招生状态：招生中
课时安排：7周在线小组科研+5周论文辅导，教授全程参与
适合专业
计算机科学、量子计算、人工智能专业或对上述专业感兴趣的学生；
学生需要具备量子物理、编程知识；
建议选修: Python编程与数据处理
项目收获
1. 7周在线小组科研学习+5周论文指导学习 共125课时
2. 学术报告
3. 优秀学员获主导师Reference Letter
4. EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导（可用于申请）
5. 结业证书
6. 成绩单
项目介绍
学生将在本项目中学习简单的量子力学基础知识，并了解量子的物理属性如何帮助量子计算机击败传统计算机。同时，学生也将学习只能在量子计算机上运行的量子算法，如Simons算法，质因数分解算法，Grover搜索算法等。
在此基础上，学生将探究量子计算机背后的不同数学模型，以及这些模型与真实物理系统间的联系。本课程也会引导学生学习量子密码学的基础概念，以及量子计算机的容错机制。
量子力学基础
量子计算基础
量子电路和早期量子算法
量子傅里叶变换及其应用
舒尔因子分解算法
快速量子搜索
项目回顾与成果展示
论文辅导
导师介绍
Prof. V.G.加州大学伯克利分校（UCB）校长讲席终身正教授
V.G.现任加州大学伯克利分校EECS系的校长讲席终身正教授，西蒙斯计算理论研究所的高级科学家，加州大学伯克利分校的数学教授。教授是ACM和IEEE的院士，也是西蒙斯研究员奖、普雷斯伯格奖、帕卡德和斯隆奖学金、ACM博士论文奖和IEEE信息理论学会论文奖的获得者。
他于1997年在马德拉斯的印度理工学院获得技术学士学位，并于2001年在麻省理工学院获得计算机科学博士学位。2001-02年期间，他是加州大学伯克利分校的米勒研究员，此前曾在华盛顿大学和卡内基梅隆大学担任计算机科学教职，于2022年1月担任现职。
教授的研究兴趣涵盖理论计算机科学和相关数学的许多领域，包括纠错、近似优化、计算中的随机性和计算复杂性。他在列表错误更正方面的工作已经导致代码具有最小的冗余，可以纠正任何所需的最坏情况错误。
他最近的工作包括在极性码、删除修正码、云存储码和约束满足问题方面的显著进展。
