Ateneo - UPO

Viene data una introduzione alle nozioni teoriche e alle tecniche sperimentali della computazione quantistica.

M.A. Nielsen, I.L. Chuang, "Quantum computation and quantum information", CUP (2000); J. Preskill, Lecture Notes for Phys. 229, Quantum information and computation, http://theory.caltech.edu/~preskill/ph219/; Note del docente W. Sherer, Mathematics of Quantum Computing: An Introduction, Springer; 1st ed. 2019 edizione (22 novembre 2020)

Acquisizione delle conoscenze teoriche e introduzione alle tecniche sperimentali più importanti per la computazione quantistica.

Algebra lineare e analisi di base, fisica di base.

Lezioni frontali, esercizi per casa con correzione in classe, programmazione di calcolatori quantistici in rete (IBM-Quantum)

Verranno messe a disposizione le note sintetiche delle lezioni sul sito del corso

L'esame consiste nella stesura di un progetto di computazione quantistica seguendo l'implementazione di algoritmi analoghi sulla piattaforma GitHub/qiskit. La studentessa/lo studente sceglie l'algoritmo che vuole provare ad implementare, lo riproduce e lo fara' girare sulle piattaforme free online di IMB-quantum o produce un report dei risultati.

1. Introduzione. Numeri complessi, formula di Taylor, formula di Eulero. Matrici e loro operazioni. 2. Ripasso sintetico di algebra lineare: spazi vettoriali, operatori, prodotto scalare. Le regole di base della Meccanica Quantistica. 3. Quantum bits, sfera di Bloch, qubits multipli, porte a singolo qubit e porte a qubits multipli. 4. Circuiti quantistici. Stati intrecciati. Algoritmi quantistici. Cenni alla teoria dell' informazione quantistica. 5. Crittografia quantistica. Teletrasporto. 6. Algoritmo di Deutsch-Josza. Trasformata di Fourier Quantistica. Algoritmo di Shor per la fattorizzazione di numeri interi. Algoritmo di Grover per la ricerca in un database.

Acquisizione dei principi di base della computazione quantistica, e capacità di applicarli alla programmazione di calcolatori quantistici.