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dc.contributor.advisor | Nieto Calzada, Luis Miguel | es |
dc.contributor.advisor | Caruso, Mariano | es |
dc.contributor.author | Stampa Guilarte, Clara Georgina | |
dc.contributor.editor | Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias | es |
dc.date.accessioned | 2024-10-25T08:22:14Z | |
dc.date.available | 2024-10-25T08:22:14Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | https://uvadoc.uva.es/handle/10324/70927 | |
dc.description.abstract | Este trabajo ofrece una introducción al campo de la computación cuántica como rama que surge a partir de los principios de la mecánica cuántica. Tras ver las nociones básicas, se muestra un resumen de las claves del aprendizaje automático, con el fin de comprender la importancia del entrenamiento de los modelos dentro de este ámbito para, a continuación, dar dos alternativas físicas que pueden llevarlo a cabo. La primera alternativa será clásica y se basará en la teoría de circuitos eléctricos mientras que la segunda presenta un algoritmo cuántico que ilustra las aplicaciones de los conceptos teóricos estudiados al principio del trabajo. | es |
dc.description.sponsorship | Departamento de Física Teórica, Atómica y Óptica | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject.classification | Computación cuántica | es |
dc.subject.classification | Aprendizaje automático | es |
dc.subject.classification | Optimización | es |
dc.title | Una introducción a la computación cuántica aplicada al aprendizaje automático | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
dc.description.degree | Grado en Física | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
Ficheros en el ítem
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- Trabajos Fin de Grado UVa [30758]
