报告人：刘丁 博士
报告方式：腾讯会议 会议ID: 881-230-708
16教A207（周一）；16教A105（周三）
报告人简介：刘丁，天津工业大学计算机科学与技术系教师、系主任。中国计算机学会量子计算专委会、人工智能与模式识别专委会、理论计算机科学专委会委员，CCF YOCSEF天津分论坛学术委员。2014年博士毕业于清华大学，2016年至2017年为西班牙光子科学研究所（ICFO）量子信息理论组博士后。目前主要研究方向为量子机器学习、机器学习。在New Journal of Physics、Physical Review B、Applied Intelligence、Pattern Recognition Letters、Neural Processing Letters、ACL等学术期刊和会议发表论文二十余篇。获2022英国物理学会出版社顶尖高被引论文奖（2022 IOP Publishing Top Accepted Paper Award）。
序号 |
报告时间 |
报告题目 |
报告简介 |
1 |
2024年10月9日 |
量子机器学习的基础与前沿 |
当前量子机器学习的研究受到了普遍关注，出现了包括量子神经网络、量子支持向量机、量子聚类算法及量子多体与机器学习的融合等一批研究工作。在此背景下，本报告将介绍量子机器学习的基本现状及技术基础。 |
2 |
2024年10月12日 |
量子机器学习的硬件基础 |
量子机器学习硬件基础包括量子比特、量子门和量子计算架构。量子比特是实现量子计算的基本单元，量子门用于实现量子逻辑操作。量子计算架构，如量子处理单元（QPU），融合量子比特与量子门，实现高速并行计算。掌握这些基础，是量子机器学习的前提。 |
3 |
2024年10月16日 |
量子机器学习基本算法 |
当前量子机器学习的研究受到了普遍关注，出现了包括量子神经网络、量子支持向量机、量子聚类算法及量子多体与机器学习的融合等一批研究工作。在此背景下，本报告将介绍量子机器学习的基本算法。 |
4 |
2024年10月21日 |
量子傅里叶变换与相位估计 |
量子傅里叶变换在量子机器学习中处于核心地位，本报告详细介绍量子傅里叶变换的思想、方法和实现，以及其在量子相位估计中的应用。 |
5 |
2024年10月23日 |
交换测试与哈达玛测试 |
本报告介绍交换测试与哈达玛测试的基本原理和实现，以及在量子机器学习中的应用。 |
6 |
2024年11月6日 |
HHL算法 |
本报告介绍哈密顿量模拟、HHL算法的基本思想、算法实现和理论分析，并总结了基本量子算法在量子机器学习的各种应用。 |
7 |
2024年11月13日 |
量子主成分分析 |
本报告介绍经典主成分分析的基本原理，协方差矩阵与密度算子、基于交换测试的量子主成分分析和基于相位估计的量子主成分分析。 |
8 |
2024年11月18日 |
量子支持向量机 |
本报告介绍经典支持向量机的基本原理和算法、量子支持向量机算法、量子核函数及算法实现。 |
9 |
2024年11月20日 |
量子回归 |
本报告介绍经典线性回归原理、量子线性回归算法及实现、经典对率回归原理、偏导数量子计算方法、量子对率回归算法。 |
10 |
2024年11月27日 |
量子聚类 |
本报告介绍Kmeans聚类原理、量子Kmeans聚类算法、复杂度分析及实现、量子层次聚类。 |
11 |
2024年12月2日 |
量子神经网络（一） |
本报告介绍经典感知机原理、量子感知机算法及实现、神经网络原理、参数化量子线路、优化与实现。 |
12 |
2024年12月4日 |
量子神经网络（二） |
本报告介绍量子卷积神经网络、经典卷积神经网络原理、量子卷积网络的实现及引用、量子图神经网络。 |
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