Я також студент, сподіваючись колись розпочати кар'єру в квантових обчисленнях. Я студент фізики, який зацікавився цим предметом близько року тому, і ось деякі речі, які допомогли мені створити фундамент.
З погляду фону лінійна алгебра є єдиним курсом, який має важливе значення для розуміння основ предмета. Причина полягає в тому, що обчислення можна спростити у вигляді серії матриць (званих воротами), що діють на певний вектор (називається стан). Курс квантової механіки знадобиться для більш досконалих досліджень та багатьох застосувань квантових обчислень, але ви досконало кваліфіковані, щоб почати вивчати основи без такого курсу.
Щодо ресурсів, моя порада - почати з чогось легшого, ніж з підручника для першого вступу. Я настійно рекомендую Документи підтримки Microsoft Q #, особливо статті "Концепції квантових обчислень", знайдені тут . Якщо ви хочете почати програмування, Q # буде дуже важко вивчити без досвіду роботи на C # та функціональної мови програмування , тому це може бути не правильною мовою для початку. Це нічого проти мови, але мені було важко, оскільки я ніколи не використовував C # і не мав проблем з читанням специфічних для мови документів перед моїм курсом функціонального програмування. Я особисто багато навчаюсь у Python, тому такі мови, як Cirq Google або Qiskit від IBM, були для мене більш природним вибором.
Після того, як ви ознайомилися з кількома цими статтями про основи, саме тоді я б взяв підручник. Хтось уже згадував "Майк і Айк" ( Квантове обчислення та квантова інформація Майкла Нільсена та Ісаака Чуанга), що є однією з найбільш високо оцінених книг на цю тему. Ще один я хотів би зазначити - « Квантова комп’ютерна наука: вступ Н. Девіда Мерміна», яка є досить доступною для тих, хто не має досвіду в квантовій механіці, принаймні, на кілька розділів. Жодна книга не підійде всім, тому просто спробуйте кілька і подивіться, що для вас має сенс.
Моя остання порада - знайти друга, який буде працювати з матеріалами, або професора, який допоможе вам пройти особливо складні теми. Що слід пам’ятати протягом усієї вашої академічної кар’єри, це те, що математику та суміжні галузі краще використовувати з посібником.
Удачі!