Letzte Änderung : 12.10.2026 14:55:12
| Studiengänge >> Informatik 2024 M.Sc. >> Quantencomputing |
| Code: | 244900 |
| Modul: | Quantencomputing |
| Module title: | Quantum Computing |
| Version: | 1.0 (01/2019) |
| letzte Änderung: | 20.04.2026 |
| Modulverantwortliche/r: | Prof. Dr. Lässig, Jörg j.laessig@hszg.de |
| angeboten im Studiengang: | Informatik (M.Sc.) gültig ab Matrikel 2024 (Wahlpflichtmodul) |
| Modul läuft im: | WiSe (Wintersemester) |
| Niveaustufe: | Master |
| Dauer des Moduls: | 1 Semester |
| Status: | Wahlpflichtmodul |
| Lehrort: | Görlitz |
| Lehrsprache: | Deutsch |
| Workload* in | SWS ** | |||||||||||||||||
| Zeit- std. | ECTS- Pkte |
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| * | Gesamtarbeitsaufwand pro Modul (1 ECTS-Punkt entspricht einem studentischen Arbeitsaufwand von 30 Zeitstunden) |
| ** | eine Semesterwochenstunde (SWS) entspricht 45 Minuten pro Woche |
| Selbststudienzeit in h | ||||
Vor- und Nachbereitung LV |
Vorbereitung Prüfung |
Sonstiges |
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| Lehr- und Lernformen: | Vorlesung, angeleitete Computer- und Rechenübungen |
| Prüfung(en) | |||
| Prüfung | Prüfungsleistung als Beleg (PB) | 100.0% | |
| Lerninhalt: |
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| Lernergebnisse/Kompetenzen: | |
| Fachkompetenzen: | Die Absolventen/-innen verstehen einfache Quantenalgorithmen und Implementierungen. Die Absolventen/-innen arbeiten mit aktuellen Softwareframeworks zur Umsetzung von Quantenprogrammen. Sie arbeiten mit verschiedenen Berechnungsmodellen im Quantencomputingkontext und implementieren entsprechende Algorithmen. Die Absolventen/-innen wenden Quantencomputing auf Probleme der kombinatorischen Optimierung an. Die Absolventen/-innen übertragen Ansätze zum klassischen Maschinellen Lernen auf Quantencomputer und wenden diese auf konkrete Problemstellungen an. Sie verstehen die Vorzüge und Gründe für Speed-up von Quantencomputern gegenüber klassischem Computing. Die Absolventen/-innen können Konzepte wie fehlerkorrigierende Quantencodes und Quantenkryptographie erklären und ihn ihren Vorzügen erläutern. Die Absolventen/-innen sind in der Lage, die Anforderungen an wissenschaftliches Arbeiten selbständig anzuwenden und konsequent umzusetzen. Sie besitzen fundierte wissenschaftstheoretische Kenntnisse etablierter Methoden der Modellbildung und Abstraktion, welche sie gezielt nutzen, um wissenschaftliche Fragestellungen präzise zu entwerfen, zu beantworten und praxistaugliche Lösungsansätze zu entwickeln. Sie analysieren und abstrahieren technische Problemstellungen auch unter Berücksichtigung unbekannter Randbedingungen und können dabei den Lösungsraum (von unlösbar über eindeutig bis zu vielfältigen Lösungen) einschätzen, um hieraus zielgerichtete Handlungsanweisungen abzuleiten. Dazu entwerfen sie Problemlösungsansätze unter Verwendung bekannter Kreativitätsmethoden. Die Absolventen/-innen wenden die fachspezifischen wissenschaftlichen Methoden in einer sinnvoll prozessuralen Weise an und sind fähig, die Möglichkeiten sowie insbesondere auch die Grenzen dieser Methoden präzise darzulegen. Dieses tiefgreifende Verständnis ermöglicht ihnen eine differenzierte Beurteilung der gefundenen Problemlösungsansätze. Sie haben ein erhöhtes Vertrautheitsniveau mit diesen Methoden entwickelt, das ihnen erlaubt, mit hoher Flexibilität auch neue Aufgabenfelder erfolgreich zu erschließen. In ihren Spezialisierungsbereichen sind sich die Absolventen/-innen des aktuellen Standes der Technik umfassend bewusst und können zukünftige Entwicklungstendenzen sinnvoll prognostizieren sowie entsprechende Problemstellungen ableiten. Sie besitzen einen ausgeprägten Wissensdrang und ausreichend Neugier, um eigenständig umfassende Literaturrecherchen durchzuführen, die wissenschaftlichen Ansprüchen genügen. Die Ergebnisse dieser Recherchen können sie systematisieren und so aufbereiten, dass sie für den Eigen- oder Fremdgebrauch optimal verwendbar sind. |
| Fachübergreifende Kompetenzen: | Die Absolventen/-innen verfügen über die Fähigkeit, technische Problemstellungen nicht isoliert zu betrachten, sondern integrieren aktiv ökonomische, ökologische, soziale und rechtliche Aspekte in ihre Analyse und Lösungsfindung. Die Absolventen/-innen sind zudem fähig, die Ergebnisse ihrer Arbeit verständlich und nachvollziehbar darzustellen sowie in angemessener Form zu verteidigen. Dies umfasst je nach Modul die Darstellung erworbenen Fachwissens in mündlichen oder schriftlichen Prüfungen sowie die Präsentation umfassender Problemlösungen bei Projekt- und Belegarbeiten. Weiterhin sind sie in der Lage, Kritik an ihrer Arbeit und ihren Lösungen konstruktiv zu rezipieren und für eine kontinuierliche Lösungsverbesserung zu nutzen. Schließlich können sie marktübliche Simulationssoftware bedienen und geeignete Simulationsmethoden zur Lösung unterschiedlicher Aufgabenstellungen kompetent anwenden. |
| Notwendige Voraussetzungen für die Teilnahme: | keine |
| Empfohlene Voraussetzungen für die Teilnahme: | Interesse an der Thematik und die Bereitschaft, sich das Verständnis der damit verbundenen Konzepte unter Anleitung zu erarbeiten. |
| Literatur: |
Ein Vorlesungsskript sowie ggf. weitere Literaturhinweise erhalten die Teilnehmer in der Lehrveranstaltung. |