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Teoría cuántica de la información y sus aplicaciones nanotecnológicas

Diego Frustaglia

Published Jan 1, 2010• 0 citations
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Fundamentals of information and computation in the realm of the quanta

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La informacion es un ente fisico. Los sistemas fisicos registran y procesan informacion. El reconocimiento de estos hechos desde el punto de vista de la teoria de la informacion y su relacion directa con aplicaciones a nuevas adolescentes ha sido crucial en el desarrollo reciente de la teoria tanto basica como aplicada, al mismo tiempo que de otras areas la computacion, matematicas e ingenierias, donde el reto de construir dispositivos que permiten el procesamiento de informacion a nivel cuantico es objetivo primordial. En los trabajos de Deutsch (Deutsch, 1985) y Shor (Shor, 1994), la nocion de bit clasico de la teoria de la informacion es conceptualmente extendida a un marco fisico radicalmente diferente con la introduccion del bit cuantico, donde fue demostrado que los efectos de interferencia cuantica de muchas cosas puede permitir una forma nueva y fundamental de computo, donde es posible la ejecucion de tareas computacionales, irresolubles, cuentos, como la factorizacion de numeros primos, muy grandes, o la simulacion exacta de sistemas, multipartitos, cuanticos. Asi, la investigacion en fisica de la informacion y el computo cuantico se ha convertido en un foco de desarrollo basico de la fenomenologia cuantica, analisis y revision del cual se presenta en este trabajo. Empezar con la definicion formal de qubit, registrador cuantico, y de conjunto universal de compuertas logicas empleado en la construccion de un computador cuantico, desde la perspectiva de un modelo de computacion de rojo cuantica. A partir de este momento, se enfatiza en la versatilidad de la representacion de circuito cuantico para intrincar y desintrincar estados cuanticos. De aqui se introduce el teorema de no clonacion y sus aplicaciones a criptografia cuantica. Se describe dos alternativas a la formulacion 'tradicional' o usual de computo cuantico: i) computacion cuantica geometrica, y ii) computacion cuantica unidireccional. Se realiza la caracterizacion, y cuantificacion de intrincamiento cuantico, en particular de sus usos como recurso fisico en protocolos de comunicacion cuentos cuanticos como teleportacion, criptografia, codificacion superdensa, y compresion de datos. Se introduce el concepto de paralelismo cuantico de aleman y se analiza su aplicacion a la capacidad eficiente de tareas algoritmicas irresolubles clasicamente La decoherencia cuantica se presenta como proceso inherente y central en el procesamiento de informacion cuantica. Se plantean mecanismos para corregirla o evitarla, en particular, se analiza en detalle el proceso de correccion de errores cuanticos. Finalmente, se describen algunas de las implementaciones fisicas de computo y comunicacion cuantica, y de la forma como un qubit puede ser poseido fisicamente en una gran variedad de nanosistemas.

•Jan 1, 2009•0 citations

Computación cuántica: entre la informática y la física

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Stability and area law for radpidly mixing quantum dissipative systems

Ángelo Lucia

Desde su origen, la teoría de la información ha tenido fuertes conexiones con la mecánica estadística: el mismo término entropía de la información fue elegido por Shannon a partir del término usado en termodinámica, bajo sugerencia de Von Neumann [5, 67, 82]. Tradicionalmente la teoría de la información estudia el almacenamiento (códigos) y la transmisión a través de canales con ruido (capacidad de comunicación). Al interpretar las interacciones físicas como canales de comunicación, ha sido posible aplicar las mismas técnicas e ideas para entender cómo un sistema mecánico compuesto de muchas (o infinitas) partes desarrolla un comportamiento colectivo a partir de las interacciones simples y limitadas entre sus componentes individuales. Esto ha permitido entender el mecanismo con el cual propiedades macroscópicas aparecen como efectos de interacciones microscópicas. La misma relación se ha desarrollado recientemente entre las correspondientes generalizaciones cuánticas de ambas teorías: la información cuántica (que estudia el almacenamiento y la manipulación de la información en sistemas cuánticos) y la física de muchos cuerpos. Las conexiones entre los dos campos aumentan cada día y van en las dos direcciones: herramientas e ideas de la información cuántica ayudan a solucionar problemas abiertos en teoría de la materia condensada, y nuevos modelos de muchos cuerpos se desarrollan para aplicaciones de la información cuántica. Almismo tiempo la implementación y el control experimental de pequeños sistemas cuánticos ha mejorado de forma espectacular, aumentando la posibilidad de que estos experimentos se puedan llevar a cabo a escala más grande. Experimentos más grandes significa estar cada vezmás cerca de aplicaciones prácticas, lo cual ha orientado hacia el campo el interés de importantes universidades y centros de investigación, así como agencias nacionales de financiación como el EPSRC y la NSF, empresas privadas con fuerte inversión en la investigación y el desarrollo como IBM, Microsoft y Google...

•Jul 7, 2016•0 citations

Tecnología de la información cuántica. La última frontera de la informática

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El artículo es una revisión del estado del arte de la computación cuántica, sus desafíos y aplicaciones. La metodología del proyecto se basa en un enfoque riguroso y estructurado que comienza con la identificación de las bases de datos y fuentes de información relevantes en el campo de la computación cuántica. Luego, se definen los criterios de inclusión y exclusión para seleccionar los estudios pertinentes. Los estudios seleccionados se someten a un análisis crítico y se extraen los datos relevantes. Los desafíos de la computación cuántica se identifican y se discuten en el contexto de los avances actuales en el campo. Las aplicaciones potenciales y actuales de la computación cuántica se exploran en detalle. Finalmente, los hallazgos se sintetizan y se presentan de manera coherente y comprensible. Este enfoque permite una comprensión profunda y actualizada del estado del arte de la computación cuántica, sus desafíos y aplicaciones.

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Desde su origen, la teoría de la información ha tenido fuertes conexiones con la mecánica estadística: el mismo término entropía de la información fue elegido por Shannon a partir del término usado en termodinámica, bajo sugerencia de Von Neumann [5, 67, 82]. Tradicionalmente la teoría de la información estudia el almacenamiento (códigos) y la transmisión a través de canales con ruido (capacidad de comunicación). Al interpretar las interacciones físicas como canales de comunicación, ha sido posible aplicar las mismas técnicas e ideas para entender cómo un sistema mecánico compuesto de muchas (o infinitas) partes desarrolla un comportamiento colectivo a partir de las interacciones simples y limitadas entre sus componentes individuales. Esto ha permitido entender el mecanismo con el cual propiedades macroscópicas aparecen como efectos de interacciones microscópicas. La misma relación se ha desarrollado recientemente entre las correspondientes generalizaciones cuánticas de ambas teorías: la información cuántica (que estudia el almacenamiento y la manipulación de la información en sistemas cuánticos) y la física de muchos cuerpos. Las conexiones entre los dos campos aumentan cada día y van en las dos direcciones: herramientas e ideas de la información cuántica ayudan a solucionar problemas abiertos en teoría de la materia condensada, y nuevos modelos de muchos cuerpos se desarrollan para aplicaciones de la información cuántica. Almismo tiempo la implementación y el control experimental de pequeños sistemas cuánticos ha mejorado de forma espectacular, aumentando la posibilidad de que estos experimentos se puedan llevar a cabo a escala más grande. Experimentos más grandes significa estar cada vezmás cerca de aplicaciones prácticas, lo cual ha orientado hacia el campo el interés de importantes universidades y centros de investigación, así como agencias nacionales de financiación como el EPSRC y la NSF, empresas privadas con fuerte inversión en la investigación y el desarrollo como IBM, Microsoft y Google...
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