"Uvod v kvantno računalništvo" - tečaj 2800 RUB. iz MSU, usposabljanje 15 tednov. (4 meseci), datum: 30. november 2023.

Predavanje 1. Uvod. Zgodovinska perspektiva in trenutno stanje regije. Rojstvo industrije kvantnega računalništva. Predstava o značilnostih kvantnega računalništva na primeru najpreprostejšega algoritma Deutsch.

Predavanje 2. Potrebni podatki iz teorije računske kompleksnosti algoritmov. Pojem algoritem, Turingov stroj, univerzalni Turingov stroj. Izračunljive in neizračunljive funkcije, problem ustavljanja. Problemi rešljivosti, ideja o razredih računske kompleksnosti. Razreda P in NP. Probabilistični Turingov stroj, razred BPP. Problemi preračunavanja števila rešitev, težavnostni razred #P. Problem dokazovanja kvantne nadmoči na primeru BosonSampling problema.

Predavanje 3. Model vrat klasičnega računalništva, univerzalna vrata. Vratni model kvantnega računalništva. Elementarna kvantna logična vrata, enokubitna in dvokubitna vrata. Pogojna dvokubitna vrata, predstavitev pogojnih večkubitnih vrat v smislu dvokubitnih vrat. Opis meritev v kvantni teoriji, opis meritev v kvantnih vezjih.

Predavanje 4. Vsestranskost vrat z enim kubitom in vrat CNOT. Diskretizacija eno-kubitnih vrat, univerzalni diskretni nizi vrat. Težava pri aproksimaciji poljubne enotne transformacije.

Predavanje 5. Kvantna Fourierjeva transformacija. Algoritem za oceno faze, ocena potrebnih virov, poenostavljen algoritem Kitaeva. Eksperimentalne izvedbe algoritma za oceno faze in aplikacije za izračun molekulskih členov.

Predavanje 6. Algoritem za iskanje periode funkcije. Faktorizacija števil na prafaktorje, Shorov algoritem. Eksperimentalne izvedbe Shorovega algoritma. Drugi algoritmi, ki temeljijo na kvantni Fourierjevi transformaciji.

Predavanje 7. Algoritmi kvantnega iskanja. Groverjev algoritem, geometrijska ilustracija, ocena virov. Štetje števila rešitev iskalnega problema. Pospeševanje reševanja NP-popolnih problemov. Kvantno iskanje v nestrukturirani bazi podatkov. Optimalnost Groverjevega algoritma. Algoritmi, ki temeljijo na naključnih sprehodih. Eksperimentalne izvedbe iskalnih algoritmov.

Predavanje 8. Klasične kode za popravljanje napak, linearne kode. Napake v kvantnem računanju, za razliko od klasičnega primera. Tri-kubitna koda, ki popravi napako X. Tri-kubitna koda, ki popravi Z-napako. Devetbitna koda Shor.

Predavanje 9. Splošna teorija odpravljanja napak, vzorčenje napak, neodvisni model napak. Klasične linearne kode, Hammingove kode. Kvantne kode Calderbank-Shor-Steen.

Predavanje 10. Formalizem stabilizatorjev, konstrukcija KSH kod v formalizmu stabilizatorjev. Unitarne transformacije in meritve v formalizmu stabilizatorjev. Koncept izračunov, odpornih na napake. Izdelava univerzalnega niza vrat, tolerantnih na napake. Meritve, odporne na napake. Izrek o pragu. Eksperimentalni obeti za implementacijo kvantne korekcije napak in izračunov, odpornih na napake.

Predavanje 11. Kvantno računalništvo na napravah NISQ. Kvantni variacijski algoritmi: QAOA in VQE. Aplikacije za probleme kvantne kemije. Možnosti implementacije na sodobnih kvantnih procesorjih, perspektive razvoja.

Iz nič obvladajte najbolj iskani poklic Data Science. Že med študijem boste prejeli vsa potrebna znanja iz programiranja, matematike, strojnega učenja za hiter začetek poklica.

• Naučili vas bomo avtomatizirati delo s podatki, vzpostaviti nadzor, ustvariti procesne cevovode in sheme za shranjevanje podatkov• Prijavite se lahko na delovno mesto podatkovnega inženirja, ETL strokovnjaka ali nivoja MLOps sredina