新工科项目沉浸与竞赛驱动的混合式教学模式

针对新工科背景下计算机与数据科学专业课程的培养目标和教学特点,探索构建面向新工科人才培养的创新教育模式。围绕理论教学与实践教学两条主线,从课程教学内容体系、教学模式、教学环节、教学方法和手段、教学环境和平台、教学考核等方面进行全方位的改革实践,将沉浸式实践项目、校外学科竞赛与传统的线下课程、优质线上课程、教学资源、教学平台进行优化融合,形成了一套行之有效的面向新工科人才培养的项目沉浸式教学和学科竞赛驱动的混合式创新教育模式,并取得良好的教学效果。

无纠缠的量子秘密比较

提出一个基于d维单粒子态的量子秘密比较协议.在协议中,一个半可信第三方以一一传递的方式发送n个粒子给两个参与者.每个参与者首先都通过对这些粒子执行局域幺正操作来编码n长的随机密钥,然后利用这些密钥加密n长的秘密并公布加密结果.根据这些公开信息,半可信第三方能够在不揭露秘密的情况下帮助他们比较它们的大小关系.同时,本文对协议的安全性也进行详细的讨论,表明该协议在理论上是安全的.另外,该协议的实现只需涉及单粒子态,这在现有的技术条件下是易于实现的.

基于最大方差展开的量子非线性降维

最大方差展开算法是在流形局部等距的基础上提出的一种非线性降维算法.然而,在处理大规模数据集时它需要大量的计算成本.为此,本文提出了一种高效的量子最大方差展开算法.首先,提出了一个量子矩阵平方根算法,它可以指数加速地实现矩阵开平方,从而有效地获得拉普拉斯矩阵的密度算子.然后,在此基础上给出了完整的量子降维算法,利用哈密顿模拟和相位估计将原始高维数据映射到低维数据空间.最后,时间复杂度分析表明,本文所提量子降维算法相较于经典算法在维度上实现了指数加速,在样本数量上实现了多项式加速.