压缩感知理论(CS)在弱信号量子测量与蛋白质结构计算中的应用

摘要：

压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论自2006年被提出至今已15年有余,在许多领域如单像素相机、CT扫描成像、雷达等经典系统中获得了成功应用与充分的发展,但在量子和生物系统中还有很大的发展空间.本文首先简单回顾了CS的基本知识及其应用的发展历史,然后重点介绍了北京理工大学量子技术研究中心多年来将CS(以及它的新发展理论)应用于量子精密测量和生物系统上取得的研究成果,具体包括极微弱光信号下的测量与成像、利用CS理论进行多体量子态层析密度矩阵的计算以及根据由CS理论发展的矩阵填充理论进行蛋白质结构计算等方面,说明CS理论不论是在弱信号探测还是量子计算甚至在生物大分子研究方面都具有极大的应用前景和优势,最后对CS理论的应用和发展进行总结和展望.

关键词：压缩感知理论、单光子计数单像素成像、极弱信号探测、蛋白质结构计算、量子态层析

所属期刊栏目：50

资助基金：国家自然科学基金编号:11675014

在线出版日期：2020-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共27页

页码：17-43