Hoppa till huvudinnehållet

DD2367 Kvantberäkning för dataloger 7,5 hp

Kvantberäkning är ett nytt datorparadigm i skärningspunkten mellan datavetenskap, fysik och matematik. Den här kursen är utformad för att ge en omfattande introduktion till kvantberäkning, som täcker dess algoritmer, hårdvara och programmeringsmetoder. Kursen är lämplig för datavetare på alla nivåer, inklusive de utan formell bakgrund i matematik eller fysik, och innehåller programmeringsövningar för att förstärka nyckelbegrepp.

Kursen är uppdelad i tre moduler som täcker grunderna i programmering för kvantprocessorer. I den första modulen kommer du att lära dig om grunderna i kvantberäkning, inklusive kvantbitar och grindar och hårdvaran som används för att implementera dem. I den andra modulen kommer du att introduceras till kvantalgoritmens primitiver, såsom kvantaritmetik och logik, amplitudförstärkning och fasuppskattning. Slutligen, i den tredje modulen kommer du att utforska de viktigaste applikationerna, inklusive kvantsökning och Shors faktoriseringsalgoritmer.

Välj termin och kursomgång

Välj termin och kursomgång för att se aktuell information och mer om kursen, såsom kursplan, studieperiod och anmälningsinformation.

Kursval

Gäller för kursomgång

HT 2024 quantcs24 programstuderande

Anmälningskod

50294

Rubriker med innehåll från kursplan DD2367 (HT 2023–) är markerade med en asterisk ( )

Innehåll och lärandemål

Kursinnehåll

Kursen är organiserad i tre moduler som täcker grunderna i programmering av kvantprocessorer (QPU). Den första modulen täcker grunderna för kvantberäkning, inklusive kvantbitar och kvantgrindar och förverkligande i maskinvara. Den andra modulen presenterar kvantalgoritmens primitiver, såsom kvantaritmetik och logik, amplitudförstärkning och fasuppskattning. Den tredje modulen introducerar de viktigaste QPU-tillämpningarna, såsom kvantsökning, Shors faktoriseringsalgoritm och kvantmaskininlärning.

Lärandemål

Efter godkänd kurs ska studenten kunna

  • beskriva komplexa tal och komplexa vektorrum för kvantberäkning
  • beskriva superposition av tillstånd, icke-lokaliserade effekter och probabilistiska lagar
  • jämföra klassisk databehandling med kvantberäkning när det gäller fördelar och nackdelar
  • generalisera begreppen bit, klassiska grindar och register till begreppen kvantbit, kvantgrindar och kvantregister
  • lista, formulera och beskriva nyckelalgoritmer i kvantberäkning
  • beskriva maskinvara som kan förverkliga kvantberäkningar

i syfte att utforma kvantalgoritmer och program som kan köras på nuvarande och nästa generations kvantdatorer.

Kurslitteratur och förberedelser

Särskild behörighet

Kunskaper i linjär algebra, 7,5 hp, motsvarande slutförd kurs SF1624/SF1672.

Kunskaper och färdigheter i programmering, 6 hp, motsvarande slutförd kurs DD1337/DD1310-DD1319/DD1321/DD1331/DD100N/ID1018.

Rekommenderade förkunskaper

Ingen information tillagd

Utrustning

Ingen information tillagd

Kurslitteratur

Ingen information tillagd

Examination och slutförande

När kurs inte längre ges har student möjlighet att examineras under ytterligare två läsår.

Betygsskala

A, B, C, D, E, FX, F

Examination

  • LAB1 - Laborationer, 2,0 hp, betygsskala: P, F
  • LAB2 - Laborationer, 2,0 hp, betygsskala: P, F
  • LAB3 - Laborationer, 2,0 hp, betygsskala: P, F
  • PRO1 - Projektarbete, 1,5 hp, betygsskala: A, B, C, D, E, FX, F

Examinator beslutar, baserat på rekommendation från KTH:s handläggare av stöd till studenter med funktionsnedsättning, om eventuell anpassad examination för studenter med dokumenterad, varaktig funktionsnedsättning.

Examinator får medge annan examinationsform vid omexamination av enstaka studenter.

Möjlighet till komplettering

Ingen information tillagd

Möjlighet till plussning

Ingen information tillagd

Examinator

Etiskt förhållningssätt

  • Vid grupparbete har alla i gruppen ansvar för gruppens arbete.
  • Vid examination ska varje student ärligt redovisa hjälp som erhållits och källor som använts.
  • Vid muntlig examination ska varje student kunna redogöra för hela uppgiften och hela lösningen.

Ytterligare information

Kursrum i Canvas

Registrerade studenter hittar information för genomförande av kursen i kursrummet i Canvas. En länk till kursrummet finns under fliken Studier i Personliga menyn vid kursstart.

Ges av

Huvudområde

Datalogi och datateknik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Påbyggnad

Ingen information tillagd

Kontaktperson

Stefano Markidis, e-post: markidis@kth.se