Algoritmos cuánticos. Introducción a sus fases

En un post pasado vimos lo que era un algoritmo cuántico y su diferencia con los algoritmos clásicos y probabilísticos. Ahora vamos a ver las principales fases que tiene un algoritmo cuántico, que son las siguientes: Inicialización: Se prepara el estado inicial del sistema cuántico. Esto implica configurar los qubits en un estado conocido inicial,... Seguir leyendo →

¿Una burbuja en la IA generativa?

En los últimos meses hemos visto mucha discusión sobre si la IA generativa es una burbuja económica o no. Ahora parece que todas las startups tienen algún componente de IA generativa. Recientemente, Financial Times nos dio su visión escéptica. Bank of America primero dijo que era una burbuja y luego se desdijo. Goldman Sachs a... Seguir leyendo →

Algoritmos cuánticos y la estructura necesaria

En post forma parte de una serie de posts que describen los algoritmos cuánticos, su diferencia con los clásicos y qué estructura deben tener los problemas para que estos algoritmos puedan conseguir una mejora exponencial. ALGORITMOS CUÁNTICOS Y DIFERENCIA CON LOS CLÁSICOS Un algoritmo es una serie finita de instrucciones realizadas para resolver un problema... Seguir leyendo →

Introducción a los algoritmos cuánticos

Este post forma parte de una serie de posts en la que vamos a ir comentando los algoritmos cuánticos, su diferencia con los clásicos y qué estructura deben tener los problemas para que estos algoritmos puedan conseguir una mejora exponencial. INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACIÓN CUÁNTICA A continuación mostramos una serie de cuadernos sencillos (en inglés)... Seguir leyendo →

Almacenamiento de tensores en PyTorch

Como hemos visto, los tensores son un elemento básico en PyTorch. Son los elementos de diferente rango (escalares, vectores, matrics, etc.) que contienen la información en PyTorch y sobre los que actúan los modelos. Sin embargo, a pesar de su rango y dimensiones, los tensores se almacenan en memoria en un array unidimensional de elementos... Seguir leyendo →

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