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A tensor is a container which can house data in N #dimensions. Often and erroneously used interchangeably with the matrix (which is specifically a 2-dimensional #tensor), tensors are generalizations of #matrices to N-dimensional space
Tensor notation is much like matrix notation
Tensor notation is much like matrix notation
Tensors are more than simply a data container, however. Aside from holding numeric #data, tensors also include descriptions of the valid linear #transformations between tensors. Examples - include the cross product and the dot product.
Blog Link - kdnuggets.com/2018/05/wtf-te…
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Sabes que la multiplicación de #matrices es realmente importante en la computación cuántica.
Pues si, más concretamente en las llamadas puertas cuánticas.
Quédate, te lo cuento en este 🧵 donde además te lo enseño de manera práctica usando #Python y la librería @qiskit
Empezamos
Pues si, más concretamente en las llamadas puertas cuánticas.
Quédate, te lo cuento en este 🧵 donde además te lo enseño de manera práctica usando #Python y la librería @qiskit
Empezamos
Lo primero que debemos conocer es como se representa un qubit.
Un qubit (o bit cuántico) es el análogo cuántico de un bit clásico. Un qubit es un sistema cuántico de dos niveles donde los dos estados básicos del qubit generalmente se escriben como ||0⟩∣0⟩ y ||1⟩∣1⟩ .
Un qubit (o bit cuántico) es el análogo cuántico de un bit clásico. Un qubit es un sistema cuántico de dos niveles donde los dos estados básicos del qubit generalmente se escriben como ||0⟩∣0⟩ y ||1⟩∣1⟩ .
Un qubit puede estar en el estado ||0⟩∣0⟩,||1⟩∣1⟩ o (a diferencia de un bit clásico) en una combinación lineal de ambos estados.
¿Cómo en combinación de ambos?
Para ello debemos imaginarnos los estados en una esfera, la llamada esfera de Bloch.
Mira el estado ∣0⟩
¿Cómo en combinación de ambos?
Para ello debemos imaginarnos los estados en una esfera, la llamada esfera de Bloch.
Mira el estado ∣0⟩
