Fecha: 8/1/2020
Por: Luis Daniel Benavides Navarro, Ph.D. (luis.benavides@escuelaing.edu.co)
Sergio Alfonso Tello Lee, M. Sc. (sergio.tello@escuelaing.edu.co)
El curso explora los conceptos y retos de la computación cuántica por medio de actividades de aprendizaje activo tanto en computadores clásicos como en computadores cuánticos. Al final del curso el estudiante tendrá un conocimiento esencial de los fundamentos de la computación cuántica y podrá desarrollar e implementar algoritmos cuánticos conocidos en el computador cuántico de IBM. Adicionalmente, se espera que al final del curso, el estudiante pueda argumentar sobre la importancia de la computación cuántica, sus diferencias y similitudes con la computación clásica, y sus alcances e implicaciones en las explicaciones fundamentales del universo.
Noson S. Yanofsky, Mirco A. Mannucci. Quantum Computing for Computer Scientists. Cambridge University Press. 2013 (First published 2008).
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Artefacto |
Valor |
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Participación en clase con discusiones, ejercicios, quices y actividades. |
15% de la nota: (5% cada tercio) |
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Retos de programación, modelos computacionales. Experimentos. |
35% de la nota: 10%(1er tercio), 10% (2do Tercio), 15% (3er Tercio) |
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Parciales de Tercio |
50% de la nota: 15% (1er tercio), 15% (2do Tercio), 20% (3er Tercio) |
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TOTAL |
100% |
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Semana |
Descripción |
Laboratorios |
Proyectos |
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1 |
Números complejos: Secciones 1.1, 1.2, 1.3 |
Números complejos – Ejercicios de programación |
Calculadora números complejos – Java / Python |
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2 |
Espacios vectoriales complejos: 2.1, 2.2, 2.3 |
Espacios vectoriales complejos – Ejercicios de programación |
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3 |
Espacios vectoriales complejos: 2.4, 2.5 |
Espacios vectoriales complejos – Ejercicios de programación |
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4 |
Espacios vectoriales complejos: 2.6, 2.7 |
Espacios vectoriales complejos – Ejercicios de programación |
Calculadora de Matrices – Java / Python |
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5 |
Demo de desarrollos. Parcial |
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6 |
Sistemas determinísticos y probabilísticos:3.1, 3.2 |
Laboratorio – Ejercicios de programación |
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7 |
Sistemas cuánticos: 3.3 |
Laboratorio – Ejercicios de programación |
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8 |
Sistemas cuánticos: 3.4 |
Laboratorio – Ejercicios de programación |
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9 |
Estados cuánticos: 4.1 |
Introducción al computador cuántico de IBM |
Simulador de sistema cuántico – Java / Python |
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10 |
Demo de desarrollos. Parcial |
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11 |
Observables: 4.2 |
Laboratorio IBM-Q |
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12 |
Medidas, dinámica y sistemas cuánticos:4.3, 4.4 ,4.5 |
Laboratorio IBM-Q |
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13 |
Bits y Qbits:5.1, 5.2 |
Laboratorio IBM-Q |
Experimentos básicos en IBM-Q |
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14 |
Compuertas cuánticas:5.3, 5.4 |
Laboratorio IBM-Q |
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15 |
Algoritmos:6.1 y 6.2 |
Laboratorio IBM-Q |
Algoritmos complejos en IBM-Q |
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16 |
Demo de desarrollos |
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17 |
Examen final |
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El objetivo de los proyectos es desarrollar y consolidar los conceptos del curso por medio de una actividad de aprendizaje activo, construyendo programas y simuladores en el computador para apoyar la investigación y enseñanza de la computación cuántica.
Phillip Kaye, Raymond Laflamme, Michele Mosca. An Introduction to Quantum Computing. Oxford University Press. 2006.
Michael A. Nielsen, Isaac L. Chuang. Quantum Computation and Quantum Information (10th Anniversary edition). Cambridge University Press. 2016.
Las clases de David Deutsch sobre computación cuántica que se encuentran en:
http://www.quiprocone.org/Protected/DD_lectures.htm