Gambaran Umum
Kursus ini memberikan gambaran umum tentang beberapa pendekatan untuk diagonalisasi kuantum. Beberapa latar belakang disediakan tentang metode klasik yang digunakan, atau yang memotivasi algoritma kuantum. Konten kemudian melalui implementasi algoritma kuantum pada komputer kuantum nyata. Ada diskusi substantif tentang faktor apa yang menentukan penskalaan pendekatan menggunakan algoritma klasik dan kuantum.
Latar belakang yang disarankan​
Kursus ini ditujukan untuk individu yang memiliki pengalaman dengan komputasi kuantum dan ingin memanfaatkan kekuatannya dalam diagonalisasi matriks.
Kami menyarankan para pelajar untuk menyelesaikan prasyarat berikut sebelum kursus ini:
- Siapkan lingkungan lokal dengan mengikuti panduan Get started dalam halaman dokumentasi kami.
- Untuk pemahaman yang lebih mendalam tentang informasi kuantum, coba Basics of Quantum Information bersama John Watrous.
Ujian​
Untuk mendapatkan badge untuk Quantum diagonalization algorithms, ikuti ujian di IBM® Training. Ujian ini dimaksudkan untuk diambil setelah membaca pelajaran dalam kursus ini. Setelah kamu lulus ujian, kamu akan diberitahu oleh Credly bahwa kamu telah mendapatkan badge.
Badge yang Diberikan​
Credly​
PEMBERITAHUAN: IBM menggunakan layanan Credly, prosesor data pihak ketiga yang telah diotorisasi oleh IBM dan berlokasi di Amerika Serikat, untuk membantu administrasi program IBM Digital Badge. Untuk menerbitkan IBM Digital Badge untukmu, informasi pribadimu (nama, alamat email, dan badge yang diperoleh) akan dibagikan ke Credly. Kamu akan menerima notifikasi email dari Credly dengan instruksi untuk mengklaim badge. Informasi pribadimu digunakan untuk menerbitkan badge serta untuk pelaporan program dan tujuan operasional. IBM dapat berbagi informasi pribadi yang dikumpulkan dengan anak perusahaan dan pihak ketiga IBM di seluruh dunia. Informasi tersebut akan ditangani dengan cara yang konsisten dengan praktik privasi IBM. Pernyataan Privasi IBM dapat dilihat di sini. Karyawan IBM dapat melihat Pernyataan Privasi Internal IBM di sini.