‼️ ESTE CURSO SE EXTENDERÁ UNA SESIÓN MÁS SOBRE EL CALENDARIO PREVISTO. lA TERCERA SESIÓN TENDRÁ LUGAR EL PRÓXIMO MIÉRCOLES 9, A LAS 17:00

El modelo de computación cuántica (QC) supone un cambio radical en la forma en la que desarrollamos algoritmos. Grandes empresas como IBM, Google, Microsoft o Alibaba, entre otras, están invirtiendo grandes sumas en el desarrollo de computadores cuánticos cada vez más grandes y fiables. Las grandes empresas y los gobiernos ven a la computación cuántica como una de las tecnologías disruptivas con mayor potencial de crecimiento y cada vez aparecen nuevos campos de aplicación, que van desde la IA y el ML, aplicaciones financieras y de optimización logística hasta el diseño de fármacos y la predicción meteorológica.

En este curso se pretende presentar, a nivel introductorio, los conceptos básicos de la computación cuántica y los algoritmos más clásicos dentro de la QC para finalizar con la descripción de diferentes modelos de programación y algoritmos actuales.

Requisitos previos

Para seguir el curso no se precisan conocimientos de mecánica cuántica. Si que sería interesante repasar conceptos relacionados con los números complejos y el álgebra lineal básica (espacios vectoriales, autovalores y autovectores).

Los apuntes del curso están disponibles como notebook en Gitlab.

Programa del curso

Día 1

1. Bits clásicos y bits cuánticos

• Notación de Dirac
• Esfera de Bloch
• Restricciones en circuitos cuánticos

2. Puertas clásicas vs Puertas cuánticas

• Similitudes y diferencias
• Puertas de 1 cúbit
• Puertas genéricas

3. Sistemas con múltiples cúbits

• Sistemas con 2 cúbits
• Puertas de 2 cúbits
• Estados entrelazados
• Múltiples cúbits

Día 2

1. Algoritmos cuánticos "clásicos"

• Teletransporte cuántico
• Paralelismo cuántico
• Algoritmo de Deutsch-Jozsa
• Algoritmo de periodicidad de Simon
• Algoritmo de búsqueda de Grover: amplificación de amplitud
• Transformada de Fourier cuántica (QFT)
• Quantum phase estimation (QPE)
• Algoritmo de factorización de Shor

2. Aplicaciones prácticas

• Codificación de vectores y matrices
• Algoritmo HHL de resolución se sistemas de ecuaciones
• Simulación cuántica
• Computación cuántica adiabática (AQC)
• Algoritmos híbridos cuánticos/clásicos (VQE, QAOA)
• Quantum machine learning