2025年大学《量子信息科学》专业题库—— 量子信息科学在无人车领域中的发展.docxVIP

2025年大学《量子信息科学》专业题库——量子信息科学在无人车领域中的发展

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

简述量子叠加和量子纠缠的基本概念，并说明它们与经典物理中对应现象的主要区别。

二、

无人车在复杂的城市道路环境中运行时，其感知系统面临哪些主要挑战？请至少列举三种，并简述之。

三、

阐述量子计算相较于经典计算在处理无人车路径规划或状态估计等问题的潜在优势。请结合具体算法或原理进行说明。

四、

解释量子密钥分发（QKD）的基本原理，并说明其在保障无人车车际通信（V2V）或车网通信（V2X）安全方面的重要性。

五、

当前将量子技术（如量子传感器、量子计算）应用于无人车仍面临哪些关键技术瓶颈？请选择其中一点进行详细分析。

六、

设想未来量子信息科学在无人车导航领域可能实现的新突破，例如利用量子导航技术克服传统GPS的局限性。请就其潜在原理和预期效果进行论述。

七、

比较量子计算和神经形态计算在赋能无人车智能决策方面的各自优势与局限性。

试卷答案

一、

解析思路：要求学生分别定义叠加和纠缠，并对比经典与量子的差异。叠加需要解释量子态的线性组合及其测量概率诠释；纠缠需要说明两个或多个量子比特间存在的不可分割的关联性，即使相距遥远，测量一个的状态也会瞬间影响另一个的状态。经典对应物是二进制态（0或1）的确定存在，无组合与瞬时关联。学生需准确把握核心概念及与经典的根本区别。

二、

解析思路：考察学生对无人车感知系统挑战的理解。学生应能列举如恶劣天气（雨、雾、雪）对传感器性能影响、复杂动态场景（行人、车辆交互）的识别难度、传感器融合的数据一致性、实时处理海量数据带来的计算负担、以及成本与功耗限制等问题。每个挑战都需要简要说明其为何构成挑战。

三、

解析思路：要求学生理解量子计算的潜力。重点在于说明量子算法（如Grover有哪些信誉好的足球投注网站算法加速数据库查询，或Shor算法潜在地破解RSA加密，间接影响认证；量子优化算法处理组合优化问题）如何可能处理经典计算机难以在合理时间内解决的无人车问题（如在大规模动态环境中进行实时、全局最优路径规划，或在信息不完全时进行精确状态估计）。需要结合量子力学的特性（如并行性、叠加）来解释其优势。

四、

解析思路：考察对QKD原理及其应用的理解。学生应解释QKD利用单光子量子态或量子纠缠进行密钥分发的原理，强调其安全性基于量子力学基本原理（如测量塌缩、不可克隆定理），即任何窃听行为都会干扰量子态导致被察觉。然后说明其在V2V/V2X通信中保障信息安全，防止通信被窃听或篡改的重要性。

五、

解析思路：要求学生分析当前量子技术应用于无人车的瓶颈。常见瓶颈包括：量子硬件（如量子比特的稳定性、相干时间、错误率）的成熟度、小型化、低功耗和成本问题；量子算法针对无人车特定问题的有效性和普适性研究尚不充分；将量子技术集成到现有无人车系统中面临的技术接口和兼容性挑战；以及相关领域专业人才的缺乏。选择其中一点深入分析，需体现对问题的理解深度。

六、

解析思路：考察学生的创新性思维和对未来趋势的预测能力。学生应能设想利用量子效应（如原子干涉的敏感性、量子传感器的抗干扰性）进行更精确、更鲁棒的导航，可能超越GPS依赖卫星信号的限制，例如在隧道、城市峡谷或信号屏蔽区域仍能保持高精度定位。需要阐述潜在的量子导航原理及其预期效果，如更高的精度、更强的环境适应性。

七、

解析思路：要求学生比较两种前沿计算技术在不同应用场景下的优劣。量子计算的优势在于其独特的量子并行性和干涉特性，可能为解决无人车中NP难问题（如全局最优路径规划）提供突破；但其面临硬件成熟度低、错误率高等挑战。神经形态计算优势在于其模拟生物大脑的结构和功能，在能效、实时性处理模式识别和边缘计算方面有潜力，但可能缺乏通用性，在处理复杂逻辑和抽象推理方面能力有限。学生需辩证地看待两者的优缺点及其在无人车智能决策中的适用性。