내 배경은 양자 컴퓨팅을 시작하기에 충분합니까?

저는 1 학년 학사 전기 공학 학생입니다. 앞으로 양자 컴퓨팅과 양자 AI를 연구하고 양자 컴퓨터 구축 작업도하고 싶습니다.

Strang의 Linear Algebra 소개를 두 번 마쳤 으며 Axler의 Linear Algebra Done Right 을 마쳤습니다 . MIT OCW 6.041 확률 코스를 마쳤습니다. 미적분학 1, 2 및 3과 미분 방정식을 알고 있습니다.

두 가지 질문이 있습니다.

1. 양자 컴퓨팅을 공부하기에 충분한 배경이 있습니까?
2. 어디서 시작해야합니까 / 어떤 자료를 추천 하시겠습니까?

현재 Early Access에있는 Learn Quantum Computing with Python and Q # 이라는 교과서를 작성 중입니다 . 양자 컴퓨터를 프로그래밍하는 방법을 배우고 양자 컴퓨터가 어떻게 작동하는지에 대한 기초를 배우려는 사람들을 대상으로합니다. 지식 전제 조건만이 일부 언어 (Python은 도움이되지만 실제로는 필요하지는 않음) 및 선형 대수학 (다수 행렬 및 벡터 종류의 물건)으로 프로그래밍됩니다. 저의 공동 저자 인 @ chris-granade 와 저는 현재이 책과 관련된 포럼에서 무엇을하고 있는지에 대한 의견을 듣고 싶습니다. 컨퍼런스와 팟 캐스트 등을위한 할인 코드가 있습니다. !

나는 분명히 그것을 갈 것이라고 말할 것입니다. 나는 당신보다 경험과 수학 지식이 훨씬 적지 만 기초를 배울 수있었습니다. 내 머릿속에는 분명히 어떤 것들이 있지만, 나는 당신이 잘 준비되어 있다고 생각합니다. 더 많은 공부가 필요한 분야는 논리와 고전 컴퓨터 과학입니다. 지식, 심지어 약간의 기본 지식이 있으면 분명히 도움이됩니다. 저는 Chris Bernhardt의 Quantum Computing for Everyone으로 시작했습니다 . 이것은 당신에게 너무 간단 할 수 있지만, 그것은 나에게 좋은 진입 점을 주었다.

결국, 나는 당신의 관심과 열정이 가장 중요하다고 생각하므로, 당신이 그 주제에 매료되면 그것을 추구하십시오!

또한 언젠가 양자 컴퓨팅 분야에서 경력을 쌓기를 희망하는 학부생입니다. 저는 약 1 년 전에 주제에 관심을 갖게 된 물리학 학생이며, 이것이 기초를 세우는 데 도움이 된 몇 가지 사항입니다.

배경의 관점에서 선형 대수학은 주제의 기본을 이해하는 데 필수적인 유일한 과정입니다. 그 이유는 계산이 특정 벡터 (상태라고 함)에 작용하는 일련의 행렬 (게이트라고 함)로 단순화 될 수 있기 때문입니다. 양자 역학의 과정은 고급 연구와 많은 양의 양자 컴퓨팅 응용에 필요하지만, 그러한 과정없이 기초 학습을 시작할 수있는 자격이 있습니다.

리소스 측면에서, 나의 충고는 첫 소개를 위해 교과서보다 가벼운 것으로 시작하는 것입니다. Microsoft Q # 지원 문서, 특히 "Quantum Computing Concepts"기사를 참조 하십시오 . 프로그래밍을 시작하려는 경우 C # 및 기능적 프로그래밍 언어의 배경이 없으면 Q #을 배우기가 매우 어려워서 시작하기에 적합한 언어가 아닐 수 있습니다. 언어에 반대하는 것은 아니지만 C #을 사용한 적이 없으며 기능 프로그래밍 과정 전에 언어 관련 문서를 읽는 데 어려움이 있었기 때문에 힘들었습니다. 저는 개인적으로 파이썬에 대해 많은 교육을 받았으므로 Google의 Cirq 또는 IBM의 Qiskit 과 같은 언어 가 더 자연스러운 선택이었습니다.

기본 사항에 대한 몇 가지 기사를 살펴본 후에는 교과서를 집어 올 것입니다. 누군가가 이미 주제에 대해 가장 높이 평가되는 책 중 하나 인 "Mike and Ike"( Michael Nielsen과 Isaac Chuang의 양자 계산 및 양자 정보 )를 언급했습니다. 제가 언급하고 싶은 또 다른 것은 Quantum Computer Science : N. David Mermin 의 소개 입니다. 이것은 양자 역학에 대한 배경 지식이없는 사람이 적어도 몇 장에 걸쳐 접근 할 수 있습니다. 어떤 책도 모든 사람에게 적합한 것은 아니므로 몇 가지를 시도해보고 자신에게 적합한 것이 무엇인지 확인하십시오.

마지막 조언은 특히 어려운 주제를 다루는 데 도움이되는 친구 나 교수와 함께 일할 친구를 찾는 것입니다. 학업 전반에 걸쳐 기억해야 할 것은 수학과 관련 분야가 가이드와 함께 더 낫다는 것입니다.

행운을 빕니다!

양자 컴퓨팅의 기본 이론을 이해하는 것이 가능해야합니다. 선형 대수를 이해하면 수학이 걸림돌이되지 않습니다. 양자 역학도 마찬가지입니다. 기계의 일부를 이용해야하지만 시작하기 위해 깊이 이해하지 않아도됩니다. 대부분의 입문 QC 리소스는 중첩, 측정, 단일 연산자 및 얽힘 개념의 필수 아이디어를 구축합니다.

양자 컴퓨터 공학은 또 다른 이야기입니다. 그렇게하려면 양자 역학에 대해 더 많은 것을 알아야합니다. 그러나 양자 컴퓨팅의 기본 이론이 여전히 우선시되어야합니다.

시작한다면, brilliant.org (brilliant.org/courses/quantum-computing, 첫 장은 무료입니다)를 확인하십시오. 전체 공개, 나는 가능한 QC 학습 옵션의 상태와 좌절 에서이 과정을 공동 작성했습니다. 큐 비트가 현재 양자 컴퓨팅 (VQE와 같은 하이브리드 고전 / 양자 접근 방식)의 실현에 이르는 것을 배우는 데 도움이됩니다.

그 과정에서 양자 게이트를 조사하고 기본 양자 정보 처리 회로 (예 : 순간 이동 및 초 고밀도 코딩)를 구축하고 양자 속도 향상의 명확한 예를보고 양자 알고리즘의 주요 클래스를 이해합니다. 수학을 배우지 만 과정에 내장 된 양자 컴퓨터를 시뮬레이션했기 때문에 진행 상황을 내부화 할 수 있습니다. 또한 양자 알고리즘을 Microsoft의 Q # 언어로 프로그래밍하고이를 사용하여 양자 화학의 기본 응용 프로그램을 구축하는 방법도 배웁니다.

수학, 프로그래밍, 양자 물리학 등에 대해 더 많이 알수록이 분야는 모든 사람에게 새로운 것입니다. 우리는 모두 끊임없이 배우고 있으므로 확인을해야한다고 생각합니다. 그러나 프로그래밍 기술을 개발하고 (Python은이 영역에서 널리 사용됨) IBM, Rigetti 및 D-Wave와 같은 양자 컴퓨터를 개발하는 회사가 온라인으로 제공 한 자료를 읽기 시작하는 것이 좋습니다. 그것은 당신을 시작할 것입니다. 행운을 빕니다.

마이크와 아이크를 읽기 시작하면 가장 좋을 것 같아요 . 하드 카피를 구입하십시오. 연습을 해보세요. 이것은 논문을 읽기에 충분할 것입니다. 추가 읽기 섹션은 문헌에 들어가기에 적합한 출발점을 제공합니다.

프로그래밍 측면에서 가장 좋은 시작은 Qutip입니다

또한 Jack Hidary의 새로운 저서 "Quantum Computing : Applied Approach" 를보고 기초를 배우기위한 실습 방법을 제공하는 것이 좋습니다.

예. 우리는 과목이 배울 수있는 적성을 가지고 있어야합니다. 양자 물리 기반 컴퓨팅을 배우려는 열망이 있습니다.

컴퓨팅 기술의 미래는 양자이며, 디지털 컴퓨팅은 과거가 될 것이며 곧 0과 1의 바보 같은 기술로 알려질 것입니다.

양자 컴퓨팅에 대한 당신의 관심은 그 주제에 깊이 들어가기에 충분합니다.

양자 컴퓨팅에 관한 최신 저널 및 연구 작업을 진행하십시오. 그럼에도 불구하고 스프링거 출판물 책은 자체 학습에도 좋습니다. 우리는이 책들에서도 많은 다른 참고 문헌을 얻을 수 있습니다.

몇 권의 책에 대한 무료 미리보기는 온라인으로 제공됩니다.

• 양자 컴퓨팅에서의 탐구 (Williams, Colin P.)

• 양자 컴퓨팅 (미카 주 허벤 살로)