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量子计算算法
该模块包含辅导课和传统实验课，学生可以在实验课上寻求作业方面的帮助。两个学期将有 33 个讲座小时。10 ECTS 模块的指导方针是 250 小时的学生努力，包括课堂时间。评估模式评估将基于 60% 的持续评估和 40% 的期末考试。持续评估将是算法设计作业和课堂测试的混合。如果可能，课程的学生将得到指导，调整作业以补充他们选择的项目。教学大纲量子力学和量子计算机简介线性代数和狄拉克符号、量子门和电路具有超多项式加速的算法周期查找算法 Shor 算法、因式分解算法、Grover 算法量子傅里叶变换及其应用量子小波变换及其应用量子随机游走及其应用量子搜索算法及其应用量子机器学习简介量子密码学简介阅读清单：
算法和体系结构的学习
•在元学习中，它利用ML本身通过学习许多学习任务来改善ML算法，我们介绍Aruba，这是设计和分析元学习方法的框架。我们的分析产生了基于梯度的元学习的首先保证，表明了这些方法如何根据学习任务之间的相似性的可量化度量来改善绩效。我们使用Aruba将元学习的实际影响扩展到ML的新领域，包括通过部分反馈和联合学习的学习；在后一种情况下，我们介绍了FedEx，FedEx是一种用于调整联合优化器的新最新方法，该方法在分布式杂项数据集的网络上训练模型，例如移动设备和医院记录。•我们通过采取其核心方法（近似算法目标的替代损失功能的运行）来发展基于Aruba的成功，并将其扩展到学习算法之外，以显示具有预测算法的学习保证，这些算法是利用ML预测其实例的算法；特别是，我们展示了第一个学习的理论保证，用于预测取决于实例的实例，这是实用应用的关键属性。我们的框架再次充当算法设计工具，我们用它来构建第一算法，并对（差异）（差异性地）有关敏感数据集和线性系统求解器的私有统计信息进行预测；在后一种情况下，我们可以在自然结构假设下学习学习算法，可以学会做出极端的预测。•最后，本文解决了寻找神经网络体系结构的问题，以培训特定的学习任务或体系结构搜索，我们在理解重量共享的优化和概括属性方面取得了进展，这是整个领域中使用的主要启发式启发式。然后，我们将重量分担扩展到设计基于神经操作的新搜索空间，从而可以自动发现数据中真正新颖的架构；这项工作的顶点是破折号，这种方法有效地发现了对我们测试的大多数不同任务的人类专家设计的神经架构的表现。
量子计算算法
Laura Marchetti 是比萨大学药学系的高级研究员，也是一名实验分子生物学家，他利用计算方法来定制生物分子工程并分析大数据集。Riccardo Nifosì 是 CNR-NANO 研究所 NEST 实验室的研究员。他是一名计算物理学家，致力于蛋白质和其他生物分子系统的分子建模，使用多尺度方法，包括分子动力学模拟和混合量子力学/分子力学方法。Pier Luigi Martelli 的专业知识包括使用计算方法（包括机器学习和深度学习）对生物大分子及其变体进行结构和功能表征。Eleonora Da Pozzo 是一名实验生物化学家，她利用计算方法对分子和潜在药物以及结合蛋白进行虚拟筛选，使用药效团模型。Valentina Cappello 是一名电子显微镜学家，从事生物医学表征领域的工作，并使用计算方法比较大成像数据集。 Francesco Banterle 是 ISTI-CNR（意大利比萨）的研究员，他在那里从事深度学习研究；即应用于成像、计算机图形学和计算机视觉的卷积神经网络。Maria Letizia Tricnavelli 是一位生物化学家，研究细胞在生存/死亡决策、分化过程和药物反应过程中使用的信号通路。Claudia Martini 是一位生物化学教授，在分子机制、信号转导系统、基因表达调节和神经退行性疾病的细胞分化方面拥有非常丰富的专业知识。Massimo D'Elia 是一位理论物理学家，主要通过计算方法研究量子场论和基本相互作用。收到日期：2022 年 6 月 16 日。修订日期：2022 年 8 月 15 日。接受日期：2022 年 9 月 8 日 © 作者 2022。由牛津大学出版社出版。这是一篇根据 Creative Commons 署名非商业许可条款发布的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/），允许在任何媒体上以非商业方式重新使用、发布和复制，但必须正确引用原始作品。如需商业重新使用，请联系 journals.permissions@oup.com
量子算法：评论
3量子复杂性理论17 3.1教会训练 - 杜特施原则。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 3.2量子至高无上。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 3.3计算复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3.3.1计算问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3.3.2大o符号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.3.3计算复杂性类别。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.4查询复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.5 Deutsch-Jozsa算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.5.1经典解决方案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.5.2量子解决方案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26
生物信息学算法书
Phillip Compeau，博士学位加利福尼亚大学圣地亚哥分校的候选人致力于通过他在组合和基因组重排方面的研究来推进教育。作为一名出色的学者，他获得了几个享有声望的奖项，并拥有包括剑桥大学和戴维森学院在内的著名机构的多个学位。加州大学圣地亚哥分校的杰出教授 Pavel Pevzner是计算机科学和工程领域的领先专家。 他撰写了许多有影响力的教科书，包括计算分子生物学和生物信息学算法介绍。 他的研究重点是生物信息学算法，他共同开发了Coursera的在线专业。 Compeau和Pevzner都是很有成就的学者，他们为自己的领域做出了重大贡献。 他们的工作展示了教育和研究对发展科学理解的影响。Pavel Pevzner是计算机科学和工程领域的领先专家。他撰写了许多有影响力的教科书，包括计算分子生物学和生物信息学算法介绍。他的研究重点是生物信息学算法，他共同开发了Coursera的在线专业。Compeau和Pevzner都是很有成就的学者，他们为自己的领域做出了重大贡献。他们的工作展示了教育和研究对发展科学理解的影响。
“ Race Blind”重新分配算法
诉讼人越来越多地在重新分配案件中使用算法证据，采用了一系列算法生成的计划来指出该州当前计划的离群状态。，但最高法院宣布在公平招生诉哈佛大学的学生中宣布一项种族盲的平等保护条款，这些方法的合宪性仍然不确定。其他学者研究了种族失明作为算法约束的潜在影响。本说明相反，询问了种族盲重新划分算法的实际可能性，并找到了失明虚幻的希望。相反，在重新划分算法中限制种族投入的要求无法在内部检查的任何排除方法下创建种族中性结果。