趋近智
量子计算代表了计算逻辑的转向,它利用量子力学原理来处理信息。本课程旨在帮助人工智能工程师理解量子系统的运行方式。内容重点在于从经典比特到量子比特(qubit)的演变,讲解决定量子态的数学结构。
你将学习量子力学必备的线性代数要点,包括向量 (vector)、矩阵和张量积。课程会分析叠加和纠缠的特性,展示这些现象如何实现独特的计算能力。通过理论与 Python 编写相结合,你将构建量子线路,应用量子门,并模拟测量结果。本内容是学习量子算法的技术初阶手册。
先修课程 掌握 Python 基本语法
级别:
量子入门
定义量子比特,并使用狄拉克符号区分其与经典比特的行为。
数学背景
应用线性代数知识,包括复数、向量空间和幺正矩阵。
量子门
使用单量子比特门和多量子比特门构建量子线路,从而操作状态向量。
量子纠缠
创建并测量纠缠态,以演示量子关联。
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