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dc.contributor.advisorNieto Calzada, Luis Miguel es
dc.contributor.advisorCaruso, Marianoes
dc.contributor.authorStampa Guilarte, Clara Georgina
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Facultad de Ciencias es
dc.date.accessioned2024-10-25T08:22:14Z
dc.date.available2024-10-25T08:22:14Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://uvadoc.uva.es/handle/10324/70927
dc.description.abstractEste 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.sponsorshipDepartamento de Física Teórica, Atómica y Ópticaes
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.classificationComputación cuánticaes
dc.subject.classificationAprendizaje automáticoes
dc.subject.classificationOptimizaciónes
dc.titleUna introducción a la computación cuántica aplicada al aprendizaje automáticoes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Físicaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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