5月29日上午,应数学与信息科学学院的邀请,上海交通大学教授金石在线上为我院师生作了“Quantum algorithms for nonlinear partial differential equations”的学术报告。校相关专业教师、研究生等共三十余人参加了此次线上报告会议。金石介绍了非线性偏微分方程(PDE)是建模科学中重要问题的关键,但它们的计算成本很高,并且易受到维数灾难的影响。由于量子算法在某些情况下具有解决维数灾难的潜力,一些非线性偏微分方程的量子算法已经被开发出来。然而,它们基本上要么是弱非线性的,只在短时间内有效,要么没有量子优势。研究构建了基于水平集的非线性Hamilton-Jacobi和标量双曲型偏微分方程的新量子算法,这些算法可以在各种临界数值参数上发挥量子优势,甚至可以计算任意非线性的物理可观测值,并且在时间上全局有效。这些偏微分方程在许多应用中都很重要,如最优控制、机器学习、薛定谔方程的半经典极限、平均场对策等。专家简介:金石教授,上海交通大学自然科学研究院院长,数学学院讲席教授。他同时担任上海国家应用数学中心联合主任,上海交通大学教育部科学工程计算重点
2022-05-30