Teoría de representación aplicada al Geometric Quantum Machine Learning

Abstract

Este trabajo de fin de grado investiga la aplicación de la teoría de representación al aprendizaje automático cuántico geométrico, enfatizando especialmente el uso de simetrías para mejorar el rendimiento del modelo. Además de ser un trabajo de investigación, también sirve como recurso educativo, con el objetivo de elucidar conceptos matemáticos complejos en la computación cuántica para una audiencia más amplia. Al explicar cómo las simetrías pueden optimizar los algoritmos de aprendizaje, este estudio contribuye tanto a la comprensión teórica como a los avances prácticos en la computación cuántica.