这篇博士学位论文主要探讨了人工智能领域中的机器学习技术在光学量子计算中的应用，特别是在解决复杂问题上的加速算法。作者陈明城在中国科学技术大学进行了深入的研究，实现了五个量子加速算法，为量子信息处理的进步做出了贡献。
论文关注的是多体量子系统的测量问题。通常，这类问题的复杂度是指数级的，这使得直接测量非常困难。作者提出了两种指数级加速的量子测量算法，用于量子态密度矩阵和量子纠缠程度的测量。这些算法通过嵌入式编码方法，有效地减少了计算资源的需求，提高了测量效率。
针对大数据时代的大规模向量和矩阵运算问题，作者实现的两个指数级加速量子算法分别应用于向量内积和矩阵求逆。这两个算法在量子计算平台上运行，能显著提高处理速度，这对于处理大量数据的机器学习任务尤其重要。
此外，论文还涉及到了量子隐形传态的实验实现。这是量子通信中一个核心的概念，它允许量子信息在不实际传输粒子的情况下从一处传输到另一处。作者成功地完成了单光子多个自由度的隐形传态实验，包括极化和轨道角动量自由度，这在国际上是首次实现。同时，他们还发展了子空间量子隐形传态技术，并进行了实验验证。
在量子计算方面，论文介绍了高速五光子玻色采样算法，这是一个潜在的量子计算超越经典计算机的途径。玻色采样算法处理矩阵积和式的问题，而高速五光子的实现为量子称霸（Quantum Supremacy）提供了实验基础。
在量子光源的研究上，论文讨论了不同类型的单光子源，包括受限制的参量光、半导体量子点人工原子、微纳光学谐振腔增强的单光子源以及利用两能级原子和相干激发产生的高品质单光子源。这些研究为构建高效、稳定的光量子信息处理器奠定了基础。
这篇论文的贡献在于推动了光学量子计算的发展，通过设计和实现量子加速算法，解决了多体量子测量、大数据计算和量子通信中的挑战。这些成果对于未来的量子计算和量子信息科学有着深远的影响。
