量子计算主要利用量子力学的两大特性——量子叠加和量子纠缠来获得比经典计算在性能上潜在的提升,并已经在一些问题上展示出了超越经典计算的能力。在过去的几年间,学术界和工业界在量子计算诸多方面取得了重要的进展和突破,如量子芯片的设计制造和调控技术、量子编程语言软件平台的建立、针对某些特定问题的量子算法设计等等,特别是在去年谷歌公司演示了53比特量子随机电路模拟,引发了各界的极大关注和广泛讨论。本次论坛有幸邀请到清华大学、北京理工大学、中科院物理所、计算所等高校和科研院所的专家共同探讨国内量子计算的发展现状和未来发展趋势,希望能够对国内的量子计算科研和产业起到推动作用。
孙晓明
中科院计算所研究员。主要研究领域为量子计算、算法与计算复杂性、近似算法、组合数学等。曾获基金委首批优青资助,入选中组部首批万人计划青年拔尖人才,中国密码学会优秀青年奖、密码创新二等奖,中科院优秀导师奖。目前担任中国计算机学会理论专委会主任,国际学术会议COCOON指导委员会委员,还担任《软件学报》,《计算机研究与发展》,《JCST》《FCS》等杂志编委和《中国科学:信息科学》青年编委。
张家琳
中国科学院计算技术研究所副研究员,博士生导师。本科毕业于清华大学,博士毕业于清华大学应用数学专业,师从姚期智教授。之后在南加州大学做博士后研究,2012年加入中国科学院计算技术研究所。主要研究方向包括量子计算、次模优化、近似算法、在线算法、算法博弈论等。
范桁
中科院物理所研究员,博士生导师,固态量子信息与计算实验室主任、Q03组组长。1990年北京大学获得学士学位,1996年西北大学获得物理博士学位。1999-2005 年,分别在东京大学、日本科技事业团、美国加州大学洛杉矶分校从事博士后研究,2005年加入中科院物理所。入选中组部及科技部科技创新人才计划。主要从事量子计算和量子模拟理论与实验研究,发表学术论文280余篇, 其中Science两篇,论文被SCI引用5800余次。
演讲题目:超导量子计算与量子模拟-NISQ展望
摘要:量子计算和量子信息的发展非常迅速,报告将聚焦超导量子计算最新发展,介绍我们最近多个超导量子计算实验进展:利用超导量子器件实现强关联量子行走,20量子比特比特多组分薛定谔猫态制备。多量子比特量子模拟可实现对多种多体物理现象的仿真,包括量子模拟动力学相变,展示多体局域化中的熵增、迁移边界等现象,布洛赫局域现象等,最后将对有噪音中等规模量子计算(NISQ)进行讨论。
孙麓岩
2001年本科毕业于浙江大学物理系。2008年,他在美国马里兰大学(College Park)获得博士学位,主要从事基于半导体硅的量子计算实验研究。之后,他作为博士后来到耶鲁大学,开始基于超导电路的量子计算实验研究。孙麓岩于2013年9月加入清华大学交叉信息研究院,组建自己的实验室,继续从事超导量子计算的实验研究。他的研究兴趣包括量子反馈、量子纠错、量子控制和量子精密测量等。
演讲题目:基于玻色编码的量子纠错
摘要:量子计算机具有在某些问题上远超经典计算机的运算能力。然而,存储量子信息的物理系统不可避免地会与环境相互作用,受到噪声的影响而失去量子特性。因此量子纠错被公认为是实现通用量子计算的核心问题。在一般的量子纠错方案中,每个逻辑量子比特由很多个物理比特组成,通过冗余的自由度来实现纠错。然而,随着物理比特数目的增加而系统可能发生的错误通道也会增多,同时多物理比特编码的操作需要物理比特之间非局域的相互作用,因此实验上量子纠错和逻辑比特的量子门操控都很难实现。为了克服这些困难,一种新的方案是利用单一谐振子的无限大希尔伯特空间进行冗余量子信息的编码,而这个过程中错误通道的数目保持不变(主要为谐振子激发的丢失),因此对硬件的要求大大简化,具有更好的可操作性。薛定谔猫态编码和二项式编码就是这一类重要的玻色量子纠错码。在本报告中,我将介绍超导量子电路中基于这些玻色编码的量子纠错和量子容错的发展情况。
尹璋琦
北京理工大学物理学院量子技术研究中心教授。1999 年到 2009 年,在西安交通大学应用物理系学习,分别获得获物理学学士、硕士和博士学位。念博士期间曾在美国密歇根大学公派联合培养两年。毕业后,先后在中科院武汉物理与数学研究所、中国科学技术大学和清华大学工作,2019年调入北京理工大学。研究兴趣包括量子信息与量子精密测量,宏观系统量子效应等,已发表论文六十余篇,被引用2500余次(谷歌学术)。
演讲题目:云端的量子计算
摘要:随着量子计算发展迅猛,云端的量子计算服务让一般人也能学习开展量子计算实验。首先简要介绍量子云计算的基本概念,我参与的基于核磁共振量子云平台;然后讲讲我们利用IBMQ量子云平台完成的两个实验:多体量子纠缠态制备,和量子纠错的原理性验证。最后介绍今年疫情期间我们把量子计算教学机放在网上开展教学的体会,并对量子云计算进行展望。
张家琳
中国科学院计算技术研究所副研究员,博士生导师。本科毕业于清华大学,博士毕业于清华大学应用数学专业,师从姚期智教授。之后在南加州大学做博士后研究,2012年加入中国科学院计算技术研究所。主要研究方向包括量子计算、次模优化、近似算法、在线算法、算法博弈论等。
演讲题目:量子电路深度优化
摘要:目前,量子计算机由于受到退相关等现象的困扰,并不能稳定得长时间运行,当要运行的量子电路门数或深度较大时,错误率就会急剧上升。因此,当要完成某量子计算任务时,必须寻找深度较小、门数较少的量子电路来实现。我将介绍我们最近在量子电路的规模和深度优化上做的几个工作。
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量子位 QbitAI · 头条号签约作者
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