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量子算法 - cleve@uwaterloo.ca
这些笔记的目的是用直观和技术定义解释量子信息处理的基础知识，让任何对线性代数和概率论有扎实理解的人都能理解。这些是“量子信息处理”课程第二部分的讲义（滑铁卢大学的课程编号为 QIC 710、CS 768、PHYS 767、CO 681、AM 871、PM 871）。课程的其他部分包括：初学者入门、量子信息理论和量子密码学。课程网站 http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710 包含其他课程材料，包括一些视频讲座。我欢迎对错误或任何其他评论的反馈。这可以发送到 cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，请在主题标题中注明“讲义”）。
量子算法 - cleve@uwaterloo.ca
这些笔记的目的是用直观和技术定义解释量子信息处理的基础知识，让任何对线性代数和概率论有扎实理解的人都能理解。这些是“量子信息处理”课程第二部分的讲义（滑铁卢大学的课程编号为 QIC 710、CS 768、PHYS 767、CO 681、AM 871、PM 871）。课程的其他部分包括：初学者入门、量子信息理论和量子密码学。课程网站 http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710 包含其他课程材料，包括一些视频讲座。我欢迎对错误或任何其他评论的反馈。这可以发送到 cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，请在主题标题中注明“讲义”）。
量子算法-cleve@uwaterloo.ca
这些注释的目的是用直觉和技术定义来解释量子信息过程的基础知识，以对线性代数和概率理论有牢固理解的任何人都可以访问。这些是题为“ Quantum Information Processing”课程第二部分的讲义（带有QIC 710，CS 768，Phys 767，Co 681，AM 871，PM 871，在滑铁卢大学的PM 871）。本课程的其他部分是：初学者的底漆，量子信息理论和Quantum加密。课程网站http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710包含其他课程材料，包括一些视频讲座。我欢迎有关错误或任何其他评论的反馈。可以将其发送到cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，则带有主题标题的“讲义”）。
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
算法的不合理有效性
8有关MVPF与其他候选社会福利标准的讨论，请参见Hendren和Sprung-Keyser（2020，2022）以及Garcia and Heckman（2022）。9当然还有许多其他关键问题，例如知道算法是否改善了决策者的实用性，因为该目标通常是隐式而不是直接观察到的；所谓的“省略回报”问题（Kleinberg等，2018a，Rambachan，2023年）；以及基本刑事司法数据中的偏见可能导致算法决策aid本身的偏见，尽管与人类在使用相同偏见的数据基于人类时会添加的任何偏见相比，这是一个特定于应用的经验问题（Kleinberg等人，2018b，2018b，Obermeyer等人，2019年）。我们在这里背景这些问题不是因为它们并不重要，而是因为它们是如此重要，因此需要在论文中进行更广泛的讨论，这些论文明确关注这些关键评估问题。
