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Mostrando las entradas de julio, 2022

⚡ De circuitos electrónicos a circuitos cuántico

⚡ De circuitos electrónicos a circuitos cuánticos: una introducción para estudiantes técnicos Si estudiaste electrónica o estás en un bachillerato tecnológico, seguro conoces los circuitos digitales , los bits y las compuertas lógicas como AND, OR y NOT. ¿Sabías que en la computación cuántica también usamos circuitos y compuertas? Pero en lugar de trabajar con bits, usamos qubits , y las reglas son muy diferentes. En esta entrada te explico de forma sencilla cómo se relacionan los circuitos electrónicos con los cuánticos , y por qué este tema es tan apasionante para quienes vienen de la electrónica y la computación. 🧠 ¿Qué es un circuito cuántico? Un circuito cuántico es una secuencia de operaciones (llamadas puertas cuánticas ) que se aplican sobre qubits para procesar información. Visualmente, se parece mucho a un circuito electrónico digital, pero en lugar de procesar solo 1s y 0s, los qubits pueden estar en superposición (es decir, en 0 y 1 al mismo tiempo) y entre...

cómo resolver ecuaciones lineales con Python

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Quizás se han preguntado cómo puedo resolver una ecuación utilizando Python. Primero es convertir nuestro sistema de ecuaciones a matrices y vectores es decir utilizar Álgebra lineal. Entonces primer paso nuestra ecuación de ejemplo es: 3x + 2y -5z =8 2x-5y+3z =5 8y+9z =6 Esto convertido a Algebra Lineal se ve así: [3,2,-5  2,-5,3 0,8,9] Vector de resultados de la ecuación [8,5,6] En el álgebra lineal tenemos varios métodos que podemos utilizar para resolver este tipo de ecuaciones ,estos métodos son : Regla de Cramer Gauss Jordan Eliminación Gaussiana En este post vamos hablar de la regla de Cramer la cual consiste en ir remplazando una columna por el vector de resultados y obtener la determinante de la matriz inicial y la matriz con el ventor .  Ahora vamos a transformar estas reglas a un programa Primero vamos a hacerlo de manera manual en el programa simulando los pasos import numpy as np #Cramer rules matrix_l = np.array([[3,2,-5],         ...

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