Computação Quântica
0
2022-2023
02042651
Computadores
Inglês
Presencial
6.0
Opcional
2º Ciclo - Mestrado
Conhecimentos de Base Recomendados
Conhecimentos básicos de arquitetura e programação de computadores, sistemas digitais, bem como matemática e probabilidades, são bem-vindos.
Métodos de Ensino
Aulas teórico-práticas essencialmente com exposição detalhada, recorrendo a meios audiovisuais, dos conceitos, princípios e teorias fundamentais e com a resolução pontual de exercícios práticos elementares que concretizem o interesse prático da matéria e exemplifiquem a sua aplicação a situações reais.
Aulas laboratoriais, onde se realizam trabalhos laboratoriais de complexidade crescente, os primeiros com um enunciado mais do tipo tutorial, mas depois incentivando um trabalho mais autónomo, e o trabalho final é já um mini-project completo. Seram usados recuros online como IBM Q .
Resultados de Aprendizagem
Os principais objectivos e competências a desenvolver são:
- Compreender as implementações clássicas deterministicas para computação e abordadens probabilisticas em hardware convencional.
- Compreender as diferenças entre computação quântica e clássica.
- Discernir potenciais ganhos de desempenho dos algoritmos quânticos versus clássicos.
- Compreender a descrição matemática dos estados quânticos e operações quânticas básicas.
- Entender os actuais desafios de engenharia no desenvolvimento de computadores quânticos.
- Compreender os requisitos de engenharia para a implementação de algoritmos quânticos versus clássicos.
- Compreender os limites científicos dos algoritmos quânticos para otimização.
- Implementar algoritmos de computação quântica usando as ferramentas actualmente disponíveis.
- Estar bem posicionado para usar tecnologias quânticas emergentes.
Estágio(s)
NãoPrograma
:Introdução:
Computação analógica, computação estocástica e sistemas digitais determinísticos
Lei de Moore e o computador do programa armazenado
Computação paralela, aceleradores de hardware e os limites das abordagens clássicas
Computador quântico como acelerador e potenciais ganhos de desempenho
:Computação quântica:
História da computação quântica e abordagens para a construção de Qubits
Entrelaçamento e robustez
Portas Quânticas e Algoritmos Quânticos Universais
Simulação quântica e emulação
: Modelo e ferramentas de computação quântica:
Circuitos e portas quânticas, e efeitos
Docente(s) responsável(eis)
Jorge Nuno de Almeida e Sousa Almada Lobo
Métodos de Avaliação
Avaliação
Exame: 30.0%
Trabalho laboratorial ou de campo: 30.0%
Projecto: 40.0%
Bibliografia
Bibliografia principal / key bibliography
• M. A. Nielsen and I. L. Chuang. Quantum Computation and Quantum Information (10th Anniversary Edition). Cambridge University Press, 2010
• E. Rieffel and W. Polak. Quantum Computing: A Gentle Introduction. MIT Press, 2011.
• Noson S. Yanofsky and Mirco A. Mannucci, 2008, Quantum Computing for Computer Scientists, Cambridge University Press.
• Learn Quantum Computing using Qiskit, Abraham Asfaw, Luciano Bello, Yael Ben-Haim, Sergey Bravyi, Lauren Capelluto, Almudena Carrera Vazquez, Jack Ceroni, Jay Gambetta, Shelly Garion, Leron Gil, Salvador De La Puente Gonzalez, David McKay, Zlatko Minev, Paul Nation, Anna Phan, Arthur Rattew, Javad Shabani, John Smolin, Kristan Temme, Madeleine Tod, James Wootton, URL: https://qiskit.org/textbook/preface.html , 2019