Data Science
Cod 104656
- Laurea magistrale
- 2 anni
- 120 CFU
- LM-Data
IINF-05/A · INFO-01/A
Quantum Computing
Codice: 20430028
Scheda insegnamento
- Anno Accademico di erogazione
- 2026/2027
- Corso di studi
- Data Science
- Periodo di erogazione
- Primo semestre
- CFU
- 6 CFU
- Lingua
- Italiano
- SSD
- IINF-05/A / INFO-01/A
Scopri il programma didattico
Programma, testi adottati e modalità d’esame sono quelli pubblicati dai docenti per l’anno accademico 2026/2027. L’insegnamento è diviso in canali: ogni canale ha il suo programma.
- Docente
- Giuseppe Di Battista
- Curriculum
- Curriculum unico
- Anno di corso
- 1
- Periodo
- Primo semestre
- Ore
- 60
- CUIN
- 260010945
Programma
Il programma e' strutturato come segue:
QC-EB – Elementi di Base: concetti fondamentali del Quantum Computing, con un'introduzione ai qubit, ai registri di qubit e agli operatori sui qubit; semplici applicazioni algoritmiche; tecniche di trasmissione delle informazioni
QC-SH – Shor: algoritmo di Shor per la fattorizzazione dei numeri
QC-GR – Grover: algoritmo di Grover per la ricerca di un elemento in un insieme
QC-AP – Applicazioni: prospettive per sperimentare il Quantum Computing; la sfera di Bloch; misure e observables; simulazione del comportamento dei circuiti quantistici; Quantum Approximate Optimization Algorithm; Quantum Annealing: un paradigma quantistico alternativo a quello circuitale
Prerequisiti
Non ci sono particolari prerequisiti.
Testi adottati
Slides messe a disposizione dal docente.
I testi consigliati (per sola consultazione) sono:
E. G. Rieffel, W. H. Polak, Quantum Computing: a Gentle Introduction, MIT Press
N. S. Yanofsky, M. A. Mannucci, Quantum Computing for Computer Scientists, Cambridge
S. Aaronson, Quantum Computing since Democritus, Cambridge
Bibliografia di riferimento
I testi consigliati (per sola consultazione) sono:
E. G. Rieffel, W. H. Polak
Quantum Computing: a Gentle Introduction
MIT Press
N. S. Yanofsky, M. A. Mannucci
Quantum Computing for Computer Scientists
Cambridge
Modalità di erogazione
Lezioni in aula.
Modalità di frequenza
Lezione in aula.
Modalità di valutazione
L'esame consiste di una prova scritta della durata di circa un'ora. Gli studenti possono svolgere un piccolo progetto, utilizzando un computer quantistico messo gratuitamente a disposizione dalla società D-Wave.
Prove previste
- Prova scritta
- Valutazione di un progetto
- Docente
- Marco Pedicini
- Curriculum
- Curriculum unico
- Anno di corso
- 1
- Periodo
- Primo semestre
- Ore
- 60
- CUIN
- 260010945
Il docente non ha ancora pubblicato il programma di questo canale.
Esplora gli obiettivi dell’insegnamento
Ambito disciplinare: Formazione informatica e dell'informazione
Modulo A: Presentare il paradigma computazionale del Quantum Computing. Al termine del corso gli studenti dovrebbero essere in grado di comprendere algoritmi Quantum anche complessi e di analizzare e scrivere algoritmi quantum più semplici. Modulo B: Studio del modello circuitale quantistico e della sua universalità, approfondimento delle principali tecniche quantistiche per la progettazione di algoritmi e la loro analisi, introduzione di alcuni linguaggi di programmazione quantistica e di alcune piattaforme software per la specifica di computazioni quantistiche.
Risultati di apprendimento attesi — Giuseppe Di Battista
Conoscenza e capacità di comprensione
Al termine dell'insegnamento saranno state acquisite le conoscenze fondamentali del calcolo quantistico, con particolare riferimento ai qubit, ai registri quantistici, agli operatori e ai circuiti quantistici. Saranno compresi i principi della sovrapposizione, dell'interferenza e della misura, nonché la struttura e il funzionamento dei principali algoritmi quantistici, con particolare attenzione agli algoritmi di Shor e Grover e alle principali applicazioni del Quantum Computing.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Al termine dell'insegnamento si sarà in grado di rappresentare semplici problemi mediante circuiti quantistici, analizzarne il comportamento e simularne l'esecuzione. Si sarà inoltre in grado di progettare semplici algoritmi quantistici e di analizzare il funzionamento degli algoritmi studiati durante il corso.
Autonomia di giudizio
Sarà sviluppata la capacità di valutare criticamente potenzialità e limiti del paradigma quantistico rispetto al calcolo classico, individuandone gli ambiti di applicabilità. Si sarà inoltre in grado di interpretare i risultati prodotti da misure e simulazioni di circuiti quantistici e di confrontare differenti approcci alla risoluzione di problemi computazionali.
Abilità comunicative
Si sarà in grado di descrivere e discutere con terminologia appropriata i concetti fondamentali del calcolo quantistico, la struttura dei circuiti quantistici e il funzionamento degli algoritmi affrontati nel corso, sia in forma scritta sia orale.
Capacità di apprendimento
Saranno acquisite le basi metodologiche e concettuali necessarie per approfondire autonomamente argomenti avanzati del Quantum Computing, consultando documentazione tecnica e letteratura scientifica specialistica.
Esempi di domande d’esame
Giuseppe Di Battista
Esempio di domanda d'esame: Descrivi sinteticamente l’algoritmo di Shor, mettendo anche in evidenza il ruolo della QFT.