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Quantenalgorithmen und -implementierung Teil 2 und 3

Offered by Prof. Dr. Gerhard Hellstern

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Teil 3 - Woche 1: Quanten Monte-Carlo Simulation und Optimierung

In der ersten Woche erfolgt die Darstellung der Quanten Monte-Carlo Simulation. Dieses Verfahren greift einige der besprochenen Algorithmen auf und erlaubt eine effizientere Berechnung von für die Praxis wichtigen Simulationsverfahren. Als weitere Anwendung von Quantenalgorithmen werden dann Optimierungsprobleme diskutiert.

Einführung

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Monte Carlo Simulation

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Quiz: Monte Carlo Simulation

Exercise

Monte Carlo mit Qubits I

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Quiz: Monte Carlo Simulation mit Qubits I

Self-test

Monte Carlo mit Qubits II

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Quiz: Monte Carlo Simulation mit Qubits II

Self-test

Demo: Quanten Monte Carlo

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Optimierung mit dem Quantencomputer I

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Quiz: Optimierung mit dem Quantencomputer I

Self-test

Demo: Optimierung klassisch

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Optimierung mit dem Quantencomputer II

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Quiz: Optimierung mit dem Quantencomputer II

Self-test

Demo: Optimierung mit dem Quantencomputer

Video

Optimierung Advanced

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Quiz: Optimierung Advanced

Self-test

Jupyter Notebook

Text

Teil 3 - Woche 2: Anwendung der Algorithmen

In der letzten Woche wird ein möglicher Brückenschlag vom maschinellen Lernen zum Quanten-maschinellen Lernen eingeführt und anhand eines Beispieldatensatzes explizit vorgeführt. Eine Ausblick auf aktuelle Themen rund um Quantencomputing schließt den Kurs ab.

Von ML zu QML

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Quiz: Von ML zu QML

Self-test

Tools für QML

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Quiz: Tools für QML

Self-test

Data Encoding

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Quiz: Data Encoding

Self-test

Demo: Data Encoding

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Variationelle Schaltkreise

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Quiz: Variationelle Schaltkreise

Self-test

Demo: Variationelle Schaltkreise

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Quanten Neuronales Netz

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Demo: Quanten Neuronales Netz

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Quiz: Quanten Neuronales Netz

Self-test

Aktuelle Themen

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Zusammenfassung und Ende

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Jupyter Notebooks

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