Aprendizaje automático cuántico con Python: uso de Cirq de Google Research e IBM Qiskit

Quantum Machine Learning With Python

Capítulo 1: Introducción a la mecánica cuántica y la computación cuántica

Objetivo del capítulo: Introducir a los lectores el concepto de mecánica cuántica y computación cuántica

Número de páginas 50-60

Subtemas

1. Introducción a la computación cuántica

2. El bit cuántico y su realización

3. Superposición cuántica y entrelazamiento cuántico

4. Representación de un cúbit en la esfera de Bloch

5. Experimento de Stern-Gerlach

6. Estado de Bell

7. Notaciones de Dirac

8. Compuertas de un solo cúbit

9. Compuertas de múltiples cúbits

10. Teorema de no clonación cuántica

11. Medición en diferentes bases

12. Teletransporte cuántico

13. Paralelismo cuántico con Deutsch-Jozsa

14. Reversibilidad de la computación cuántica

Capítulo 2: Fundamentos matemáticos y postulados de la computación cuántica

Objetivo del capítulo: Establecer las bases matemáticas junto con los postulados de la computación cuántica

Número de páginas 50-60

Subtemas

1. Temas de álgebra lineal

2. Operadores de Pauli

3. Operadores lineales y sus propiedades

4. Operadores hermitianos

5. Operadores normales

6. Operadores unitarios

7. Descomposición espectral

8. Operadores lineales en el producto tensorial de vectores

9. Operador exponencial

10. Operador conmutador y anticonmutador

11. Postulados de la mecánica cuántica

12. Operadores de medición

13. Principio de incertidumbre de Heisenberg

14. Operadores de densidad y estados mixtos

15. Teorema de Solovay-Kitaev y universalidad de las compuertas cuánticas

Capítulo 3: Introducción a los algoritmos cuánticos

Objetivo del capítulo: Introducir a los lectores los algoritmos cuánticos para expresar la supremacía de la computación cuántica sobre la computación clásica

Número de páginas: 70-80

Subtemas:

1. Introducción a Cirq y Qiskit

2. Creación y medición de estados de Bell en Cirq y Qiskit

3. Implementación de teletransporte cuántico

4. Generador de números aleatorios cuánticos

5. Implementación de Deutsch-Jozsa

8. Muestreo de Hadamard

6. Implementación del algoritmo de Bernstein-Vazirani

7. Implementación de la desigualdad de Bell

8. Implementación del algoritmo de Simon para la búsqueda de cadenas secretas

9. Implementación del algoritmo de Grover

10. Complejidad algorítmica en el paradigma de la computación cuántica y clásica

Capítulo 4: Algoritmos relacionados con la transformada de Fourier cuántica

Objetivo: Introducir a los lectores los algoritmos relacionados con la transformada de Fourier cuántica

Número de páginas: 60-70

Subtemas:

1. Series de Fourier

2. Transformada de Fourier

3. Transformada discreta de Fourier

4. Transformada de Fourier cuántica (QFT)

5. Implementación de QFT

6. Transformada de Hadamard como transformada de Fourier

Autor: Santanu Pattanayak
Editorial: Apress
Publicado: 03/05/2021
Páginas: 361
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.46lbs
Tamaño: 10.00h x 7.00w x 0.79d
ISBN13: 9781484265215
ISBN10: 1484265211
Categorías BISAC:
- Computadoras | Programación | Código abierto
- Computadoras | Inteligencia artificial | General

Sobre el autor

Santanu Pattanayak trabaja como especialista en aprendizaje automático en Qualcomm Corp R&D y es autor del libro "Pro Deep Learning with TensorFlow" publicado por Apress. Tiene alrededor de 12 años de experiencia laboral y ha trabajado en GE, Capgemini e IBM antes de unirse a Qualcomm. Se graduó en ingeniería eléctrica en la Universidad de Jadavpur, Kolkata, y es un ávido entusiasta de las matemáticas. Santanu tiene una maestría en ciencia de datos del Indian Institute of Technology (IIT), Hyderabad. También participa en concursos de Kaggle en su tiempo libre, donde se clasifica entre los 500 mejores. Actualmente reside en Bangalore con su esposa.