Nota:

Este documento irá cambiando conforme evolucione el curso. Organizaremos el temario por clases y lo adaptaremos a medida que vayamos avanzando.

Objetivos:

Conocer algunas herramientas de programación eficientes y modernas (Julia, git y Travis CI) para poder atacar problemas actuales.
- Aprender a usar git para colaborar de manera eficiente.
- Aprender a usar julia para calcular y visualizar datos.
- Usar Travis CI para controlar que nuestro código.
Aprender elementos de información cuántica.
Saber como se piensa cuando se hace investigación, es decir de manera no lineal y sin una meta 100% bien definida.

Introduccion, plan general y evaluación.
- Instalación de git Introducción al curso: temario, evaluación y objetivos. Se comentará en general el estilo de trabajo para el curso.
Git básico
- Algunos comandos: add, commit, push, pull y clone.
- Autenticación automatica
- Pull request y merging. [//]: # ( * Propongo que en esta clase todos comiencen con su libreria, que hagan una cuenta y clonen el repositorio y agreguen por lo menos un primer commit. ) [//]: # ( * Aqui Luis y David hicieron un primer ejemplo de libreria, todos hicimos git fork y comenzamos a contribuir solicitando pull request a la copia principal.)
Julia, una introducción rápida
- Sintaxis
- Jupyper-notebook
  - Markdown
- Definir funciones
- Operadores logicos
- Loops: definir bien el conteo de los elementos del estado.
Git avanzado
Travis CI
Estados aleatorios y algebra lineal básica en Julia, qubits, esfera de Bloch, matriz de densidad 1, matrices de Pauli
Sistemas compuestos, teleportacion, librerias en Julia, matriz de densidad II, traza parcial. Estados separables y enredados, programación de traza parcial y significado físico de la traza, estados de Bell
Sistemas de muchos qubits, representacion. Operaciondes de uno y dos qubits. Bitwise operacions
Ejemplos I: la transformada cuantica de Fourier. Compuerta Hadamard, phase gate, controlled phase. Funciones anónimas.
- Concatenacion de compuertas
- Cadena con un defecto.
Ejemplo II: matrices aleatorias y la cadena de Ising

Teoría de matrices aleatorias- Estudiar numéricamente las propiedades espectrales de matrices aleatorias y compararlas con un espectro de una cadena inhomogénea. Se pedirán las usuales que aparecen en el libro de Mehta.
Simular el algoritmo de Shor- Se realizará un estudio numérico de como factorizar números usando la QFT.
Una base simetrica para la cadena de Ising- Estudiar la cadena de Ising y constuir una base que sea consistente con dicha simetría. Se deberá poder diagonalizar el sistema por bloques y que den
Estudiar profundamente la cadena de Ising con un defecto. Probar las diferentes simetrias y obtener GOE y GUE. Ver la transición, incluyendo los factores de forma, con sistemas optimizados.
Implmementar un toolkit para la representacion de canales cuanticos, isomorfismo de Jamiolkowski, etc.
Jugar con https://github.com/JuliaQuantum y hacer un Jaynes–Cummings.
Estudiar la Integrated Information (ver charla en CCS2016 de Pedro) en cadenas de espin. Posibles configuraciones: una sola cadena caotica/integrable, dos cadenas, una integrable y otra caotica o dos caoticas, sistema de qubit y ambiente, o qubit y dos ambientes.
Tomografía de varios qubits, costo computacional y compressed sensing
Benchmarking de nuestas rutinas La idea es hacer un benchmarking en serio, y comparar el desempeño de lo desarrollado aca con rutinas uqe tenemos en fortran, c++ y python.