Skip to main content
If you continue browsing this website, you agree to our policies:
  • Condizioni di utilizzo e trattamento dei dati
Continue
x
If you continue browsing this website, you agree to our policies:
  • Condizioni di utilizzo e trattamento dei dati
Continue
x
e-Learning - UNIMIB
  • Home
  • More
Listen to this page using ReadSpeaker
 Log in
e-Learning - UNIMIB
Home
Percorso della pagina
  1. Science
  2. Master Degree
  3. Informatica [F1802Q - F1801Q]
  4. Courses
  5. A.A. 2023-2024
  6. 2nd year
  1. Unconventional and Quantum Computing
  2. Summary
Insegnamento Course full name
Unconventional and Quantum Computing
Course ID number
2324-2-F1801Q165
Course summary SYLLABUS

Course Syllabus

  • Italiano ‎(it)‎
  • English ‎(en)‎
Export

Obiettivi

Comprensione dei principi di funzionamento di alcuni modelli di calcolo non convenzionali, bio-ispirati e quantistici. Capacità di capire il funzionamento di tali sistemi quando risolvono problemi computazionalmente difficili. Capacità di scegliere il modello di calcolo più adatto per risolvere un problema assegnato.

Contenuti sintetici

Nozioni e concetti alla base della Teoria della Computazione, e della Teoria della Complessità Computazionale, applicate a modelli di calcolo non convenzionali e quantistici. Il corso fornisce inoltre gli strumenti concettuali e teorici che consentono di comprendere le basi matematiche su cui si basa la definizione dei modelli di calcolo esaminati.

Programma esteso

Per la parte di Unconventional Computing:
• Introduzione: architetture di calcolo classiche, sequenziali e parallele
• Problemi di calcolo non-convenzionali
• DNA Computing: esperimento di Adleman, algoritmo di Lipton
• Computazione Cellulare
• Membrane systems: modello standard, membrane systems per problemi computazionalmente complessi
• Spiking neural P systems
• Algoritmi genetici e reti neurali
• Social algorithms

Per la parte di Quantum Computing:
• Fenomeni fisici quantistici, parallelismo quantistico, entanglement, misurazioni
• Notazione matematica: qubit, bra, ket, operatori unitari
• Gate quantistici, loro rappresentazione, e operatori corrispondenti
• Circuiti quantistici
• Algoritmi quantistici fondamentali: trasformata di Fourier quantistica, algoritmi di Shor (fattorizzazione e logaritmi discreti), algoritmo di Grover
• Cenni ad altri modelli: Macchine di Turing quantistiche, adiabatiche, …
• Linguaggi di programmazione, librerie, simulatori, piattaforme (in particolare: QCEngine , Qiskit)
• Reti neurali ibride, e quantum machine learning

Prerequisiti

Argomenti trattati nei corsi di matematica della laurea triennale in Informatica. È utile - ma non indispensabile - la conoscenza di alcune nozioni di base di informatica teorica (in particolare, macchine di Turing).

Modalità didattica

Lezioni ed esercitazioni in aula.

La lingua di erogazione prevista è l'Inglese. Tuttavia, lezioni ed esercitazioni potranno essere erogate in Italiano se tutti gli studenti presenti in aula parlano Italiano, e nessuno studente fa richiesta di seguire le lezioni e le esercitazioni in lingua Inglese.

Materiale didattico

Libri:
• Andrew Adamatzky: Unconventional Computing - A Volume in the Encyclopedia of Complexity and Systems Science, Second Edition. Springer, 2018
• Wolfgang Polak, Eleanor Rieffel: Quantum Computing : A Gentle Introduction. MIT Press, 2011
• Eric R. Johnston, Nic Harrigan, Mercedes Gimeno-Segovia: Programming Quantum Computers: Essential Algorithms and Code Samples. O'Reilly Media, 2019

Appunti forniti dai docenti.

Periodo di erogazione dell'insegnamento

Secondo semestre

Modalità di verifica del profitto e valutazione

La verifica dell'apprendimento è basata su un colloquio orale avente per oggetto gli argomenti svolti a lezione. Durante il colloquio verrà valutata la capacità dello studente di esporre gli argomenti del corso, e di effettuare brevi ragionamenti su di essi.

Non sono presenti prove in itinere.

Orario di ricevimento

Su appuntamento

Sustainable Development Goals

ISTRUZIONE DI QUALITÁ | IMPRESE, INNOVAZIONE E INFRASTRUTTURE
Export

Aims

Understanding of the operating principles of some unconventional, bio-inspired and quantum computational models. Ability to understand how such systems work when solving computationally difficult problems. Ability to choose the most suitable computational model to solve an assigned problem.

Contents

Notions and concepts at the base of the Theory of Computation, and of the Theory of Computational Complexity, applied to unconventional and quantum computational models. The course also provides the conceptual and theoretical tools that allow to understand the mathematical bases on which the definition of the computational models examined is based.

Detailed program

For the Unconventional Computing part:
• Introduction: classical, sequential and parallel computing architectures
• Unconventional Computing Problems
• DNA Computing: Adleman experiment, Lipton algorithm
• Cellular Computing
• Membrane systems: standard model, membrane systems for computationally complex problems
• Spiking neural P systems
• Genetic Algorithms, Neural Networks
• Social Algorithms

For the Quantum Computing part:
• Quantum physical phenomena, quantum parallelism, entanglement, measurements
• Mathematical notation: qubit, bra, ket, unit operators
• Quantum gates, their representation, and corresponding operators
• Quantum circuits
• Fundamental quantum algorithms: quantum Fourier transform, Shor's algorithms (factorization and discrete logarithms), Grover's algorithm
• Notes on other models: Quantum Turing machines, adiabatic Turing machines, ...
• Programming languages, libraries, simulators, platforms (in particular: QCEngine, Qiskit)
• Hybrid neural networks, and quantum machine learning

Prerequisites

Topics explained in mathematics courses held in the laurea degree in Informatics. It is useful - but not necessary - to have basic notions of theoretical computer science (in particular, Turing machines).

Teaching form

Lessons and exercises in the classroom.

The expected teaching language is English. However, lessons and exercises can be delivered in Italian if all students present in the classroom speak Italian, and no student requests to follow the lessons and exercises in English.

Textbook and teaching resource

Textbooks:
• Andrew Adamatzky: Unconventional Computing - A Volume in the Encyclopedia of Complexity and Systems Science, Second Edition. Springer, 2018
• Wolfgang Polak, Eleanor Rieffel: Quantum Computing : A Gentle Introduction. MIT Press, 2011
• Eric R. Johnston, Nic Harrigan, Mercedes Gimeno-Segovia: Programming Quantum Computers: Essential Algorithms and Code Samples. O'Reilly Media, 2019

Lecture notes provided by the teachers.

Semester

Second semester

Assessment method

The learning assessment is based on an oral interview, on the subjects exposed in class during the course. During the interview, the student's ability to explain the topics of the course, and to make brief thoughts on them, will be assessed.

Office hours

On appointment

Sustainable Development Goals

QUALITY EDUCATION | INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
Enter

Key information

Field of research
INF/01
ECTS
6
Term
Second semester
Activity type
Mandatory to be chosen
Course Length (Hours)
48
Degree Course Type
2-year Master Degreee
Language
English

Staff

    Teacher

  • GG
    Gabriele Gianini
  • Alberto Ottavio Leporati
    Alberto Ottavio Leporati
  • CZ
    Claudio Zandron

Students' opinion

View previous A.Y. opinion

Bibliography

Find the books for this course in the Library

Enrolment methods

Manual enrolments
Self enrolment (Student)

Sustainable Development Goals

QUALITY EDUCATION - Ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning opportunities for all
QUALITY EDUCATION
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE - Build resilient infrastructure, promote inclusive and sustainable industrialization and foster innovation
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE

You are not logged in. (Log in)
Policies
Get the mobile app
Powered by Moodle
© 2025 Università degli Studi di Milano-Bicocca
  • Privacy policy
  • Accessibility
  • Statistics