Stop 1 of 12
एक तस्वीर में पूरा course
पूरे subject को 3 pillars संभालते हैं: quantum computing — future की computing; machine learning — वह technology जो आज की दुनिया चला रही है; और quantum machine learning जहाँ दोनों मिलते हैं। सफ़र qubits से quantum advantage तक, फिर ML तक — इसी order में, क्योंकि दोनों पक्ष मज़बूत हुए बिना उनका intersection समझ नहीं आएगा।
पूरा lesson पढ़ो → Stop 2 of 12
Bits, qubits, और 'कैसे?' वाला सवाल
Classical bit हमेशा 0 या 1 होता है। qubit 0 और 1 के blend में एक साथ रह सकता है। स्वाभाविक सवाल — यह possible कैसे है? — का एक शब्द में जवाब है: superposition, quantum computing का सबसे अजीब और सबसे central idea।
पूरा lesson पढ़ो → Stop 3 of 12
Superposition और कई qubits
Physicists quantum states को Dirac के ket notation में लिखते हैं: |0⟩, |1⟩, और |ψ⟩ = α|0⟩ + β|1⟩ जैसे blends। दूसरा qubit जुड़ते ही pair को describe करने में 4 numbers चाहिए; तीसरे पर 8। Description हर बार double — n qubits के लिए 2ⁿ numbers। क्या यह powerful नहीं है?
पूरा lesson पढ़ो → Stop 4 of 12
Bits बनाम qubits: scaling कैसे बदलती है
2 punchlines quantum edge को capture करती हैं। जिसमें classically linear effort लगता है, उसमें quantumly सिर्फ़ logarithmic लग सकता है — और जिसमें classically exponential effort लगता है, वह सिर्फ़ linear बन सकता है। यही quantum advantage की जड़ है: कितना compute करना पड़े, इसका exponential compression।
पूरा lesson पढ़ो → Stop 5 of 12
Measurement: qubit का शाप
qubit को measure करते ही वह एक ही state में collapse हो जाता है — superposition ख़त्म। और measurement का मतलब कोई भी intrusion है qubit की privacy में: उसे observe करता scientist, टकराता हुआ कोई stray atom, information leak करता photon। एक measurement, एक classical जवाब। Algorithms को clever सवाल पूछने पड़ते हैं।
पूरा lesson पढ़ो → Stop 6 of 12
qubit बन किस चीज़ से सकता है?
qubit कोई भी controllable two-level quantum system हो सकता है। Electron का ground बनाम excited energy level। Electron का spin, up या down। Photon का polarization, horizontal या vertical। और भी कई — trapped ions, superconducting circuits, neutral atoms, quantum dots — हर एक अलग engineering trade-off।
पूरा lesson पढ़ो → Stop 7 of 12
3 बुनियादी properties
Superposition — वह blend जो quantum physics को computing के लिए interesting बनाता है। Interference — circuit की wave-like amplitudes को इस तरह steer करना कि ग़लत जवाब cancel हो जाएँ और सही बच जाए। Entanglement — qubits के बीच वह 'spooky' correlation जो quantum system की capacity बढ़ा देता है। और नहीं, इससे messages नहीं भेजे जा सकते, न time travel होता है।
पूरा lesson पढ़ो → Stop 8 of 12
quantum algorithms क्यों जीतते हैं
Computational steps को problem size के against plot करो, तो मुश्किल problems के लिए classical curve exponentially फट जाती है जबकि quantum curves नीचे ही रहती हैं। Flagship example: numbers को factorize करने में classically super-polynomial effort लगता है — यही hardness पूरे modern encryption की नींव है — जबकि Shor's algorithm polynomial time में factorize करता है। Merit clock speed में नहीं, scaling में नापी जाती है।
पूरा lesson पढ़ो → Stop 9 of 12
quantum algorithms के 3 circles
3 overlapping circles imagine करो: practical utility, few number of qubits, और quantum advantage। Center — जहाँ तीनों एक साथ मिलें — वही desired area है। Shor's algorithm में utility और advantage है पर कई qubits चाहिए; 2019 के supremacy experiment में कुछ qubits पर advantage था पर utility नहीं। Center ही field का लक्ष्य है।
पूरा lesson पढ़ो → Stop 10 of 12
आज के quantum computers: NISQ era
हम NISQ era में जी रहे हैं — Noisy Intermediate-Scale Quantum। Noisy: error correction अभी इस्तेमाल में नहीं। Intermediate: qubit counts बहुत बड़ी नहीं। Noise qubits को decoherence में धकेलता है, कई designs को near-absolute-zero cooling चाहिए, और raw qubit count कुछ नहीं बताता — quantum volume और CLOPS quality और speed नापते हैं।
पूरा lesson पढ़ो → Stop 11 of 12
5 मिनट में machine learning
Machine learning data से predict करता है — mathematically, function approximation plus optimization। 4 तरह के problems: classification (cat है या नहीं, spam है या नहीं), regression (कल का मौसम, अगले quarter की sales), clustering (natural groups खोजो), और recommendation (आगे क्या देखोगे)। जवाब labeled हों तो supervised, न हों तो unsupervised।
पूरा lesson पढ़ो → Stop 12 of 12
quantum machine learning: 4 flavors
हर QML idea को एक 2×2 box में sort करो — data classical है या quantum, processor classical है या quantum? CC: quantum-inspired classical algorithms (Tang dequantization story)। QC: quantum hardware को बेहतर बनाता ML। CQ: ML के लिए quantum speedups, data loading की bottleneck के साथ। QQ: quantum processors पर quantum data — कोई loading problem नहीं।
पूरा lesson पढ़ो →