Programování kvantových počítačů a kvantové algoritmy

Znalosti
• Porozumění kvantovému výpočetnímu modelu – Studenti pochopí základní koncepty kvantového výpočtu, včetně kvantových bitů (qubitů), superpozice, provázání (entanglementu) a měření.
• Znalost kvantových algoritmů – Studenti se seznámí s nejdůležitějšími kvantovými algoritmy, jako je Groverův algoritmus, Shorova faktorizace, kvantová Fourierova transformace a QAOA, a pochopí jejich matematické základy i praktické využití.
• Přehled kvantového hardwaru a simulátorů – Studenti získají znalosti o současných platformách pro kvantové výpočty, včetně supravodivostních kvantových procesorů (IBM Qiskit, Google Cirq), iontových pastí (IonQ, AQT) a fotonických kvantových systémů (Quandela).
• Optimalizace kvantových obvodů – Studenti pochopí metody optimalizace kvantových obvodů, včetně snižování hloubky obvodu, minimalizace počtu kvantových bran a transpilerů pro různé kvantové procesory.
• Hybridní kvantově-klasické přístupy – Studenti porozumí zaákladním principům hybridních algoritmů, jako jsou Variational Quantum Eigensolver (VQE) a Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), a jejich využití v optimalizačních problémech.

Dovednosti
• Praktické programování kvantových obvodů – Studenti se naučí vytvářet kvantové obvody v jazycích Qiskit (IBM), Cirq (Google) a alternativních platformách (IonQ, Quandela).
• Použití kvantových simulátorů a reálných kvantových procesorů – Studenti budou schopni spouštět kvantové programy nejen v simulovaných prostředích, ale i na skutečných kvantových počítačích přes cloudové platformy IBM Quantum Experience a Google Quantum AI.
• Analýza a implementace kvantových algoritmů – Studenti budou schopni implementovat kvantové algoritmy Groverův, Shorův, QFT a hybridní přístupy (QAOA, VQE) a experimentálně ověřit jejich výkonnost.
• Optimalizace kvantových obvodů – Studenti si osvojí metody redukování složitosti kvantových obvodů, včetně kompilace pro konkrétní kvantový hardware.
• Návrh a realizace kvantových výpočetních experimentů – Studenti se naučí navrhovat, implementovat a analyzovat kvantové výpočetní experimenty, které mohou být testovány na skutečných kvantových systémech.

Kompetence
• Analytické myšlení – Studenti se naučí analyzovat kvantové algoritmy, jejich efektivitu a limity v reálných podmínkách kvantových výpočtů.
• Kritické zhodnocení výsledků kvantových experimentů – Studenti získají schopnost kriticky hodnotit kvantové výpočty, ladit chyby v implementacích a validovat výsledky na různých platformách.
• Aplikace kvantových algoritmů v praxi – Studenti pochopí možnosti využití kvantových výpočtů v různých oblastech, jako je optimalizace, kryptografie a umělá inteligence.
• Připravenost na další pokročilý výzkum – Kurz připraví studenty na pokročilé studium kvantového programování, kvantové inteligence, kvantového strojového učení a optimalizačních algoritmů.

Tento kurz poskytuje studentům základní vzdělání v oblasti kvantového programování, umožňující jim aplikovat získané znalosti v akademickém výzkumu i průmyslové praxi.