Я студент інформатики і зараз шукаю ресурси, звідки я можу дізнатися про квантові комп'ютери, моделі квантових обчислень, принципи їх роботи, їхні ворота та деякі прості квантові алгоритми.
Я студент інформатики і зараз шукаю ресурси, звідки я можу дізнатися про квантові комп'ютери, моделі квантових обчислень, принципи їх роботи, їхні ворота та деякі прості квантові алгоритми.
Відповіді:
Кураторний список ресурсів можна знайти тут .
У випадку, якщо посилання вище одного дня загине, я повинен вибрати деякі основні моменти. Хоча це буде цілком суб’єктивно
Книга Квантове обчислення та квантова інформація Нільсена та Чуанга є хорошим прочитанням, щоб познайомитись із світом квантових обчислень. Книга передбачає мінімальний попередній досвід роботи з квантовою механікою та інформатикою, а натомість має на меті бути самостійним ознайомленням із відповідними особливостями обох, тому це справді приємна відправна точка для всіх, хто бажає познайомитись із світом квантової інформації наука.
Я відповім на це запитання двома способами: один, я розповім вам, як я навчився, а два - розповім, як би мені хотілося, щоб я навчився з користю заднього огляду. Різні люди будуть цінувати один більше, ніж інший, але обидва цінніші, ніж гігантський список ресурсів із нульовими орієнтирами, з чого почати.
Як я дізнався
Я почав, як і ви, маючи бакалаврську освіту з інформатики. Я почав читати квантову інформатику: вступ Н. Девіда Мерміна. Це дуже хороший підручник, але я абсолютно не міг його знехтувати. Мені довелося переконатися, що я зрозумів кожен рядок, перш ніж переходити до наступного. У мене склалося враження, що я не дуже швидко вчився, коли насправді (через щільність підручника) я приймав величезну кількість інформації.
Через кілька тижнів з підручником Мермін я купив « Квантове обчислення для вчених-комп’ютерів» Янофського та Манукчі. Це набагато м'якше введення, ніж Мермін, майже занадто м'яке: я пропустив перші кілька глав про лінійну алгебру і складні числа. Однак у поєднанні з підручником Мерміна я добре зрозумів основи квантових обчислень. Саме в цей момент я досяг свого особистого порогу відчуття, що я "зрозумів" квантові обчислення.
Люди часто рекомендують для початківців квантові обчислення та квантову інформацію від Nielsen & Chuang (їх також називають "Майком і Айком"). Я вважаю, що це не хороша порада. Якби я намагався вчитися з цього підручника, я б не зміг. Однак це чудовий підручник після того, як ви вже зрозуміли основи . Анекдотично я знав двох людей, які намагалися вивчити квантові обчислення одночасно з мною: один використовував Mike & Ike, а другий використовував книгу під назвою Quantum Computing: A Gentle Introduction . Жоден із цих людей сьогодні не розуміє квантових обчислень.
Як я хотів би, щоб я навчився
Мій досвід вивчення квантових обчислень вимагав величезної кількості розумових зусиль, і врешті-решт, те, що я навчився, насправді не було складним! Отже, я створив лекцію під назвою Квантове обчислення для вчених-комп'ютерів ( слайди ), яка є лекцією, до якої я хотів би отримати доступ, перш ніж спробувати прочитати будь-які підручники. Лекція є популярною та добре сприйнятою, і я думаю, що вона охоплює всі речі, які справді є концептуально складними; Після того, як ви перейдете ці концептуальні перешкоди, ви можете застосувати свої звичайні навички інформатики, щоб дізнатися все інше про квантові обчислення, які вам потрібні (як працюють конкретні алгоритми тощо). Отже, мій посібник з вивчення «задніх поглядів» такий:
Удачі!
Це дійсно залежить від того, де знаходиться ваш мозок. Зокрема, скільки математики у вас під поясом. Значна частина того, що вам потрібно буде зрозуміти, міститься в лінійній алгебрі (над складними числами). Більшість пояснень я бачу, як тензорні твори жорстоко важко зрозуміти як новачок. Насправді можна зробити так, що все поле квантових обчислень було стримане нашим розумінням тензорних продуктів та вмінням працювати з ними (обчислити). У цьому напрямку я б дуже рекомендував останню книгу Кокке і Кіссінджера "Зображення квантових процесів." Хоча, можливо, ви б хотіли спочатку боротися з більш традиційним текстом, щоб більше оцінити схематичний підхід.