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Buchtipp

Quantum Computing Solutions


Obwohl es im Bereich der Quantencomputer viele Parallelen zur klassischen technischen Informatik gibt, sind Quantenalgorithmik und Quantenrechnerwesen doch eine Wissenschaft für sich. Apress liefert mit „Quantum Computing Solutions“ nun ein rund 300 Seiten langes Werk, das Informatikern und Elektronikern einen Weg in die technische Quanteninformatik bahnen soll.

Der Autor richtet sich prinzipiell an erfahrene Leser, die mit Quantenmathematik und Co. allerdings noch nichts zu tun hatten. Nach einem ersten Kapitel, das die diversen von Quanteninformatik tangierten Tätigkeitsbereiche beschreibt, folgt eine kurze Erklärung der dahinterstehenden Mathematik. Bhagvan Kommadi setzt dabei grundlegende Kenntnisse voraus, denn die Erklärungen von Vektoren, Gattern und Co. versteht man naturgemäß besser, wenn man ihre Nicht-Quanten-Äquivalente zumindest rudimentär verstanden hat. Nach der Klärung der physikalischen Grundlagen wendet sich das Werk den „Grundlagen des praktischen Quanten-Computings“ zu. Darunter versteht Kommadi beispielsweise eine Kurzerklärung von Systemen, die entweder aus einem oder mehreren Qubits bestehen. Ebenda finden sich auch Überlegungen für die grundlegenden vier Quantenalgorithmen, die der Autor in ausreichendem Detail erklärt. Besonders lobenswert ist an „Quantum Computing Solutions“, dass das Werk den PT-Leser nicht nur mit der theoretischen Definition allein lässt. Die NumPy-Bibliothek bringt ja seit einiger Zeit Unterstützung für grundlegende quantenmathematische Operatoren bzw. ihre Simulation auf gewöhnlichen Python-Rechnern mit – der Text macht insbesondere bei der Vorstellung von Algorithmen von diesen Möglichkeiten gut Gebrauch und demonstriert so gut wie alle besprochenen Themen auch am lebenden System.

Die Quanteninformatik ist keine Erlösung von klassischer Algorithmentheorie. Zum intelligenten Sortieren von Datenstrukturen ist auch auf einem Quantencomputer ein durchdachtes Rechenverfahren erforderlich; Kommadi geht auf das Sortieren im Quantenbereich gekonnt ein. Danach folgen Überlegungen zu klassischen Aufgabenstellungen der künstlichen Intelligenz – denken Sie an Klassifikation, neuronale Netzwerke und fortgeschrittene AI-Verfahren. In diesem Bereich fährt der Autor die Niveauanforderungen ein wenig zurück. Die Primitiva der künstlichen Intelligenz erklärt er mit einer Grafik und einem kurzen Abschnitt, bevor sich der Text der eigentlichen quanteninformatorischen Realisierung des vorliegenden Paradigmas zuwendet. „Quantum ...

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