù)時(shí)可能具有天然優(yōu)勢？（）A.高維結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.稀疏數(shù)據(jù)C.具有內(nèi)在連續(xù)性的數(shù)據(jù)D.具有強(qiáng)局部依賴性的數(shù)據(jù)3.以下哪個(gè)概念是量子迭代算法優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)時(shí)經(jīng)常需要面對(duì)的挑戰(zhàn)？（）A.算法的多項(xiàng)式時(shí)間復(fù)雜度B.量子態(tài)的退相干效應(yīng)C.量子計(jì)算機(jī)的并行計(jì)算能力D.目標(biāo)函數(shù)的Lipschitz連續(xù)性4.在量子支持向量機(jī)（QSVM）中，核函數(shù)通常作用于什么對(duì)象上計(jì)算相似度？（）A.經(jīng)典特征向量B.量子態(tài)向量C.量子門操作D.量子測量結(jié)果5.遷移學(xué)習(xí)旨在利用什么來提升模型在目標(biāo)任務(wù)上的性能？（）A.更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.更強(qiáng)的計(jì)算資源C.已有任務(wù)上的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)D.更先進(jìn)的模型架構(gòu)二、填空題（每空2分，共10分。請(qǐng)將答案填在橫線上）6.量子比特的______特性使其能夠同時(shí)表示多個(gè)經(jīng)典狀態(tài)，這為量子機(jī)器學(xué)習(xí)提供了處理復(fù)雜模式的潛力。7.在處理量子系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化問題時(shí)，變分量子優(yōu)化算法（VQE）通常采用________來近似量子優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。8.遷移學(xué)習(xí)需要克服的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一是______問題，即如何有效衡量源域和目標(biāo)域之間的差異。9.量子算法的收斂性分析比經(jīng)典算法更具挑戰(zhàn)性，因?yàn)樾枰紤]______對(duì)算法動(dòng)態(tài)過程的影響。10.迭代算法通過重復(fù)執(zhí)行一系列計(jì)算步驟來逼近最優(yōu)解，其______是衡量算法性能的重要指標(biāo)。三、簡答題（每題5分，共20分）11.簡述量子遷移學(xué)習(xí)與經(jīng)典遷移學(xué)習(xí)在處理領(lǐng)域適應(yīng)問題時(shí)的主要區(qū)別和挑戰(zhàn)。12.解釋什么是量子糾纏，并簡述其在量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建中可能扮演的角色。13.描述一種常用的量子迭代優(yōu)化算法的基本思想及其在量子信息科學(xué)中的應(yīng)用場景。14.簡要說明將經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如梯度下降）直接應(yīng)用于量子信息處理任務(wù)時(shí)可能遇到的主要困難。四、分析題（每題10分，共30分）15.假設(shè)我們想利用在低維噪聲環(huán)境下訓(xùn)練好的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，去處理高維強(qiáng)噪聲環(huán)境下的同一分類任務(wù)。請(qǐng)分析在此場景下應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)的必要性和可能面臨的主要挑戰(zhàn)。16.比較量子梯度下降（QGD）和經(jīng)典梯度下降在優(yōu)化量子目標(biāo)函數(shù)時(shí)的主要異同點(diǎn)，特別是在考慮量子測量誤差和退相干影響時(shí)。17.論述量子迭代算法（如VQE）在求解組合優(yōu)化問題時(shí)，其優(yōu)勢可能體現(xiàn)在哪些方面？同時(shí)，分析其當(dāng)前面臨的主要局限性。---試卷答案一、選擇題1.B2.C3.B4.B5.C二、填空題6.疊加7.量子電路/量子態(tài)8.領(lǐng)域適應(yīng)9.退相干/環(huán)境噪聲10.收斂速度/收斂性三、簡答題11.解析思路：區(qū)別在于處理數(shù)據(jù)形式不同（量子態(tài)vs經(jīng)典數(shù)據(jù)），領(lǐng)域差異的表征方式不同（量子核vs經(jīng)典度量），以及量子噪聲和退相干對(duì)遷移過程和結(jié)果的影響更顯著。挑戰(zhàn)在于如何有效地在量子層面度量相似性、選擇合適的遷移策略以及保護(hù)量子信息免受環(huán)境干擾。12.解析思路：解釋糾纏是量子力學(xué)的基本特性，指多個(gè)量子比特之間存在無法用經(jīng)典概率描述的關(guān)聯(lián)。在QML中，糾纏可能有助于編碼更豐富的信息，提高模型的表達(dá)能力，或者在某些特定問題（如模擬量子系統(tǒng)）中提供優(yōu)勢，但也可能增加算法的復(fù)雜度和對(duì)噪聲的敏感性。13.解析思路：以VQE為例，基本思想是利用參數(shù)化的量子電路作為量子近似優(yōu)化器（QAO），通過調(diào)整量子電路的參數(shù)（通常是旋轉(zhuǎn)門參數(shù)）來最小化一個(gè)期望值（通常是量子哈密頓量），該期望值通過量子測量獲得。應(yīng)用場景包括量子化學(xué)能譜計(jì)算、材料科學(xué)性質(zhì)預(yù)測、優(yōu)化問題求解等需要精確求解或近似求解目標(biāo)函數(shù)的情況。14.解析思路：主要困難包括：1)量子態(tài)制備和測量的錯(cuò)誤率較高，會(huì)累積并干擾迭代過程；2)量子計(jì)算機(jī)的可擴(kuò)展性問題限制了可以處理的模型和數(shù)據(jù)的規(guī)模；3)量子測量的隨機(jī)性使得經(jīng)典優(yōu)化算法的梯度計(jì)算不直接適用，需要設(shè)計(jì)特殊的測量策略或優(yōu)化框架；4)對(duì)量子硬件的依賴性強(qiáng)，算法性能受硬件性能影響大。四、分析題15.解析思路：必要性：低維高信噪比數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的模型特征可能在高維低信噪比環(huán)境中依然有效，遷移學(xué)習(xí)可以避免從頭開始訓(xùn)練模型，節(jié)省資源，提高泛化能力。挑戰(zhàn)：1)如何有效度量低維數(shù)據(jù)與高維數(shù)據(jù)之間的特征相似性；2)噪聲特性（類型、強(qiáng)度）在不同環(huán)境下的差異可能導(dǎo)致遷移失?。?)量子模型本身對(duì)噪聲的敏感性可能放大目標(biāo)域噪聲的影響；4)需要設(shè)計(jì)能夠適應(yīng)噪聲變化的遷移學(xué)習(xí)策略。16.解析思路：相同點(diǎn)：都基于梯度信息迭代更新參數(shù)，目標(biāo)是找到函數(shù)的極小值。不同點(diǎn)：1)QGD在量子計(jì)算機(jī)上執(zhí)行，涉及量子態(tài)的制備、量子門的應(yīng)用和量子測量；2)經(jīng)典梯度下降在經(jīng)典計(jì)算機(jī)上執(zhí)行，直接計(jì)算梯度；3)QGD的梯度計(jì)算包含量子測量的隨機(jī)性，且受限于量子硬件的精度和錯(cuò)誤率，梯度估計(jì)可能不精確；4)量子測量會(huì)破壞量子態(tài)的疊加和糾纏特性，影響優(yōu)化過程；5)經(jīng)典梯度下降有成熟的理論和優(yōu)化變種，QGD仍在探索和發(fā)展中。17.解析思路：優(yōu)勢：1)量子并行性可能加速某些搜索或優(yōu)化過程；2)量子態(tài)的疊加特性可能使算法探索更多潛在解空間；3)對(duì)于某些與量子系統(tǒng)相關(guān)的優(yōu)化問題（如量子譜問題），量子算法可能具有原理性優(yōu)勢。局限性：1)當(dāng)前主流的量子迭代算法（如VQE）依賴于參數(shù)化量子電路，其優(yōu)化能力受限于