Introducción a la computación cuántica

Tomás Fernández Pena, Univ. de Santiago de Compostela (tf.pena@usc.es)

Programa (tentativo):

Día 1. Martes 23/6/26 17:30-20:00

• Introducción a la computación cuántica

  • ¿Qué es la computación cuántica?
  • Historia de la computación cuántica
  • Sistemas cuánticos actuales
  • Introducción a Qiskit

• Bits y cúbits

  • Bits y puertas clásicas
  • Bits cuánticos o cúbits

Día 2. Jueves 25/6/26 17:30-20:00

• Bits y cúbits (continuación)
  • Puertas cuánticas
  • Estados entrelazados
  • Medida del estado
    • Observables y valor esperado
    • (Opcional) Errores, matrices de densidad y estados mezcla

Día 3. Martes 30/6/26 17:30-20:00

• Algoritmos cuánticos clásicos
  • Paralelismo cuántico
  • Algoritmo "simples": Deutsch, Deutsch-Jozsa, Bernstein-Vazirani, Simon
  • Algoritmo de búsqueda de Grover: amplificación de amplitud
  • Algoritmos avanzados
    • Transformada de Fourier cuántica (QFT)
    • Quantum phase estimation (QPE)
    • Algoritmo de factorización Shor

Día 4. Jueves 2/7/26 17:30-20:00

• Algoritmos cuánticos de optimización
  • Introducción a los problemas de optimización
  • Problemas de optimización binaria cuadrática sin restricciones (QUBO) y modelo Ising
  • Problemas de optimización binaria con restricciones
  • Computación cuántica adiabática y Quantum Annealing

Día 5. Martes 7/7/26 17:30-20:00

• Algoritmos cuánticos de optimización (continuación)
  • Algoritmos variacionales y circuitos parametrizados
  • Algoritmo cuántico de optimización aproximada (QAOA)
  • Otros algoritmos cuánticos de optimización

Día 6. Jueves 9/7/26 17:30-20:00

• Introducción al Quantum Machine Learning (QML)
  • Introducción
  • Codificacion de la información
  • Máquinas de soporte vectorial cuánticas (QSVMs)
  • Redes neuronales cuánticas (QNNs)
  • QNNs en Qiskit
  • Otras librerías para QML

• Fundamentos matemáticos de la computación cuántica
  • Números complejos
  • Espacios de Hilbert
  • Operadores lineales y matrices
  • Autovalores y autovectores
  • Tipos de matrices

• IBM Quantum Learning https://learning.quantum.ibm.com/
• Michael A. Nielsen & Isaac L. Chuang, Quantum Computation and Quantum Information, Cambridge Univ. Press, 2010.
• Noson S. Yanofsky & Mirco A. Mannucci, Quantum Computer for Computer Scientist, Cambridge Univ. Press, 6ª ed, 2020.
• Elías F. Combarro & Samuel González-Castillo, A Practical Guide to Quantum Machine Learning and Quantum Optimization, Packt Publishing, 2023.