随着我们深入研究机器学习,似乎可以通过Coursera,edX等在该主题上在线找到许多值得尊敬的课程。由于量子计算仍处于起步阶段,更不用说令人生畏的艰巨性,提供易于理解的入门课程至关重要。
我能够找到这些课程:
但是,我不确定第二门课程的相关性。
显然,随着主题逐渐成为主流,这个问题可能会在不久的将来得益于答案。
随着我们深入研究机器学习,似乎可以通过Coursera,edX等在该主题上在线找到许多值得尊敬的课程。由于量子计算仍处于起步阶段,更不用说令人生畏的艰巨性,提供易于理解的入门课程至关重要。
我能够找到这些课程:
但是,我不确定第二门课程的相关性。
显然,随着主题逐渐成为主流,这个问题可能会在不久的将来得益于答案。
Answers:
我亲自上了Vazirani教授的EdX量子力学和量子计算(UC Berkeley)课程。该课程现已存档,但是您仍然可以访问YouTube上的讲座。它涵盖了量子力学的基础知识,并对一些最流行的量子算法进行了很好的概述。
关于本课程(来自课程页面):
量子计算是一个了不起的学科,它建立在伟大的计算发现之上,即基于量子力学的计算机具有指数级的功能。本课程的目的是使这种最前沿的材料可以广泛地提供给本科生,包括以前没有接触过量子力学的计算机科学专业的学生。本课程首先使用量子位(或量子位)和量子门的概念简单介绍量子力学的基本原理。这种处理强调了对象的自相矛盾性质,包括纠缠,非局部相关,无克隆定理和量子隐形传态。该课程涵盖了量子算法的基础知识,包括量子傅立叶变换,周期发现,Shor' s用于分解整数的量子算法,以及用于NP完全问题的量子算法的前景。它还讨论了量子计算机实验实现背后的基本思想,包括绝热量子优化的前景和D-Wave争议。
如果您正在寻找阅读材料而不是视频,我会读本科的约翰·普雷斯基尔(John Preskill)的讲义,以了解有关该主题的更多信息,并认为它们确实内容丰富且功能完善。它们最初写于1997年,但自2015年起进行了现代更新。
从网站:
课程说明
量子信息理论和量子计算。经典信息理论概述,量子信息压缩,通过嘈杂通道的量子信息传输,量子纠缠,量子密码学。经典复杂性理论,量子复杂性,有效的量子算法,量子纠错码,容错量子计算,量子计算的物理实现概述。
先决条件
该课程材料应该是物理学家,数学家,计算机科学家和工程师感兴趣的,因此我们希望使具有各种背景的人们都可以使用该课程。
当然,上一门有关量子力学的课程可能会很有用,尽管这可能不是必需的。知道一些有关(经典)信息论,(经典)编码论和(经典)复杂性理论的知识也将很有用,因为该课程的主要目标是将这些主题推广到量子信息中。但是,当我们接触到该材料时,我们将对其进行审查,因此,如果您以前从未看过它,则无需担心。在量子编码的讨论中,我们将使用一些基本的群论。
相关地,还有一个 门有关量子密码学的课程。主要讲师是斯蒂芬妮·韦纳(Stephanie Wehner)和托马斯·维迪克(Thomas Vidick),罗纳德·汉森(Ronald Hanson),尼古拉斯·吉辛(Nicolas Gisin)和大卫·埃尔库斯(David Elkouss)进行了客座演讲。其描述如下:
当每个人都可以收听时,您如何分辨一个秘密?在本课程中,您将学习如何使用量子效应(例如量子纠缠和不确定性)来实现具有传统上无法实现的安全级别的加密任务。
这门跨学科的课程介绍了量子密码术的令人兴奋的领域,该领域是由代尔夫特理工大学的QuTech和加利福尼亚理工学院合作开发的。在课程结束时,您将:
配备了用于理解,设计和分析量子协议的基本工具箱。
了解量子密钥分发协议。
了解如何测试不受信任的量子设备。
熟悉现代量子密码学-超越量子密钥分发。
我刚刚发现了这一点:https : //brilliant.org/courses/quantum-computing/,我只是做了介绍,但是其余的很有前途。
在说明的最后:
我们的重点是学习如何利用量子力学定律进行计算。到最后,您将了解量子信息世界的各种方法,对量子电路的来龙去脉进行了实验,并编写了前100行量子代码,而对详细的量子物理学却一无所知。