栏目介绍
新一期《走进实验室》栏目终于跟同学们见面了！
《走进实验室》栏目是由信科学生会学术部推出的一档栏目，定期（不定期）采访信科各个实验室中不同专业方向的老师，让未分流的大一同学们对各个实验室的研究方向与大致内容有所了解，也让考虑本研与进组的同学们了解各个导师的研究领域，同时介绍各个领域的学术大咖，扩展同学们的视野。
这次我们有幸采访到李彤阳老师，他为我们深入浅出地介绍了他的课题组的一些基本信息，我们非常感谢李老师对我们的采访给予的极大支持与帮助！
老师简介
李彤阳老师
个人简介：北京大学前沿计算研究中心助理教授，博士生导师，北京大学博雅青年学者，国家自然科学基金面上项目、重大研究计划培育项目负责人
研究所：前沿计算研究中心
研究领域：量子算法设计（特别是量子机器学习、量子优化算法）、量子复杂性理论、量子模拟、量子游走
办公电话：86 (0)10 6276-6141
电子邮件：tongyangli@pku.edu.cn
个人主页：https://www.tongyangli.com
谈话内容
专业问题
我们的研究是基于量子计算的。随着经典芯片制程的不断缩小，如3纳米、2纳米等，我们遇到了越来越多的挑战。在微观尺度上，量子现象愈发明显，传统的半导体效应和晶体管规模逐渐失效。因此，我们考虑是否可以利用量子设备，采用量子计算的方式来解决这些问题。量子计算与经典计算的主要区别在于，经典计算使用高低电平来表示二进制的0和1，而量子计算中的量子比特则可能处于叠加态，即在一个非常大的概率分布集合上。这种概率叠加态使得量子计算能够处理一些与经典计算不同的问题，并可能在特定问题上实现更快的计算速度。
高中阶段时，我是学习数学竞赛的学生，对物理也比较感兴趣。在本科学习的过程中，我发现量子计算是一个结合了数学、计算机和物理的有趣领域，因此决定深入研究。在学习过程中，我逐渐对这个领域产生了浓厚的兴趣，并最终选择了量子算法设计作为我的研究方向。
这是一个很好的问题。虽然量子计算领域的技术发展迅速，量子比特的数量也在快速增长，但要解决实际问题仍然面临巨大的挑战。例如，经典芯片中的三极管错误率非常低，通常在十的负十次方以下，而量子计算中的错误率则可能高达十的负三次方。这意味着在量子计算中，每进行一千次计算就可能发生一次错误，这在实际应用中是不可忽视的。此外，量子计算目前还面临着芯片大小、存储能力等方面的限制。因此，虽然量子计算在实验室层面已经展示了一些特定问题的优势，但要实现广泛应用还需要更多的时间和努力。
降低量子计算中的错误率主要依赖于量子纠错技术。此外，还可以通过实验设备设计、数据前处理或后处理等方式来降低噪声，这些方法可以归入量子错误缓解的范畴。总的来说，量子纠错和量子错误缓解是降低量子计算错误率的重要手段。
量子力学与传统物理有很大的区别。传统物理主要研究宏观世界，而量子力学则主要研究微观世界，刻画微观世界的演化规律，包括偏运动或者整体规律。当然，在研究生阶段，大家可能会学到量子电动力学等课程，这些课程会涉及到微观世界的电磁学现象，但与量子力学仍有所不同。总体来说，量子力学主要研究微观世界物体偏性质或偏运行的规律。
我的科研工作主要分为三个方面。第一方面是理论计算，主要研究量子算法相对于经典计算的优势，涉及复杂性理论、经典算法和量子算法复杂度下界的分析等。在优化问题和机器学习问题上，我们做了比较系统的研究，利用量子力学中的一些现象（如量子隧穿）来优化复杂的损失函数。第二方面是与实验物理团队合作，将我们的理论算法在实际量子设备上实现，并发表高水平论文。第三方面是AI与量子计算的结合，我们想用AI来解决量子计算中的一些问题，同时也探索AI在科学领域的应用。
图1：与实验物理团队合作，对量子优化算法的实现
在优化方面，未来可突破的点主要在于解决一些经典算法无法处理的困难情况。我们希望通过理论研究，在一些模型或标准情况下证明量子算法的优势。同时，我们也希望与实验团队合作，将量子算法在实际设备上实现，并展现出量子计算的优势。
图2：基于大模型的量子算法设计数据集
图3：量子优化算法的理论研究
萌新友好部分
对于想进入量子计算领域进行本科研究的学生，我们主要看重以下几个方面：首先是对这个领域感兴趣，愿意深入钻研；其次是数学、物理或计算机方面的基础较好，有能力理解和应用相关知识；最后是前期能力和基础不错，能够迅速适应研究环境并开展研究工作。我们会强烈建议学生上我的《量子计算》课程，这通常是进入课题组的一个前置要求。此外，我们还会根据学生的具体情况和兴趣方向，提供个性化的指导。
图4：课程主页
我推荐大家访问我《量子计算》课程的主页https://quantumcomputation.tech。在这个主页上，你们可以找到详细的讲义、课上的视频以及其他相关资源。我和我的助教们投入了很多时间和精力来建设这个课程主页，希望能够帮助大家更好地学习量子计算特别是量子算法。
我建议大家首先遵循自己的兴趣，选择自己感兴趣的领域进行研究。同时，也要多与同行交流，了解大家认为重要的问题。不要一味追热点，而是要做自己感兴趣且重要的问题。在计算机科学领域，如果想做得比较好，无论是业界还是学术界，研究生阶段的学习是非常重要的。随着时间推移，热点是变化的，但自己的兴趣和领域内的重要问题是不会变的。所以，大家要坚定自己的兴趣，做自己喜欢且重要的事情。
北京大学信息科学技术学院学生会
采访、文案丨涂展睿 谷金忠 周无寒
排版丨王玺傲
校对丨熊子桐
