¿Puede un estudiante universitario llevar a cabo una ‘investigación’ en computación cuántica de forma independiente?

En general, no me gusta responder “no” a una pregunta como esta porque siempre existe la excepción que confirma la regla. Un estudiante que sea lo suficientemente inteligente y tenga MUCHA iniciativa y persistencia ciertamente podría contribuir con algo por sí mismo. Sin embargo, la gran mayoría de los estudiantes necesitaría la orientación de un asesor experto en el tema. Incluso la gran mayoría de los estudiantes graduados necesitarían, y mucho menos un estudiante universitario.

Sin embargo, en aras de la discusión, permítanme entrar en detalles sobre por qué este es el caso, y lo que tendrían que hacer si quieren seguir adelante de todos modos.

En primer lugar, Nielsen y Chuang están lejos de ser suficientes. Fue publicado en 2000 y no se ha actualizado desde entonces. Si bien representaba el estado del arte a fines de los años 90, desde entonces se han realizado muchas investigaciones, y el campo se ha movido en múltiples direcciones. Por ejemplo, en la teoría de la complejidad computacional, muchas de las técnicas descritas han sido reemplazadas por los límites adversarios de Ambainis, por lo que necesitaría saber eso al menos para avanzar en la teoría de la complejidad. Las técnicas utilizadas en las pruebas de seguridad en la criptografía cuántica también se han vuelto mucho más sofisticadas, y las implementaciones experimentales de la computación cuántica descritas están desactualizadas. En casi todas las áreas, hay una brecha significativa entre Nielsen y Chaung y el estado del arte.

Para ser claros, N&C todavía tiene una muy buena cobertura de los conceptos básicos, y es poco probable que cambien mucho. Sin embargo, no preguntó qué leer para obtener una visión general básica del campo, sino más bien si sería suficiente comenzar la investigación, que es una pregunta muy diferente.

Si aún no tiene un conocimiento básico de computación cuántica, estoy de acuerdo con Hadayat en que N&C puede no ser el mejor punto de partida. Un texto más moderno, como Kaye-Laflamme-Mosca, que intenta abarcar menos terreno puede ser una lectura más fácil para empezar. Todavía querría N&C como referencia para completar algunos de los detalles. Para subtemas específicos de información cuántica y computación, también puede haber libros de texto más nuevos que lo acercarán al estado del arte. Por ejemplo, el libro de Mark Wilde sobre la teoría cuántica de Shannon Promoción de descuentos – Libros académicos y profesionales – Cambridge University Press (también disponible en una versión preliminar [1106.1445] De la teoría clásica a la teoría cuántica de Shannon) se acerca a la frontera de esta área en particular.

En lo que respecta a otras lecturas, lo más importante es leer documentos recientes que se publican en la sección de ph cuantitativo de http://arXiv.org. Para empezar, será difícil leer documentos de investigación, pero también encontrará revise los artículos de investigaciones recientes y, para empezar, podrían ser mejores. Sin embargo, eventualmente necesita comenzar a leer trabajos de investigación, ya que estos describirán las últimas técnicas y discutirán problemas abiertos, lo que debería darle una idea de en qué comenzar a trabajar. Debe aprender a seguir el rastro de referencia para comprender estos documentos, es decir, si hacen referencia a un concepto o una técnica que no comprende, debe buscar documentos anteriores que los expliquen y / o encontrar una persona que pueda explicar a usted. Ver qué documentos aparecen en el arXiv, incluso sin leerlos, también es una buena forma de buscar un subcampo en el que trabajar. Si aparecen muchos documentos en un subtema dado, eso puede ser una buena indicación de que hay muchos problemas abiertos manejables en el área, es decir, actualmente hay muchas “frutas bajas”. Por supuesto, también puede indicar una moda irracional actual en el campo, por lo que debe buscar un equilibrio entre algo que personalmente le parezca intrínsecamente interesante y prometedor, y algo que atraiga una cantidad razonable de interés.

Para comenzar la investigación en cualquier área, necesita un conocimiento previo de lo que la gente está pensando en este momento, y debe seleccionar un problema que sea interesante y que tenga el potencial de progresar en un período de tiempo relativamente corto. También necesita saber qué tipo de técnicas pueden funcionar para resolverlo y cómo aprender sobre ellas. Seleccionar un problema adecuado es probablemente la cosa más difícil de hacer por su cuenta. Es muy fácil encontrar problemas donde el enunciado es muy sencillo y fácil de entender, pero en realidad es extremadamente difícil de resolver (piense en el último teorema de Fermat, por ejemplo). Aquí es donde tener un asesor experimentado es crucial. Para comenzar, utilizarán su experiencia para seleccionar un problema adecuado. También hay una gran cantidad de conocimiento tácito involucrado en cualquier campo de investigación, que un asesor tendrá pero que no encontrará en la literatura, por ejemplo, tal vez mucha gente ha intentado cierta técnica, pero no funciona por la razón X, por lo que nadie lo ha publicado, teoremas de “sabiduría popular” que todos conocen pero nunca se han publicado, peculiaridades de los algoritmos numéricos que deben ser tratados para que funcionen, etc. Es muy difícil llevarse bien sin este conocimiento tácito. La investigación también es una actividad que no es natural para la mayoría de las personas, por lo que la mayoría de las personas necesita un mentor solo para decirles dónde comenzar en su lectura, qué hacer cuando se atascan, cuándo dejar de intentar una técnica desesperada, cómo escribir arriba y presentar resultados, etc. Por estas razones, la mayoría de las personas necesitarán un asesor experto.

Sin embargo, a pesar de esto, hay un puñado de personas que parecen hacer las cosas independientemente desde el principio. Sin embargo, déjame contarte un pequeño secreto. Estas personas generalmente no tienen éxito simplemente encerrándose en una habitación e intentando investigar por su cuenta. En general, tienen mucha iniciativa, persistencia y chutspah, y por “mucho” me refiero a mucho, mucho más que un estudiante universitario promedio. Incluso Einstein no trabajó completamente solo. Tenía varios amigos y grupos de discusión con los que pudo intercambiar sus ideas. Aquí hay algunas ideas que pueden ayudarlo a tener éxito si desea comenzar de manera independiente.

– Averigüe dónde y cuándo hay conferencias y talleres sobre aspectos de la computación cuántica que le interesen. Vaya a ellos. Por lo general, no necesita el permiso de un asesor para hacer esto y, a veces, habrá fondos para ayudar a los estudiantes a los que puede solicitar. Su objetivo principal no es solo escuchar las conversaciones, sino hablar con la gente. Necesitas superar la timidez si eso es un problema para ti. Desea participar en las discusiones del corredor y la cena. Pregunte a las personas en qué están trabajando, qué consideran que son las áreas más prometedoras y qué necesitarían aprender para trabajar en esa área usted mismo. Investigue a los asistentes a la conferencia antes de ir, es decir, mire sus sitios web y documentos, para darle una idea sobre qué preguntarles. Puede ser tan útil hablar con los estudiantes y otras personas jóvenes en estos eventos como hablar con los peces gordos. Básicamente, está tratando de adquirir el tipo de conocimiento tácito que de otro modo obtendría de un asesor.

– Del mismo modo, si hay una serie de seminarios relevantes en una universidad cercana, vaya a ella. Por lo general, estos no se publicitan ampliamente, por lo que debe buscar en los sitios web de los departamentos relevantes, preguntar a las personas que trabajan en temas relacionados al respecto y obtener las listas de correo electrónico relevantes. Aunque estos eventos están destinados principalmente a personas en grupos de investigación específicos, generalmente no les importa si alguien más quiere presentarse. Participe en las discusiones y sesiones de preguntas y respuestas en estas reuniones. De nuevo, estás tratando de adquirir ese conocimiento tácito.

– Incluso si no puede asistir a tales eventos en persona, hay muchas charlas disponibles en línea en estos días, así que busque en los sitios web de conferencias y series de seminarios relevantes. Es mucho mejor si puede asistir a eventos transmitidos por secuencias que le permitan, como participante en línea, participar en la discusión usted mismo (en este sentido, vea la serie Q + Hangouts que coorganizo https://plus.google.com / 10643740 …). Sin embargo, incluso mirar charlas pregrabadas puede ser más útil que solo leer documentos, ya que el orador a menudo dará más información de fondo y se centrará en las ideas clave, mientras que es fácil perderse en los detalles técnicos al leer un documento.

– Otra cosa útil es organizar un grupo de discusión local con otros estudiantes que también estén interesados ​​en este tema. Un buen formato es elegir un periódico cada semana, hacer que todos lo lean y nominar a una persona para intentar explicarlo al grupo en una reunión semanal. No importa si no han entendido completamente el documento, ya que pueden plantear cualquier pregunta y confusión en la reunión del grupo y pueden tratar de resolverlos juntos. En general, es más fácil trabajar a través de cosas como un grupo que como un individuo. Más adelante, estas mismas reuniones se pueden usar para presentar sus propias ideas en lugar de los documentos de otras personas. Incluso si aún no ha progresado mucho, puede ser muy útil describir las preguntas que le interesan y cómo piensa resolverlas. En general, es extremadamente útil tener una cohorte de personas para discutir ideas, tanto formalmente en las reuniones como informalmente fuera de las reuniones. Muchos avances de la investigación consisten en presentarse en la oficina de la persona adecuada en el momento adecuado, en lugar de solo pensar de forma aislada.

En conclusión, le aconsejo que obtenga un asesor experto. Incluso si no hay nadie en tu universidad que trabaje en esto, quizás puedas persuadir a alguien en otro lugar para que te guíe informalmente por correo electrónico, Skype, etc. Será mucho más fácil a largo plazo. Sin embargo, si está decidido a comenzar de forma independiente, espero haberle dado algunas ideas útiles sobre cómo hacerlo.

a2a. Realmente no lo sé porque tenía un asesor que me ayudó a superarlo. Mi sensación es que sería muy difícil hacerlo de manera completamente independiente, especialmente porque el campo es muy avanzado. Me llevó mucho tiempo incluso poder leer los periódicos correctamente. Hay algunas cosas que podría hacer de forma independiente ahora, pero después de dos años de leer y pensar, ambas fueron guiadas por un experto en el campo.

Los requisitos previos para comprender el control de calidad se enumeran en otra parte, como esta publicación (mía), pero en resumen Nielsen y Chuang pueden ser difíciles de comenzar al tratar de analizar todos los detalles. Es difícil saber qué se puede omitir, por lo que leer un libro más corto suele ser útil (me gusta Kaye-Laflamme-Mosca como introducción).

Tal vez pones una investigación entre comillas porque eres consciente de que es muy difícil sin un asesor, y solo quieres llegar a algún lado. Una cosa que puede hacer es leer los libros y elegir algunos temas que realmente le interesen. Luego lea las referencias adjuntas que figuran en la bibliografía, deben ser los documentos importantes en el campo. Una vez que esté “cómodo” leyéndolos, puede buscar en el arXiv para ver qué autores (y sus estudiantes) están publicando artículos ahora. Esta es una forma en que trato de ponerme al día en un campo desconocido.

Depende de lo que quieras decir con “investigación”. Si quieres aprender computación cuántica haciendo o redescubriendo los resultados por ti mismo, para descubrir si realmente disfrutas de la investigación o las matemáticas, entonces sí, eso es definitivamente posible para cualquiera. Supongo que te refieres a la investigación teórica, del tipo que puedes hacer con lápiz y papel y pensamiento, y no a la investigación experimental que requiere equipo de laboratorio.

Este tipo de motivación intrínseca lo ayudará a comenzar y lo hará resistente a los contratiempos o al progreso lento si ocurre. También hay motivaciones extrínsecas, como la admiración de sus compañeros, el estímulo de un mentor, el conocimiento de que está trabajando en un problema importante o difícil sin resolver, o incluso la satisfacción mental que obtiene cuando finalmente encuentra la solución. Todos estos son agradables de tener, pero no están garantizados.

Mejor que una respuesta para usted, hay algunas preguntas: ¿por qué quiere hacer investigación en computación cuántica? ¿Investigar es la única forma de alcanzar tus objetivos? ¿Trabajar de forma independiente es su única opción, o su modo de trabajo preferido? ¿Qué otras oportunidades podrías usar para aprender sobre computación cuántica como estudiante? (Por ejemplo, la NSF patrocina una cantidad de REU cada año, un programa de verano para estudiantes universitarios para participar en la investigación. Tal vez haya un grupo de computación cuántica cerca que esté buscando un nuevo miembro).

Tener un buen libro o un conjunto de notas del curso es esencial. Todo el campo está prácticamente disponible en la página en arxiv.org. Hay mucho de eso, así que use la discreción al elegir qué caminos seguir, o comience con un problema interesante o un resultado relacionado al azar. Por ejemplo, en una conferencia reciente escuché acerca de los rompecabezas cuánticos de Merkle por Giles Brassard, pero no tuve la oportunidad de entrar en eso. Si volviera a la computación cuántica, comenzaría siguiendo mi curiosidad, en lugar de tratar de resolver el problema que todos los demás están tratando de resolver. Pero, de nuevo, no quisiera que fuera mi trabajo.

Hacer este tipo de aprendizaje exploratorio es más fácil con un grupo de personas con intereses similares, y más fácil con un experto dedicado para brindarle comentarios. (Quizás pueda tomar una clase de computación cuántica y pedirle al profesor algunos problemas abiertos, o transferirla a una universidad cercana donde se pueda ofrecer dicha clase).

Nielsen & Chuang es una buena referencia y estudio del campo, pero como otros han mencionado, está un poco anticuado. Aquí hay un libro que he evaluado que es bueno para principiantes, incluidos los estudiantes de pregrado:

Computación Cuántica: Una Introducción Suave (Computación Científica e Ingeniería): Eleanor G. Rieffel, Wolfgang H. Polak: 9780262015066: Amazon.com: Libros

El fondo necesario es álgebra lineal.

También recomiendo estas notas de posgrado de Dave Bacon:
CSE 599d – Computación cuántica

¡Buena suerte!

Puedes investigar pero probablemente no tendrá sentido. Incluso suponiendo que sea un genio, puede estar perdiendo el tiempo reproduciendo resultados conocidos.

Incluso si quisieras hacer una investigación de física teórica, deberías comenzar con documentos en lugar de libros de texto donde todo está bien empaquetado para ti con todos los cabos sueltos atados.

More Interesting

¿Por qué parece haber tan poca investigación en informática reconfigurable?

¿Cuáles son las mejores ideas de temas de investigación de doctorado en seguridad informática en la nube para un nuevo estudiante? ¿Por qué?

¿Qué pasaría si el trabajo de un investigador extranjero en un laboratorio de investigación estadounidense no clasificado comienza a tener aplicaciones militares?

¿Debo hacer un proyecto de investigación física o un proyecto de física computacional para mi último año de pregrado?

Informática: ¿Cuánto tiempo dedica un profesor de informática a pensar y resolver problemas de investigación?

¿Cuál es el panorama actual del lenguaje de programación?

¿Es necesario asistir a Stuyvesant para tener éxito en los concursos de investigación científica?

Mi trabajo de tesis está relacionado con el aprendizaje automático. ¿Alguien puede sugerir algún trabajo de aprendizaje automático que contenga alguna investigación que pueda completar en los próximos dos meses?

¿Qué cursos de CS debo completar antes de intentar la investigación de pregrado?

¿Cómo debo prepararme si quiero investigar en aprendizaje automático? ¿Hay documentos particulares que debería leer o algoritmos que debería implementar?

Si tuviera la oportunidad de investigar cualquier tema de la ciencia, ¿cuál sería?

¿Qué campo debo elegir después de mi graduación en ingeniería informática?

¿Cuáles son las oportunidades de investigación para estudiantes universitarios de ciencias de la computación?

¿Cuáles son las áreas / problemas de investigación actuales en informática teórica?

¿Qué campos de investigación tendrán más impacto fuera de la academia en los próximos años?