本课程的主要研究领域为量子计算与密码算法。在为期8周的项目过程中，导师将循序渐进地引导学生在量子计算与量子工程的前沿领域进行探索。课程将从量子研究所需的基本数学和物理概念及应用入手，逐步发展到介绍quantum gates 和 circuit 设计。在此基础上，导师还将帮助学生创建量子算法。每一位学生都将在教师的指导下选择自己感兴趣的量子计算研究课题，并完成一篇两页标准学术论文，阐述他们的研究发现。

表现优秀的高级学生将有机会继续研究超导量子比特和光学量子比特等主题，力争发表科学论文。

学生基本学术要求： 力、速度等基本物理学概念； 三角函数、概率、矢量等数学概念。在校完成Algebra 2。

项目结束后，学生将有能力： 

• 清晰解释量子密码学和量子计算的核心概念和原理； 

• 理解、分析和设计新颖的量子circuit和算法； 

• 撰写符合标准科学格式的正式研究论文。

关于导师：

钱教授任教于一所新泽西著名私立研究型大学物理系。他的研究集中在量子光学、量子信息和量子计算领域，处于突破性科学探索的前沿。2021年，他关于量子信息的研究被《Physics World》评选为年度十大物理突破之一，2023年，他在量子光学方面的研究被《Physics World》列为“十大最受欢迎的物理故事”。来自《Physics World》的这一认可，突显了他在量子领域的重要贡献。他最近的研究被包括《Physics World》、《Science Daily》、《Science Times》、《Scientific Today》、《The Daily Science》和Phys.org等40多家国际主要科学媒体广泛报道。他参与的研究项目获得了超过2000万美元的联邦资助支持。

钱教授在教学方面也同样备受赞誉。他连续获得其任教院校的优秀教学奖。除了大学教学，他还在新泽西的一所知名高中担任顾问委员会成员，拥有丰富的指导高中生的经验。他所指导的许多学生已被MIT、哈佛、普林斯顿、哥伦比亚大学、伊利诺伊大学香槟分校和麦吉尔大学等顶尖大学录取。

本课程深入探讨高性能计算（HPC）、机器学习（ML）和大数据领域的当前研究趋势与机会。学生将接触用于解决大规模数据处理、机器学习模型优化和超级计算性能调优的前沿技术和方法。通过导师讲解、学生合作、以及案例研究，学生将掌握高级算法、并行计算架构和可扩展数据解决方案等技能。课程强调在科研、金融、医疗保健和人工智能等领域的实际应用，并教授学生如何将HPC与ML和大数据结合，解决复杂的数据驱动挑战。

先决学术要求：（掌握以下至少一门编程语言）
C/C++/Java/Python

项目成果：

• 理解高性能计算、机器学习和大数据等领域的热门科研课题

• 阅读并总结高性能计算领域的技术论文

• 选取自己感兴趣的领域，自行设计科研项目并撰写科研报告

关于导师：

刘教授是新泽西一所旗舰公立大学教授，专注于利用强大的硬件资源（如图形处理单元GPU、现场可编程门阵列FPGA和固态硬盘SSD）构建用于图形分析、机器学习和数值方法的高性能系统。

作为一位杰出的研究者，刘教授获得了美国国家科学基金会（NSF）CAREER大奖。该奖项用以表彰在研究和学术领域展现卓越潜力的青年学者。2022年，他还荣获IEEE计算机学会TCHPC早期职业研究者卓越奖，以表彰其在高性能计算领域的成就。

刘教授指导的学生团队在2022年Ansary创业竞赛（高年级设计）中获得第三名，并在2018年和2019年连续夺得AWS/MIT GraphChallenge竞赛的冠军。他的研究工作获得了超过900万美元的联邦资助。除了学术成就，刘教授还热衷于指导高中生进行研究，帮助他们探索先进主题，并在电气与计算机工程领域获得宝贵经验。