Curso de algoritmos cuánticos con implementaciones prácticas en Qiskit 2.5.x, organizado por secciones y temas. Cada tema incluye teoría y código ejecutable en notebooks de Jupyter (Python).
El material está estructurado en módulos progresivos, desde fundamentos hasta algoritmos avanzados:
| Sección | Temas | Descripción |
|---|---|---|
| 1. Introducción | Qiskit | Fundamentos de programación en Qiskit: circuitos, puertas, mediciones y visualización |
| 2. Primeros algoritmos | Teleportación, Errores, Deutsch-Jozsa | Protocolos básicos y corrección de errores cuánticos |
| 3. Algoritmos de estimación | Hadamard Test, SWAP Test, QPE, HOLCUS | Técnicas para estimar amplitudes y fases |
| 4. Búsqueda | Grover | Algoritmo de búsqueda en base de datos no estructurada |
| 5. Transformaciones | QFT | Transformada Cuántica de Fourier |
| 6. Sistemas lineales | LCU, HHL | Combinación lineal de unitarias y algoritmo HHL |
| 7. Factorización | Shor | Algoritmo de Shor y variante 2n+3 qubits |
- Python 3.10+
- Qiskit 2.5.x (el curso usa 2.5.0)
- qiskit-aer para simulación local
Nota: Qiskit 2.x introdujo cambios importantes respecto a versiones anteriores. Muchos tutoriales antiguos no son compatibles. Usa la versión indicada para seguir los ejemplos correctamente.
# Clonar el repositorio
git clone <url-del-repositorio>
cd Curso_Cuantica
# Crear entorno virtual (recomendado)
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# Linux / macOS
source .venv/bin/activate
# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt- Activa el entorno virtual.
- Inicia Jupyter:
jupyter notebook
- Abre los notebooks en orden según la numeración de carpetas y temas.
Curso_Cuantica/
├── 1_introduction/
│ └── qiskit_introduction.ipynb
├── 2_first_step_algorithms/
│ ├── 1_quantum_teleportation.ipynb
│ ├── 2_quantum_errors.ipynb
│ └── 3_deutsch_jozsa.ipynb
├── 3_estimation_algorithms/
│ ├── 4_hadamard_test.ipynb
│ ├── 5_swap_test.ipynb
│ ├── 8_quantum_phase_estimation.ipynb
│ └── 11_holcus.ipynb
├── 4_search_algorithms/
│ └── 6_grover_algorithm.ipynb
├── 5_transformations/
│ └── 7_quantum_fourier_transform.ipynb
├── 6_linear_systems/
│ ├── 9_linear_combination_unitaries.ipynb
│ └── 10_hhl_algorithm.ipynb
├── 7_factorization_algorithms/
│ ├── 12_shor_algorithm.ipynb
│ └── 13_shor_2n_plus_3.ipynb
├── requirements.txt
└── README.md
- Diagramas docentes embebidos (ilustraciones conceptuales, esquemas de algoritmos, etc. que no son salida directa de código): obras originales del autor del curso (Alejandro Mata Ali / DOKOS-TAYOS). No son escaneos de papers de terceros ni requieren permiso de reutilización AIP/arXiv.
- Gráficas y circuitos generados por código (Matplotlib, Qiskit drawer y visualizadores similares): se producen al ejecutar los notebooks; las librerías siguen bajo sus propias licencias.
- Detalle de atribución: NOTICE.
El contenido del curso está bajo la licencia MIT. Qiskit y el resto de dependencias de requirements.txt no se incluyen (vendorean) en este repositorio: se instalan por separado y se rigen por sus propias licencias. Ver también NOTICE.