Вступ
Ласкаво просимо до курсу з квантових обчислень промислового масштабу!
Перш ніж розпочати, заповни це коротке опитування перед курсом — це важливо для вдосконалення нашого змісту та досвіду користувачів.
Цей курс базується на живому курсі, проведеному в Університеті Токіо у 2024 році. Кожен урок складається з PDF-файлу, який використовувався під час лекцій, та практичної лабораторної роботи. В окремих випадках лабораторні роботи є стислими і лише демонструють робочий процес, а пояснення містяться у відповідному PDF. В інших випадках лабораторні роботи містять детальні пояснення та математичне обґрунтування.
Уроки 2–6 охоплюють відомі алгоритми, зокрема алгоритм Гровера та квантову оцінку фази. Ці алгоритми безперечно важливі для розуміння потенційної потужності квантових обчислень, але здебільшого вони є другорядними щодо розрахунку промислового масштабу, до якого ми рухаємось. Якщо ти тільки починаєш вивчати квантові обчислення, обов'язково опрацюй ці уроки. Якщо ж у тебе вже є значний досвід, ці уроки не додадуть нічого нового стосовно конкретного розрахунку промислового масштабу.
Уроки 7 –8 охоплюють квантове та класичне моделювання. Урок про класичне моделювання написаний професором Йосіакі Кавасе з Університету Токіо та розміщений на GitHub.
Урок 9 присвячений сучасному апаратному забезпеченню для квантових обчислень.
Починаючи з уроку 10, ми розглядаємо теми, особливо важливі в контексті розрахунків промислового масштабу. Розуміння оптимізації схем (урок 10) та пом'якшення помилок (урок 11) є критично важливим для отримання якісних результатів у цьому масштабі. Сам розрахунок промислового масштабу починається в уроці 12 і завершується в уроці 14.
На початку кожного уроку надано приблизні оцінки необхідного часу роботи QPU, проте твої розрахунки можуть дещо відрізнятися. З цим курсом не пов'язано жодного тесту чи бейджа.
Сподіваємось, ці навчальні матеріали стануть у пригоді тобі та твоїм студентам у досягненні корисних квантових обчислень.
Завантажити PDF вступної лекції. Зверни увагу, що деякі фрагменти коду у PDF-файлах можуть застаріти, оскільки це статичні зображення.