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dc.contributor.advisorGómez Cubillo, Fernando es
dc.contributor.advisorÁlvarez Sánchez, Juan José es
dc.contributor.authorRey Valiente, Pablo
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Facultad de Ciencias es
dc.date.accessioned2023-11-23T18:27:24Z
dc.date.available2023-11-23T18:27:24Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://uvadoc.uva.es/handle/10324/63197
dc.description.abstractEl "aprendizaje automático cuántico" (Quantum machine learning) es una área de investigación reciente que combina las teorías de información y computación cuánticas y de aprendizaje automático. El desarrollo de modelos que consideran las simetrías del sistema ha dado lugar al campo del "aprendizaje automático cuántico geométrico" (Geometric Quantum Machine Learning (GQML)). En el programa GQML, la teoría de representación de grupos ocupa un lugar central para manipular las simetrías subyacentes en la información y entender la relación entre estas simetrías y el proceso de aprendizaje cuántico. Este trabajo presenta una introducción a la teoría de representación de grupos, desde la óptica del aprendizaje cuántico, guiada por ejemplos arquetípicos que involucran grupos discretos y continuos. El trabajo se coordina con el TFG en Ingeniería informática "Introducción al aprendizaje automático cuántico geométrico''.es
dc.description.sponsorshipDepartamento de Algebra, Geometría y Topologíaes
dc.description.sponsorshipDepartamento de Informáticaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.classificationGrupo de Liees
dc.subject.classificationTeoría de representaciónes
dc.subject.classificationÁlgebra de Liees
dc.titleTeoría de representación de grupos en el aprendizaje automático cuántico geométricoes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Matemáticases
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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