※ 本文是否可提供台大同学转作其他非营利用途？（须保留原作者 ID）
（是／否／其他条件）：是
哪一学年度修课： 111-2
ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 郑皓中
λ 开课系所与授课对象 (是否为必修或通识课 / 内容是否与某些背景相关)
电机所、电信所、生医电资所、量子计算学程（大学部也很欢迎来修！）
Prerequisite: 线性代数、基础的机率与统计及算法复杂度知识
δ 课程大概内容
Theory of Quantum Information Processing
- Theory: 这是一门理论课，主要从 information science 以及 system/engineering
的角度介绍 mathematical foundation of quantum information。
- Information processing: 包含但不限于 quantum systems, quantum noise,
computation (circuit & algorithms), information theory,
compression/communication, cryptography
- Outline:
Part I - Closed Quantum Systems
1. Foundations and Postulates for Closed Quantum Systems: Quantum States,
Evolution, and Projective Measurements.
2. The Quantum No-Go Theorem: No-Cloning Theorem, No-Signaling Theorem, and
No-Perfect Discrimination.
3. Basic Quantum Protocols: Teleportation, Dense Coding, Quantum Key
Distribution.
4. Quantum Computation I: Quantum Circuit Model and Algorithms.
5. Quantum Computation II: Algorithms Based on Amplitude Amplification.
6. Quantum Computation III: Algorithms Based on Phase Estimation.
7. Quantum Computation IV: Integer Factorization Algorithm.
8. Quantum Non-Local Games.
Part II - Open Quantum Systems
9. Foundations and Postulates for Open Quantum Systems: Density Operators,
Quantum Channels, and Quantum Measurements.
10. Distance Measures: Quantum Fidelity, Trace Distance, and Quantum
Entropies.
11. Quantum Shannon Theory I: Quantum Compression.
12. Quantum Shannon Theory II: Hypothesis Testing and Classical Communication
over Quantum Channels.
13. Quantum Shannon Theory III: Quantum Communication over Quantum Channels.
14. Quantum Error Correction.
15. Advanced Topics: Quantum Machine Learning (as time permits).
Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★
★★★★★
η 上课用书(影印讲义或是指定教科书)
[1] Michael Nielsen and Issac Chuang. Quantum Computation and Quantum
Information, Cambridge University Press, 2009.
[2] P. Kaye, R. Laflamme, M. Mosca. An Introduction to Quantum Computing,
Oxford University Press, 2007.
[3] Benjamin Schumacher and Michael Westmoreland. Quantum Processes systems,
and Information, Cambridge Press, 2010.
[4] Joseph M. Renes. Quantum Information Theory: Concepts and Methods, de
Gruyter, 2022.
[5] Mark M. Wilde. Quantum Information Theory, Cambridge University Press,
2018.
[6] John Watrous. The Theory of Quantum Information, Cambridge University
Press, 2018.
[7] Mario Ziman and Teiko Heinosaari. The Mathematical Language of Quantum
Theory: From Uncertainty to Entanglement, Cambridge University Press, 2011.
μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格)
老师会用平板讲解自制 slides，语速流畅，接近思维的速度。我觉得老师对这门领
域的理解已经深入到继往开来的地步，能够抽丝剥茧地分析算法或定理的背后思
路，以及划分 QIC 这门领域的历史分期，让同学能对局部细节和全域地图都有更
清晰的认知。
σ 评分方式
Homeworks 45% (= 15% x 3)
Mid-term exam 25%
Final project 30%
ρ 考题型式、作业方式
期中考有五大题，形式与作业接近，比较注重基本观念。作业共三次，一人一组，要缴交
PDF 档，LaTeX perferred or clearly scanned。值得一提的是，每份作业都有 5-10% 的
bonus，认真写常常可以拿到 100 以上的分数。我觉得作业对这门课的理解很有帮助，
而且老师会在作业里面提供 remarks，引导同学在不知不觉中进入问题的核心。
Final project 一至三人一组，学期初就会公布 guideline，有充足的时间可以找题目
研究。这次平均分数超过 90，可见只要有用心付出，老师都会看见学生背后的苦心。如果
影片讲解优秀的话，还会被老师和助教放到课程网站 NTUCOOL 上和全班分享。我们
这组做的主题是 An Introduction to Quantum Computation in Geometric Algebra，
想从一个更广义的数学框架观察 quantum operation 背后的几何直觉，我们从期中就
开始执行充分的 literature survey 以及思路推导，最后很幸运地获得最高分 97。有趣
的是，今年因为修课学生不少，所以优秀影片被分成了五个派别: Quantum information
theory, Quantum machine learning, Quantum signal processing, Quantum design
automation and Other topics。我从中发现好多之前没看过的酷主题，再次推进了心中
quantum fields 的边界。
ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什么基础较好吗？老师个性？
加签习惯？严禁迟到等…)
不注重出席，这学期最多签到 100 人。这学期期末的学生还有 59 人。
如上所述，这门课最需要用到的先备知识是线性代数。有机率和算法的基本概念会
修起来更舒适，更有时间专注在 quantum 独有的知识。
Ψ 总结
学海无涯，天空没有极限。这几年台湾政府也开始投资发展量子技术，在这个量子科技
逐渐兴起的时代，我们常常可以看到 quantum 成为各种领域的前缀形容词。修完这门
QIC 之后，将会能够清楚了解哪些后缀词 (quantum + "?") 是有道理的，确认 classical 和
quantum 的分野在哪里，怎样的情况下有 quantum advantage，并且培养读懂
相关论文的能力。
现在如果想开始学习量子计算的话，网络上有相当多的开放式课程可以参考；我觉得
皓中老师这门 QIC 最有趣也最难得的部分其实是后半段的 open quantum systems，
从 closed 到 open 的探索过程，就像点亮一大片地图般的领域展开，在这里可以从
老师身上吸收到很多书上看不到的背后理路，比较不会迷失在学术的森林里，茫茫然，
不知何所终。我非常推荐对 quantum information science 有兴趣的同学来加入这个
learning flow，一起享受开拓知识边界的乐趣！