El objetivo de este módulo de formación es doble. Primero, revisaremos el tema de la aleatoriedad, cómo se genera la aleatoriedad y cómo funcionan los generadores cuánticos de números aleatorios Quside ™. En segundo lugar, revisaremos la aplicación de la aleatoriedad cuántica en las técnicas de simulación de Monte Carlo y cómo aprovechar el servicio CESGA QRNG recientemente implementado (basado en la tecnología Quside QRNG) en las cargas de trabajo aleatorias.
Título: Aleatoriedad cuántica y Monte CarloTaught by: Quside
Fechas: Lunes 29 de noviembre, de 10:00h a 13:00h.
Lugar: Online, los detalles de conexión se proporcionarán en la conformación de la plaza
Requisitos: Conocimientos básicos de Python
Plazas: La cantidad de plazas disponibles es limitada
Contenidos del curso:
1.- Aplicaciones de la aleatoriedad: Primero revisaremos las aplicaciones de la aleatoriedad en varios campos, incluyendo seguridad, criptografía y computación.
2.- Tecnologías de generación de aleatoriedad: aprenderás diversas herramientas y técnicas de generación de aleatoriedad y cuáles son las ventajas de cada método para diferentes aplicaciones. Exploraremos cuál es la base de la aleatoriedad, cómo se genera la aleatoriedad y cuáles son las limitaciones para:
– Generadores de números pseudoaleatorios y generadores de números cuasi aleatorios
– Generadores de números aleatorios verdaderos y generadores de números aleatorios cuánticos
3.- Generadores de números aleatorios cuánticos Quside ™: Aquí discutiremos los productos QRNG de Quside y algunas características únicas que se ofrecen. En particular, aprenderá:
– Descripción general del producto: ¿cuáles son las bases del QRNG de difusión de fase Quside ™?
– Metrología de aleatoriedad: cuál es la importancia de medir la calidad de la aleatoriedad y cómo afecta eso a los estándares.
– Benchmarks de desempeño. Comprender las pruebas de rendimiento que pasó el QRNG de Quside.
4.- Repasaremos la técnica de cálculo de Monte Carlo y por qué la aleatoriedad es un recurso clave en ellas.
5.- Aprenderás a utilizar las librerías de Quside para obtener aleatoriedad cuántica, a utilizarla en tus códigos y a medir la calidad de los números aleatorios que utilices.
6.- Aprenderá cómo se utilizan los QRNG en un ejemplo práctico específico para calcular π utilizando métodos de Monte Carlo y obtener métricas de rendimiento.
7.- Ejecutaremos y discutiremos ejemplos más elaborados en finanzas y ciencia de una manera práctica.
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