Materias
Cómputo Cuántico
Profesores
Dr. Boris Escalante RamírezDra. Jimena Olveres Montiel
Adair Campos
Claudia Zendejas Morales
Temario
| Tema | Título |
|---|---|
| 1 | Introducción a la Computación Cuántica Objetivo: El alumno conocerá los principios teóricos y prácticos en los que se fundamenta la Computación Cuántica |
| 1.1 | Principios de Mecánica Cuántica |
| 1.2 | Tecnologías de Computadoras Cuánticas |
| 1.3 | Paradigmas de Computación Clásica y Computación Cuántica |
| 1.4 | Aplicaciones de la Computación Cuántica |
| 2 | Principios 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 |
| 2.1 | Qubits y vectores |
| 2.2 | Compuertas lógicas y matrices |
| 2.3 | Representación geométrica de qubits en la esfera de Bloch |
| 2.4 | Construcción de circuitos cuánticos |
| 2.5 | Mediciones y visualización de resultados |
| 2.6 | Circuito de entrelazamiento cuántico |
| 2.7 | Teleportación cuántica |
| 3 | Algoritmo de Deutsch-Jozsa Objetivo: El alumno comprenderá el algoritmo de Deutsch-Jozsa |
| 3.1 | Implementación cuántica de compuertas clásicas |
| 3.2 | Construcción de la compuerta U_f |
| 3.3 | Implementación del algoritmo Deutch-Jozsa |
| 4 | Algoritmo de Grover Objetivo: El alumno comprenderá el algoritmo de Grover y sus aplicaciones |
| 4.1 | Implementación del algoritmo de Bernstein-Vazirani |
| 4.2 | Implementación del algoritmo de Grover en la búsqueda de un elemento |
| 4.3 | Aplicaciones del algoritmo de Grover |
| 4.4 | Transformada Cuántica de Fourier |
| 5 | Aplicaciones Objetivo: El alumno investigará y analizará las aplicaciones e interacciones con otras áreas de la computación, especialmente Aprendizaje Automático |
| 5.1 | Qué es el Quantum Machine Learning |
| 5.2 | Máquinas de vectores de soporte y su versión cuántica |
| 5.3 | Clasificador cuántico variacional |
| 5.4 | Entrenamiento de modelos de Quantum Machine Learning |