壓縮感知(Compressive Sensing, CS)理論自2006年被提出至今已15年有余,在許多領(lǐng)域如單像素相機(jī)、CT掃描成像、雷達(dá)等經(jīng)典系統(tǒng)中獲得了成功應(yīng)用與充分的發(fā)展,但在量子和生物系統(tǒng)中還有很大的發(fā)展空間.本文首先簡單回顧了CS的基本知識及其應(yīng)用的發(fā)展歷史,然后重點(diǎn)介紹了北京理工大學(xué)量子技術(shù)研究中心多年來將CS(以及它的新發(fā)展理論)應(yīng)用于量子精密測量和生物系統(tǒng)上取得的研究成果,具體包括極微弱光信號下的測量與成像、利用CS理論進(jìn)行多體量子態(tài)層析密度矩陣的計算以及根據(jù)由CS理論發(fā)展的矩陣填充理論進(jìn)行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)計算等方面,說明CS理論不論是在弱信號探測還是量子計算甚至在生物大分子研究方面都具有極大的應(yīng)用前景和優(yōu)勢,最后對CS理論的應(yīng)用和發(fā)展進(jìn)行總結(jié)和展望.

【文章頁數(shù)】：27 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 CS在物理應(yīng)用研究方面的新進(jìn)展
    2.1 CS算法在弱光探測與光子計數(shù)成像中的應(yīng)用
        2.1.1 CS極弱光探測(單光子成像)的應(yīng)用
        2.1.2 基于CS的單光子計數(shù)時間分辨成像光譜儀
        2.1.3 單像素光子計數(shù)成像的堆積效應(yīng)研究
        2.1.4 基于離散正交Krawtchouk矩變換的實時重構(gòu)光子成像
        2.1.5 并行紅外CS在遠(yuǎn)距離成像上的應(yīng)用
    2.2 CS算法在量子態(tài)層析中的應(yīng)用
        2.2.1 基于CS-Phaselift的量子態(tài)層析和保真度估計
        2.2.2 基于CS-PhaseLift的多步優(yōu)化量子態(tài)層析
    2.3 基于CS的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)計算與預(yù)測的應(yīng)用
        2.3.1 APG算法計算蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)
        2.3.2 基于ScaledASD算法蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)計算
        2.3.3 基于Riemannian方法的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)計算
        2.3.4 基于矩陣填充技術(shù)從核磁共振測量數(shù)據(jù)中恢復(fù)晶體結(jié)構(gòu)中的缺失區(qū)域
3 總結(jié)和展望



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