Boris Escalante Ramírez
Jimena Olveres Montiel
Adair Campos
Claudia Zendejas Morales
Naomi Itzel Reyes Granados
Ayudantes : Alan Mauricio Camargo Hernandez, Alberto Daniel Fuentes Villegas, Fernando Nava Mazariegos
Tema 1. Introducción
Objetivo: El alumno conocerá los principios teóricos y prácticos en los que se fundamenta la Computación Cuántica.
Contenido:
1.1. Historia de la computación cuántica.
1.2. Perspectiva general del estado del arte de la computación cuántica.
1.3. Breve repaso de Números complejos.
1.4. Breve repaso de Algebra lineal.
Tema 2 Elementos básicos de la Computación Cuántica
Objetivo: El alumno comprenderá qué son los qubits, su representación algebraica y será capaz de efectuar operaciones
básicas entre qubits.
Contenido:
2.1. Bits y cúbits.
2.2. Notación de Dirac.
2.3. Esfera de Bloch.
2.4. Medición.
2.5. Operadores cuánticos de un cúbit.
2.6. Manejo de varios Cúbits.
2.7. Estados entrelazados y estados de Bell.
2.8. Operadores cuánticos múltiples.
2.9. Producto de Kronecker.
2.10 Operadores controlados.
2.11 Paralelismo cuántico.
2.12 Circuitos cuánticos.
2.13 Conjunto universal de compuertas.
2.14 Complejidad computacional en computación cuántica.
2.15 Teorema de no clonación.
Tema 3 Algoritmos fundamentales de la computación
Objetivo: El alumno comprenderá el algoritmos base del desarrollo de la computación.
Contenido:
3.1. Algoritmos de envío de datos.
3.2. Teleportación
3.3. Código denso.
3.4. Implementación de funciones y oráculos.
3.5. Phase kickback.
3.6. Algoritmo de Deutch-Jozsa.
3.7. Algoritmo Bemstein-Vazirani.
3.8. Algoritmo de Simón.
Tema 4 Algoritmos cuánticos
Objetivo: El alumno comprenderá la teoría de los algoritmos cuánticos y sus aplicaciones.
Contenido:
4.1. Algoritmo de Grover.
4.2. Transformada Cuántica de Fourier.
4.3. Estimación de fase.
4.4. Búsqueda de orden.
4.5. Algoritmo de Shor.
Tema 5 Quantum Machine Learning
Objetivo: El alumno investigará y analizará las aplicaciones e interacciones con otras áreas de la computación, especialmente Aprendizaje Automático.
Contenido:
5.1 Física detrás de la computación cuántica.
5.2 Corrección de errores.
| Bibliografía básica | Temas para los que se recomienda |
| Chris Bernhardt. 2019. Quantum Computing for Everyone. The MIT Press. | Todos |
| Eleanor Rieffel and Wolfgang Polak. 2011. Quantum Computing: A Gentle Introduction (1st. ed.). The MIT Press. | Todos |
| Nielsen, M. A., & Chuang, I. L. 2010. Quantum Computation and Quantum Information: 10th Anniversary Edition. Cambridge: Cambridge University Press. | Todos |
| Eric R. Johnston, Nic Harrigan, Mercedes Gimeno-Segovia, 2019, Programming Quantum Computers: Essential Algorithms and Code Samples , Ilustrada. |
| Bibliografía complementaría | Temas para los que se recomienda |
| M. Schuld & F. Petruccione. 2021. Machine Learning with Quantum Computers. Second Edition. Springer | Quantum Machine Learning |
| D. Pastorello. 2023. Concise Guide to Quantum Machine Learning. First Ediction. Springer | Quantum Machine Learning |