1/1/2023 - 31/12/2024
En este proyecto se propone emplear técnicas de inferencia estadística basadas en el principio de máxima verosimilitud(MaxLik) y el principio de máxima entropía (MaxEnt), junto con sistemas de redes neuronales, tanto clásicas comocuánticas, para la estimación eficiente de estados y procesos cuánticos, y el estudio de sus propiedades de interés. Enparticular, se explorarán escenarios en donde se dispone de alguna información ""a priori"" sobre el estado a estimar oel proceso a caracterizar, el cual se incorporará a las formulaciones de estimadores ya existentes en la literatura. Paraaplicaciones tecnológicas concretas, se espera diseñar algoritmos de discriminación de estados, y otros que puedanobtener los valores medios de observables de interés, sin tener que recurrir a la reconstrucción total del estado. Paraello se utilizará la combinación de los métodos de MaxEnt y MaxLik con sistemas de redes neuronales y clasificadoresbasados en el poder computacional de uno o más qubits. Los algoritmos deserrollados serán testeados en los dispositivos cuántios de IBMQ, Rigetti e IonQ.