在量子算法领域，我们的研究主要分为三个方面：

• 针对含噪音中等规模量子计算机（NISQ）的硬件特点，设计在近期能够产生实用价值的量子算法，促进实用量子计算机的落地。主要研究内容包括QAOA、VQE等。

• 结合量子计算在硬件层面的速度优势与人工智能在软件层面应用价值，前瞻性地研究量子计算在人工智能领域的应用，设计新型的量子人工智能算法框架。主要研究内容包括量子神经网络、

  
  

• 针对未来的大规模通用量子计算机，研究高效量子算法的设计框架，设计能解决重要问题的量子算法。主要研究内容包括QSVT等。

我们的总体目标是设计相对经典算法能有速度优势（起到多项式加速甚至指数加速）的量子算法，从理论方面指导实用量子计算机的落地。