Quantum Computing - course description

General information

Course name	Quantum Computing
Course ID	11.3-WK-IiED-PKK-S22
Faculty	Faculty of Mathematics, Computer Science and Econometrics
Field of study	Informatics and Econometrics
Education profile	academic
Level of studies	Second-cycle studies leading to MS degree
Beginning semester	winter term 2022/2023

Course information

Semester	4
ECTS credits to win	5
Course type	optional
Teaching language	polish
Author of syllabus	mgr inż. Andrzej Majczak

Classes forms

The class form	Hours per semester (full-time)	Hours per week (full-time)	Hours per semester (part-time)	Hours per week (part-time)	Form of assignment
Lecture	30	2	-	-	Credit with grade
Laboratory	30	2	-	-	Credit with grade

Aim of the course

Przedstawienie koncepcji komputerów kwantowych.
Przedstawienie przykładów obliczeń kwantowych i zastosowania komputerów kwantowych.
Zdobycie przez studenta wiedzy i umiejętności w zakresie podstaw programowania komputerów kwantowych.

Prerequisites

Algebra liniowa, podstawy programowania C/C++, Java lub Phyton.

Scope

Wykład
1. Dlaczego potrzebujemy komputerów kwantowych.
2. Jak działają komputery kwantowe.
3. Co to są obliczenia kwantowe.
4. Koncepcje kwantowe, w tym superpozycja, splątanie i niepewność.
5. Nauka programowania w obliczeniach kwantowych.
6. Gdzie są używane komputery kwantowe.
7. Studium przypadku, w jaki sposób kwanty mogą usprawnić aplikacje branżowe.
Laboratorium
1. Sieć IBM Quantum.
2. Wprowadzenie do platformy Qiskit, pakietu SDK (Software Development Kit)
3. Kodowanie pierwszego obwodu kwantowego z wykorzystaniem platformy Qiskit.
4. Tworzenie i uruchamianie obwodów za pomocą IBM Quantum Composer.
5. Prototypowe aplikacje w chmurze.
6. Programy kwantowe w Pythonie.
7. Zaawansowane badania w zakresie obliczeń kwantowych.

Teaching methods

Wykład
Wykład problemowy, przedstawienie koncepcji kwantowych i studium przypadku.
Laboratorium
Ćwiczenia laboratoryjne w pracowni komputerowej, pisanie i uruchamianie samodzielnie napisanych programów na zadane przez prowadzącego tematy.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description	Outcome symbols	Methods of verification	The class form

Assignment conditions

Sprawdzanie stopnia przygotowania studentów oraz ich aktywności w trakcie ćwiczeń laboratoryjnych.
Uzyskanie pozytywnych ocen z ćwiczeń laboratoryjnych przewidzianych do realizacji w ramach programu laboratorium.
Pisemne kolokwium na zaliczenie wykładu składające się z pytań i zadań weryfikujący znajomość przerobionego materiału.
Na ocenę końcową z przedmiotu składa się ocena z laboratorium (50%) i ocena z wykładu (50%). Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest pozytywna ocena z laboratorium i
wykładu.

Notes

Modified by dr Ewa Synówka (last modification: 13-02-2024 17:22)

Generate PDF for this page