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

作者：彭绪彪,赵清,葛墨林

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.

发文机构：北京理工大学物理学院量子技术研究中心 南开大学陈省身数学所

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compressed sensing theorysingle photon counting single pixel imagingextremely weak signal detectionprotein structure calculationquantum state tomography

分类号： TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]