מבוא

סקירה כללית ומוטיבציה

לפני שמתחילים, אנא מלאו סקר לפני הקורס קצר זה, שחשוב לשיפור תכני הקורס וחוויית המשתמש שלנו.

ברוכים הבאים לאלגוריתמי אלכסון קוונטיים!

העולם מלא בבעיות בעלות חשיבות קריטית לבני אדם, שניתן לנסח אותן כבעיות אלכסון מטריצות. זה חוצה תחומים מפיננסים ועד פיזיקה, וחל על מערכות שונות כמו אתרי קישור כימיים ורשתות הפצה. אפילו שיטות פתרון בעיות אחרות כגון למידת מכונה מנצלות את כוחן של מטריצות. ההתקדמות בחישוב קלאסי אפשרה לבצע אלכסון של מטריצות בגדלים מדהימים. אך עדיין קיימות בעיות החורגות מגבולות אלגוריתמי האלכסון הקלאסיים המדויקים.

אלגוריתמי אלכסון קוונטיים (QDAs) מנצלים את כוחם של מחשבים קוונטיים בשילוב עם גישות קלאסיות. משמעות הדבר שונה עבור אלגוריתמים שונים. במקרים מסוימים, האלגוריתם משתמש במחשב הקוונטי להערכת ערכי ציפייה של מטריצות ומשתמש במחשבים קלאסיים להפעלת אלגוריתמי אופטימיזציה וריאציוניים. זה נכון, למשל, עבור ה-variational quantum eigensolver (VQE). במקרים אחרים, מדידות קוונטיות משמשות לזיהוי תת-מרחבים מתאימים שבהם ניתן להטיל את המטריצה שלנו, והאלכסון של המטריצה המוטלת מתבצע לחלוטין קלאסית. זה מתאר שיטות אלכסון קוונטי מבוסס דגימה (SQD), חלק מהשיטות המרגשות ביותר בעידן הנוכחי של החישוב הקוונטי.

קורס זה מספק סקירה של מספר גישות לאלכסון קוונטי. אנו מספקים רקע על השיטות הקלאסיות שנעשה בהן שימוש, או שהניעו את הפיתוח של האלגוריתמים הקוונטיים, ומדריכים צעד אחר צעד את המימוש של האלגוריתמים הקוונטיים על מחשבים קוונטיים אמיתיים. ישנה דיון מעמיק בגורמים הקובעים את יעילות הגישות תוך שימוש באלגוריתמים קלאסיים וקוונטיים. זה קריטי לקביעת האם הבעיה שלכם מרוויחה מאלגוריתם קוונטי מסוים. על ידי קישור גישות מתמטיות מופשטות עם חומרה קוונטית חדשנית, תוכנית הלימודים מאפשרת למשתתפים להתמצא בנוף המשתנה במהירות של טכניקות חישוב קוונטי.

מטרות למידה של הקורס

בסיום הקורס, תוכלו לצפות לרכוש את הכישורים והיכולות הבאות. הלומדים יהיו מסוגלים:

1. לזהות מספר יישומים תעשייתיים של אלכסון מטריצות גדולות.

2. לזהות מספר גישות אלכסון קלאסיות ומקביליהן הקוונטיים.

3. להסביר אילו גורמים קובעים את יעילות ה-QDAs.

4. לזהות מספר יתרונות וחסרונות יחסיים של QDAs נפוצים.

5. לממש QDAs תוך שימוש ב-Qiskit Runtime primitives ובעקבות תבניות Qiskit.

6. לזהות סוגי בעיות המתאימים ביותר ל-QDAs.

7. להתאים דוגמת בעיה לבעיה הספציפית שלהם.

8. להכיר את האילוצים של מימוש QDAs על מחשבים קוונטיים לפני סבילות לתקלות בקנה מידה גדול.

מבנה הקורס

קורס זה מורכב ממספר שיעורים. כל שיעור כולל מספר שאלות בדיקה לאורך הטקסט, כדי שתוכלו לתרגל כישורים חדשים או לבדוק את הבנתכם תוך כדי. אלה אינן חובה.

בסוף הקורס יש חידון של 20 פריטים. עליכם לקבל ציון של לפחות 70% בחידון זה כדי לקבל את תג אלגוריתמי האלכסון הקוונטיים שלכם, דרך Credly. אם תקבלו לפחות 70%, התג שלכם יישלח אוטומטית לאימייל שלכם, זמן קצר לאחר מכן. קיימת הגבלה על מספר הפעמים שניתן לגשת לחידון זה. ראו את החידון לפרטים נוספים.

מבנה הקורס הוא כדלקמן:

• שיעור 0: מבוא וסקירה כללית
• שיעור 1: Variational quantum eigensolver
• שיעור 2: Krylov quantum diagonalization
• שיעור 3: אלכסון קוונטי מבוסס דגימה
• שיעור 4: יישום SQD
• שיעור 5: Krylov quantum diagonalization מבוסס דגימה
• מבחן לתג