Lecturas adicionales: Recursos de aprendizaje de computación cuántica

Este artículo compila algunos de los recursos más populares que podría encontrar útil al aprender computación cuántica.

Recursos de computación cuántica de Microsoft

Aprenda a desarrollar y aplicar soluciones de computación cuántica con los Quantum Development Kit servicios y Azure Quantum.

• Ruta de aprendizaje de Azure Quantum: una ruta de aprendizaje interactiva, gratuita y práctica. En estos módulos, obtendrá información sobre la computación cuántica y cómo desarrollar soluciones cuánticas mediante Q# y Azure Quantum Development Kit.
• Quantum Katas: una colección de tutoriales de programación cuántica autodirigidosQ#.
• Vídeos de Azure Quantum: una lista de reproducción con vídeos de anuncios, demostraciones y discusiones de Azure Quantum Quantum Quantum Series.
• Q# ejemplos de código: empiece a compilar su primera solución cuántica con esta colección de ejemplos de código listos para usar.
• Q# blog: un blog escrito por desarrolladores para desarrolladores. Puede leer sobre el QDK y Q# la información más reciente, y obtener información sobre los desafíos cuánticos y los anuncios de hackathons.
• Publicaciones de investigación: lea sobre el último avance en hardware cuántico y los algoritmos desarrollados por los investigadores de Microsoft.

Estos y más recursos de computación cuántica se pueden encontrar en la página de aprendizaje cuántico de Microsoft.

Q# contenido creado por la comunidad

La comunidad cuántica crea y desarrolla los siguientes recursos que están entusiasmados con la programación cuántica.

Libros creados por la comunidad

• Introducción a la computación cuántica con Q# y QDK, Filip Wojcieszyn, Springer, 2022.
• Q# Pocket Guide, Mariia Mykhailova, O'Reilly, 2021.
• Presentación de Microsoft Quantum Computing para desarrolladores, Johnny Hooyberghs, Springer, 2021.
• Obtenga información sobre la computación cuántica con Python y Q# : un enfoque práctico, S. Kaiser y C. Granade. Manning Publications, 2021.

Blogs creados por la comunidad

• Awesome qsharp: lista de código abierto del código y los recursos de Q#.
• Q# Comunidad: un espacio de GitHub para proyectos controlados por la comunidad.

Foros y comunidades para desarrolladores cuánticos

• Quantum Computing StackExchange: comunidad en línea para que los desarrolladores cuánticos aprendan y compartan sus conocimientos.

• Subreddit para la computación cuántica: comunidad en línea de Reddit para analizar las noticias y los desarrollos más recientes en el ámbito de la computación cuántica.

Cursos de computación cuántica

Consulte los siguientes cursos de aprendizaje de computación cuántica.

• Computación cuántica con Microsoft QDK: una serie de proyectos dinámicos que le ayudarán a aprender el desarrollo de software cuántico mediante la creación de proyectos de un extremo a otro. Explore todo el potencial de quantum para la criptografía, la transmisión de datos, la reconstrucción de datos, etc.

• Computación cuántica: curso de Brilliant: aprenda a compilar algoritmos cuánticos desde cero con un equipo cuántico simulado en el explorador en este curso, creado en colaboración con investigadores cuánticos y profesionales de Microsoft, X e IQIM de Caltech.
• Computación cuántica a través de cómics: clases de HackadayU: aprenda sobre conceptos de computación cuántica y programación de algoritmos a través de la discusión en el aula e cómics intuitivos.

Bibliografía

La siguiente bibliografía es una colección de publicaciones que abarcan una amplia gama de temas de computación cuántica.

Computación cuántica para principiantes

Si es entusiasta del mundo cuántico y quiere empezar a aprender la teoría detrás de la computación cuántica, las siguientes publicaciones le darán instrucción sobre temas como la física cuántica, la informática y el álgebra lineal.

• Nielsen, M. A. & Chuang, I. L. Computación cuántica e Información cuántica. Computación cuántica e información cuántica. Reino Unido: Cambridge University Press, 2010.
• Kaye, P., Laflamme, R., & Mosca, M. Una introducción a la computación cuántica. Oxford University Press, 2007.
• Rieffel, E. G., & Polak, W. H. Quantum computing: Una introducción suave. MIT Press, 2011.

Diferentes tipos de cúbits

• Sergio Bravyi, Oliver Dial, Jay M. Gambetta, Dario Gil y Zaira Nazario. El futuro de la computación cuántica con cúbits superconductores, 2022.
• Microsoft Quantum. Dispositivos híbridos InAs-Al pasando el protocolo de brecha topológica, arXiv:2207.02472 [cond-mat.mes-hall], (2022).
• M Saffman. Computación cuántica con cúbits atómicos e interacciones de rydberg: progreso y desafíos, Journal de física B: Física atómica, molecular y óptica, 49(20):202001, (2016).
• J. I. Cirac y P. Zoller. Cálculos cuánticos con iones atrapados en frío, Phys. Rev. Lett., 74:4091–4094 (1995).

Corrección de errores cuánticos

• Michael Beverland, Vadym Kliuchnikov y Eddie Schoute. Compilación de código surface a través de rutas de acceso separadas por bordes, PRX Quantum, 3:020342, (2022) .
• Adam Paetznick, Christina Knapp, Nicolas Delfosse, Bela Bauer, Jeongwan Haah, Matthew B. Hastings y Marcus P. da Silva. Rendimiento de los códigos de floquet planar con cúbits basados en majorana, 2022.
• Austin G. Fowler, Storage Mariantoni, John M. Martinis y Andrew N. Cleland. Códigos de superficie: hacia el cálculo cuántico práctico a gran escala, Phys. Rev. A, 86:032324, (2012).
• Daniel Gottesman. Introducción a la corrección cuántica de errores y cálculo cuántico tolerante a errores. En ciencia de la información cuántica y sus contribuciones a las matemáticas, Actas de Symposia en Matemáticas aplicadas, volumen 68, páginas 13–58, (2010).

Estimación de recursos

• M. E. Beverland, P. Murali,1 M. Troyer, K. M. Svore, T. Hosystemer, V. Kliuchnikov, G. Low, M. Soeken, A. Sundaram y A. Vaschillo. Evaluación de los requisitos para escalar a ventajas cuánticas prácticas, arXiv:2211.07629v1, 2022.
• Isaac H. Kim, Ye-Hua Liu, Sam Pallister, William Pol, Sam Roberts y Eunseok Lee. Estimación de recursos tolerantes a errores para simulaciones químicas cuánticas: Caso práctico sobre moléculas electrolíticas de batería de iones de li. Phys. Rev. Research, 4:023019, abr 2022.
• Giulia Meuli, Mathias Soeken, Martin Roetteler y Thomas H ́aner. Habilitación de compiladores cuánticos con reconocimiento de precisión mediante la estimación de recursos simbólicos, Proc. Programa ACM. Lang., 4(OOPSLA), 2020.

Computación cuántica tolerante a errores

• Roberto Bombin, Chris Dawson, Ryan V. Mishmash, Naomi Nickerson, Fernando Pastawski y Sam Roberts. Bloques lógicos para el cálculo cuántico topológico tolerante a errores, 2021.
• Antonio D. C'orcoles, Abhinav Kandala, Ali Javadi-Abhari, Douglas T. McClure, Andrew W. Cross, Kristan Temme, Paul D. Nation, Matthias Steffen y Jay M. Gambetta. Desafíos y oportunidades de sistemas de computación cuántica a corto plazo, Procedimientos del IEEE, 108(8):1338–1352 (2020).
• Michael Edward Beverland. Hacia equipos cuánticos realizables, tesis de doctorado, Instituto de Tecnología de California, 2016.
• Peter W Shor. Cálculo cuántico tolerante a errores. En Actas de la 37ª conferencia sobre fundamentos de la informática, páginas 56–65. IEEE (1996).

Química cuántica

• J. Tilly, Hongxiang Chen, Shuxiang Cao, D. Picozzi, K. Setia, Ying Li, E. Grant, L. Wossnig, I. Rungger, G. Booth, J. Tennyson. The Variational Quantum Eigensolver: una revisión de métodos y procedimientos recomendados, arXiv:2111.05176v3 [quant-ph], 2022.
• V. von Burg, Guang Hao Low, T. Häner, D.S. Steiger, M. Reiher, M. Roetteler y M. Troyer. La computación cuántica mejoró la catalysis computacional. Phys. Rev. Research 3, 033055 (2021).
• Bela Bauer, Sergio Bravyi, Mario Motta y Garnet Kin-Lic Chan. Algoritmos cuánticos para la química cuántica y la ciencia de materiales cuánticos, Revisiones químicas, 120(22):12685–12717 (2020).