日前，历时3个多月的第二届CCF“司南杯”量子计算编程挑战赛落下帷幕，本届赛事共有全球范围内的近千支队伍报名参赛，来自260多所高校的近1500人同台竞技。由电气工程学院高放教授带领的参赛队伍“GXU-LIPE-Q1”队获专业组量子生物化工赛道特等奖、“GXU-LIPE-Q2”队获专业组量子金融赛道一等奖、“广西大学”队获高校组二等奖，高放教授荣获优秀指导教师奖。团队受邀参加第二届CCF量子计算大会暨中国量子计算产业峰会，团队代表吴国键受邀作专题报告。

广西大学参赛队获得的挑战赛荣誉证书。

“GXU-LIPE-Q1”队队长吴国键（左三）代表团队领奖。

“GXU-LIPE-Q2”队队长胡嵘昭（左二）代表团队领奖。

高放教授（右二）领取优秀指导教师奖。

到会的团队成员和指导老师。

“GXU-LIPE-Q1”队由研究生吴国键、黄德健、王逸斐和杨铭宇组成，针对苯环结构单元基态能量的计算问题，设计了基于桥式线路和梯度过滤器的变分量子本征求解算法。该算法基于量子门的桥接效应提出的LIPE-UCC拟设降低了原UCCSD拟设线路的量子门数量和线路深度从而减少量子资源的开销，采用的参数梯度过滤策略减少了需要优化的变分参数数量。该算法深度挖掘了LIPE-VQE求解化学分子基态能量的潜力，从而在较短的时间内以较高的化学精度完成了简化苯环分子基态能量的计算，展现了LIPE-VQE的有效性和优越性。

“GXU-LIPE-Q1”队队长吴国键受邀作专题报告。

“GXU-LIPE-Q1”队参赛项目示意图。

“GXU-LIPE-Q2”队由研究生胡嵘昭、蔡运翔、姚浩天和郑王升组成，针对股票基金的风险评估问题，设计了一种量子长短期记忆网络（QLSTM），构建了一个股票基金风险评估模型。该模型算法基于经典长短期记忆网络（LSTM），将其中的神经网络部分用变分量子线路代替，构建了一种通用的经典-量子神经网络框架。QLSTM基于六个月数据作为训练集成功准确预测未来一个月多种股票基金的风险高低，准确性优于LSTM。QLSTM在股票基金风险预测问题中的成功实现表明其具有应用于其他预测问题的巨大潜力，同时也证明了这种经典-量子神经网络框架的有效性。

“GXU-LIPE-Q2”队参赛项目示意图。

“广西大学”队由本科生田垚、黄振南、谢惠超、彭林龙、许琳娜组成，针对任意量子态制备问题，设计了一种基于马尔可夫的量子神经进化算法。该算法通过量子神经网络模拟一个概率分布，并利用经典进化算法对该分布进行优化，从而得到最优解，是一种结合了经典优化算法和量子计算思想的启发式算法。使用该算法搜索得到的量子线路充分考虑了双量子比特门的连接性限制，在任意初态制备问题中以较少的双量子比特门使用达到了较高的精度，为制造有噪声的中尺度量子器件提供了一定的理论依据。

“广西大学”队参赛项目示意图。

“司南杯”量子计算编程挑战赛是由中国计算机协会（CCF）主办，CCF量子计算专业组和安徽省量子计算工程研究中心承办，是国内目前规模和影响力最大、参赛队伍最多的量子计算编程挑战赛。赛事旨在提升中国量子计算编程的整体水平，发现、集聚和培养中国量子计算编程潜在人才，积极促进我国量子计算产业的发展，提升量子计算领域在国家科技活动、社会服务和国际学术方面的影响力。

来源丨电气工程学院

作者丨高放/文字

高放 各参赛队/图片

排版丨刘金妮

校对丨杨茜萍

责编丨胡晗曦

主编丨陈周硕

审核丨贾琦艳

监制丨李伟红

出品丨党委宣传部

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