🇬🇧 EN

Objetivos

Após concluir a UC com aproveitamento, o aluno deverá:

  • conhecer os conceitos fundamentais da informação quântica e da computação quântica;
  • ser proficiente no uso do modelo computacional quântico padrão;
  • compreender as principais técnicas algorítmicas quânticas, e ser capaz de as utilizar na concepção e análise de novos algoritmos quânticos;
  • ser capaz de implementar e executar algoritmos quânticos no kit de desenvolvimento de software Qiskit;
  • estar familiarizado com as diferentes aplicações da computação quântica e suas limitações.

Estas competências constituem conhecimentos essenciais base para que o aluno possa posteriormente seguir uma carreira na área da Computação Quântica, quer em contexto académico ou contexto empresarial.

Programa

  • Álgebra linear de dimensão finita para mecânica quântica
    • Produto interno, norma, e base ortonormal;
    • Notação de Dirac;
    • Soma directa e tensor de espaços vectoriais;
    • Classes relevantes de operadores.
  • Fundamentos da informação quântica
    • A noção de qubit e sua representação na esfera de Bloch;
    • Operações sobre um qubit;
    • Sistemas de múltiplos qubits e operações relevantes;
    • Medição quântica;
    • Entrelaçamento quântico e suas aplicações.
  • Algoritmia quântica
    • Introdução aos algoritmos quânticos;
    • Algoritmos baseados em amplificação de fase;
    • Algoritmos baseados na transformada de Fourier quântica;
    • Algoritmos híbridos clássico-quânticos.
  • Programação quântica
    • Programação quântica em Qiskit.

Bibliografia

  • M. A. Nielsen and I. L. Chuang. Quantum Computation and Quantum Information (10th Anniversary Edition). Cambridge University Press, 2010.
  • Hiu Yung Wong, Introduction to Quantum Computing, Springer, 2022.
  • E. Rieffel and W. Polak. Quantum Computing: A Gentle Introduction. MIT Press, 2011.
  • F. Kaye, R. Laflamme and M. Mosca. An Introduction to Quantum Computing. Oxford University Press, 2007.
  • N. S. Yanofsky and M. A. Mannucci. Quantum Computing for Computer Scientists. Cambridge University Press, 2008.
  • W. Scherer. Mathematics of Quantum Computing. Springer, 2019.
  • P. Selinger. Matrix Theory and Linear Algebra. Lyryx Learning, 2024.

Atualizado: