Quanteninformatik

60 Präsenzstunden Vorlesung und Übung, 90 Stunden Vor- / Nachbereitung der Vorlesungen und Übungen sowie Prüfungsvorbereitung

Lineare Algebra (insb. Vektorräume, Skalarprodukt, Projektionen, Eigenwerte und Eigenvektoren, Diagonalisierung von Matrizen)

Wahrscheinlichkeitsrechnung (insb. Grundverständnis von Zufallsvorgängen, Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Erwartungswert und Varianz)

Die Studierenden können

• die grundlegenden Konzepte (insb. die theoretischen physikalischen Grundlagen, die Funktionsweise eines Quantencomputers, die wichtigsten Quantenalgorithmen und deren Anwendungen) des Fachs erklären
• Anwendungsfälle und Beispiele wie elementare Quantenschaltkreise eigenständig mithilfe der im Kurs angebotenen Tools implementieren
• eigenständig Übungsaufgaben aus dem Fachgebiet lösen
• neue Entwicklungen aus dem Bereich Quantencomputing wissenschaftlich einordnen und bewerten

• Grundlagen der Quantenmechanik
• Teleportation & No-Cloning Theorem
• Ausgewählte Quantenalgorithmen
• Implikationen für kryptographische Anwendungen
• Quantencomputer
• Ausgewählte Themen aus: Quantenfehlerkorrektur, Quantenoptimierung, Quantum Machine Learning

Medien: Vortrag, Gespräch, Buch, Tafel, Beamer.

Methoden: Präsentation, Diskussion, Übungen in Einzel- und Gruppenarbeit

Übungen auf dem Quantencomputer oder Quantensimulator mit geeigneten Programmiersprachen (bspw. IBM Qiskit)

• Michael A. Nielsen und Isaac L. Chuang: Quantum Computation and Quantum Information, Cambridge University Press.
• Phillip Kaye, Raymond Laflamme und Michele Mosca: An Introduction to Quantum Computing, Oxford University Press.
• Matthias Homeister: Quantum Computing verstehen. Grundlagen – Anwendungen – Perspektiven, Springer Vieweg.