2025年大學《量子信息科學》專業(yè)題庫——量子信息技術在城市規(guī)劃中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述量子比特（Qubit）與經典比特的主要區(qū)別，并說明疊加態(tài)在量子計算中的作用。2.概述量子糾纏的特性，并舉例說明其在量子通信中的一個潛在應用場景。3.闡述量子計算在解決城市規(guī)劃中的交通流量優(yōu)化問題相比傳統(tǒng)計算可能具有的優(yōu)勢。4.簡述量子密鑰分發(fā)（QKD）的基本原理，并說明其在城市智能安防系統(tǒng)中的重要性。二、論述題（每題10分，共30分）5.論述量子傳感技術（如量子雷達、量子引力波探測器）在提升城市測繪與基礎設施監(jiān)測方面的潛力，并與傳統(tǒng)傳感技術進行比較。6.結合量子機器學習的基本思想，論述其在城市發(fā)展趨勢預測或城市規(guī)劃方案評估中可能的應用方式和面臨的挑戰(zhàn)。7.設想一個具體的城市規(guī)劃場景（如應急物資調度、環(huán)境影響實時監(jiān)測），詳細說明如何利用量子通信技術構建可靠的數(shù)據(jù)傳輸網絡，并闡述其優(yōu)勢。三、計算與分析題（共25分）8.假設一個簡化的城市交通網絡包含4個交叉路口，需要規(guī)劃最優(yōu)的信號燈配時方案以最小化總等待時間。該問題可以抽象為一個特定的組合優(yōu)化問題。若采用Grover算法的變體進行求解，請簡述該算法的基本思想，并分析其在解決此類大規(guī)模組合優(yōu)化問題上的潛在優(yōu)勢與局限性。（15分）9.城市管理者希望利用量子傳感技術精確監(jiān)測某條河流的水質參數(shù)（如pH值、濁度）。假設采用基于氮乙烯分子（NV色心）的量子傳感方案，請簡述該傳感原理的基本原理，并分析影響其測量精度的主要因素。（10分）四、方案設計題（30分）10.設計一個具體的方案，說明如何將量子計算與人工智能技術相結合，構建一個能夠輔助城市規(guī)劃師進行城市空間布局優(yōu)化的智能決策支持系統(tǒng)。該方案應包括：系統(tǒng)核心功能模塊描述、涉及的關鍵量子算法或模型、數(shù)據(jù)輸入與處理流程、以及預期達到的效果和可能的技術瓶頸。試卷答案一、簡答題（每題5分，共20分）1.量子比特可同時處于0和1的疊加態(tài)，而經典比特只能處于0或1狀態(tài)。疊加態(tài)使得量子計算機在處理需要同時考慮多種可能性（如城市交通流中所有車輛可能的路徑組合）的問題時，具有潛在的并行處理優(yōu)勢。2.量子糾纏指兩個或多個粒子之間存在一種關聯(lián)，無論相隔多遠，測量其中一個粒子的狀態(tài)會瞬間影響另一個粒子的狀態(tài)。在量子通信中，可利用此特性實現(xiàn)原理上無法被竊聽的安全通信，例如在QKD協(xié)議中傳遞密鑰。3.量子計算能高效處理大規(guī)模組合優(yōu)化問題，交通流量優(yōu)化屬于此類。量子算法（如Grover算法、量子近似優(yōu)化算法QAOA）可能比經典算法更快地探索龐大的交通網絡狀態(tài)空間，找到更優(yōu)或接近最優(yōu)的信號配時方案，緩解交通擁堵。4.QKD利用單光子量子態(tài)或連續(xù)變量量子態(tài)進行密鑰分發(fā)，其安全性基于量子力學基本原理（如測量會破壞量子態(tài)）。即使攻擊者使用任何強大的測量設備，也無法在不被察覺的情況下獲取密鑰信息，因此對需要高安全性的城市數(shù)據(jù)傳輸（如政府通信、金融數(shù)據(jù)）至關重要。二、論述題（每題10分，共30分）5.量子傳感利用量子系統(tǒng)的獨特性質（如NV色心、原子干涉）實現(xiàn)極高的測量靈敏度。例如，基于NV色心的磁傳感器可用于精確測繪地下管線；量子雷達利用糾纏光子對可探測到傳統(tǒng)雷達難以發(fā)現(xiàn)的隱身目標或進行超遠距離探測，提升城市安防和環(huán)境監(jiān)測能力；量子引力波探測器雖不直接用于城市，但其展現(xiàn)的極致靈敏度可啟發(fā)開發(fā)全新原理的傳感器。相比傳統(tǒng)傳感器，量子傳感在探測精度、分辨率、抗干擾能力或探測范圍上可能具有顯著優(yōu)勢，但技術成熟度、成本和環(huán)境影響是主要挑戰(zhàn)。6.量子機器學習利用量子計算的特性加速學習過程或處理高維復雜數(shù)據(jù)。在城市規(guī)劃中，可應用于分析海量城市數(shù)據(jù)（如人口流動、經濟活動、交通模式），識別隱藏模式，預測城市發(fā)展趨勢（如人口增長、產業(yè)布局），或評估不同規(guī)劃方案的潛在影響（如環(huán)境影響、社會公平性）。優(yōu)勢在于處理復雜非線性關系的能力可能優(yōu)于傳統(tǒng)機器學習。挑戰(zhàn)包括：需要高質量的標注數(shù)據(jù)、量子算法的穩(wěn)定性和可擴展性仍需發(fā)展、以及結果解釋的復雜性。7.利用量子通信構建城市可靠數(shù)據(jù)傳輸網絡：可在關鍵節(jié)點（如數(shù)據(jù)中心、監(jiān)控中心、應急指揮中心）部署量子收發(fā)器。采用QKD協(xié)議動態(tài)生成和分發(fā)共享密鑰，確保傳輸數(shù)據(jù)的機密性。對于需要高實時性的監(jiān)控數(shù)據(jù)（如視頻流、傳感器數(shù)據(jù)），可結合量子中繼器或量子網絡節(jié)點，利用量子存儲等技術實現(xiàn)可靠傳輸，克服傳統(tǒng)公鑰加密可能存在的密鑰協(xié)商延遲和被量子計算機破解的風險，構建原理上無法被竊聽的城市信息高速公路，保障智能城市的安全運行。三、計算與分析題（共25分）8.Grover算法是一種量子算法，用于在無序數(shù)據(jù)庫中高效搜索特定項，其搜索復雜度約為√N（N為數(shù)據(jù)庫大?。h快于經典算法的O(N)。應用于交通信號優(yōu)化問題，可將所有可能的信號配時方案視為“數(shù)據(jù)庫”中的狀態(tài)，目標是最小化總等待時間。Grover算法通過量子疊加和量子干涉，能夠“放大”符合優(yōu)化條件的方案，從而可能比經典搜索更快找到接近最優(yōu)解。優(yōu)勢在于對大規(guī)模組合優(yōu)化問題的指數(shù)級加速潛力。局限性在于：目前主要針對特定類型的優(yōu)化問題；需要較多量子比特；是近似算法，不保證找到絕對最優(yōu)解；實際實現(xiàn)難度大。9.基于NV色心的量子傳感原理：NV色心是氮原子在金剛石晶格中的缺陷，具有自旋量子比特特性，并對其周圍環(huán)境（如磁場、電場、應力）極其敏感。利用單個NV色心作為探針，通過精確測量其熒光信號的強度或時間分布變化，可以探測到微弱的局部磁場、電場或振動。測量精度主要受以下因素影響：NV色心之間的相互作用（串擾）、環(huán)境噪聲（如溫度波動、振動）、探測器自身的噪聲（如散粒噪聲）、以及量子退相干速率（決定測量時間窗口和精度極限）。四、方案設計題（30分）（注：此題答案空間較大，以下為核心要點框架，具體實現(xiàn)需進一步細化）系統(tǒng)核心功能模塊：數(shù)據(jù)采集與預處理模塊（整合城市多源數(shù)據(jù)，如GIS、交通流、傳感器數(shù)據(jù)，進行清洗和格式化）、量子計算引擎模塊（實現(xiàn)量子算法，如QAOA進行空間布局優(yōu)化）、經典-量子接口模塊（負責數(shù)據(jù)在經典計算機與量子計算機/模擬器間的傳輸與交互）、方案評估與可視化模塊（基于優(yōu)化結果，結合經典模型進行多維度評估，如成本、效率、公平性，并可視化展示）、人機交互界面模塊（供規(guī)劃師輸入約束條件、參數(shù)，查看和調整優(yōu)化方案）。涉及的關鍵量子算法或模型：主要采用量子近似優(yōu)化算法（QAOA）或變分量子特征求解器（VQE）來處理空間布局中的組合優(yōu)化問題，可能還需結合量子機器學習模型（如量子神經網絡）處理部分關聯(lián)性預測或評估任務。數(shù)據(jù)輸入與處理流程：經典數(shù)據(jù)（GIS、人口、經濟）輸入預處理模塊，生成城市要素矩陣；用戶輸入規(guī)劃目標（如最大化綠地覆蓋率、最小化通勤距離）和約束條件（如土地使用規(guī)定、建筑密度限制）形成優(yōu)化問題的成本函數(shù)和約束集；預處理模塊將數(shù)據(jù)格式化為量子算法所需的輸入格式；數(shù)據(jù)傳輸至量子計算引擎。