2025年大學(xué)《量子信息科學(xué)》專業(yè)題庫——量子信息科學(xué)在機(jī)器視覺處理中的潛在作用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共10分）1.下列哪一項不是量子比特區(qū)別于經(jīng)典比特的特點？A.疊加態(tài)B.物理不可克隆性C.量子糾纏D.硬件實現(xiàn)復(fù)雜度低2.量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（QCNNs）主要利用了量子力學(xué)中的哪個特性來加速圖像處理任務(wù)？A.量子隧穿B.量子疊加C.量子隧穿和量子糾纏D.量子退相干3.下列哪一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法最有可能與量子計算結(jié)合進(jìn)行圖像識別任務(wù)？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.K-均值聚類4.量子傳感器在視覺感知中的主要優(yōu)勢在于？A.更高的分辨率B.更低的功耗C.更強(qiáng)的抗干擾能力D.更小的體積5.目前阻礙量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法廣泛應(yīng)用的主要因素是？A.算法理論不完善B.量子計算硬件發(fā)展緩慢C.機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)量不足D.算法可解釋性差二、填空題（每題2分，共10分）6.量子疊加態(tài)是指量子比特可以同時處于0和1的______狀態(tài)。7.量子糾纏是指兩個或多個量子比特之間存在一種特殊的關(guān)聯(lián)，即使它們相距遙遠(yuǎn)，測量其中一個的狀態(tài)也會瞬間影響另一個的狀態(tài)，這種現(xiàn)象被稱為______。8.量子機(jī)器學(xué)習(xí)的基本思想是將經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法映射到量子計算機(jī)上，利用量子計算的并行性和______特性來加速機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。9.量子算法在圖像處理中的一個潛在應(yīng)用是利用量子并行性進(jìn)行快速的圖像特征提取，例如使用______算法進(jìn)行圖像降維。10.量子信息科學(xué)與機(jī)器視覺的融合面臨著許多挑戰(zhàn)，其中之一是如何將經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)模型與量子計算硬件進(jìn)行______。三、簡答題（每題5分，共20分）11.簡述量子比特與經(jīng)典比特的主要區(qū)別。12.簡述量子機(jī)器學(xué)習(xí)的主要優(yōu)勢。13.簡述量子算法在圖像處理中的一個潛在應(yīng)用場景。14.簡述量子信息科學(xué)與機(jī)器視覺融合面臨的倫理和社會問題。四、論述題（每題10分，共20分）15.論述量子計算對機(jī)器視覺領(lǐng)域可能帶來的革命性影響。16.論述量子信息科學(xué)在機(jī)器視覺處理中的未來發(fā)展方向。試卷答案一、選擇題1.D2.B3.C4.C5.B解析1.量子比特的硬件實現(xiàn)復(fù)雜度較高，不是低。2.QCNNs利用量子疊加特性進(jìn)行并行計算，加速圖像處理。3.CNNs是經(jīng)典算法，最有可能與量子計算結(jié)合。4.量子傳感器利用量子效應(yīng)，具有更強(qiáng)的抗干擾能力。5.目前量子計算硬件發(fā)展是主要障礙。二、填空題6.概率7.量子糾纏8.量子并行性9.主成分分析（PCA）10.對接解析6.量子疊加態(tài)是概率幅的疊加。7.描述量子糾纏現(xiàn)象的術(shù)語。8.量子計算的兩個主要優(yōu)勢是并行性和量子干涉。9.PCA是常用的圖像降維算法。10.經(jīng)典模型與量子硬件的結(jié)合方式。三、簡答題11.量子比特可以同時處于0和1的疊加態(tài)，而經(jīng)典比特只能處于0或1狀態(tài)；量子比特之間存在量子糾纏現(xiàn)象，而經(jīng)典比特之間不存在。12.量子機(jī)器學(xué)習(xí)可以利用量子計算的并行性和量子干涉特性，加速機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，提高算法效率，并可能解決經(jīng)典計算機(jī)難以解決的問題。13.量子算法可以用于圖像特征提取、圖像識別、圖像生成等任務(wù)，例如利用量子并行性進(jìn)行快速的圖像降維，或者利用量子算法提高圖像識別的準(zhǔn)確率。14.倫理和社會問題包括數(shù)據(jù)隱私和安全、算法偏見、就業(yè)市場變化等。四、論述題15.量子計算可能帶來革命性影響，例如極大地提高圖像識別的速度和準(zhǔn)確率，enablestheprocessingofextremelyhigh-resolutionimagesinreal-time,facilitatesthedevelopmentofnewtypesofvisualsensorswithunprecedentedperformance,andpotentiallyunlocksentirelynewapproachestounderstandingandcreati