Domande e risposte
FAQ
Le domande che gli studenti fanno davvero, con le risposte. Se manca la tua, falla — probabilmente finirà qui.
Devo conoscere la meccanica quantistica prima di iscrivermi?
No. Il corso non presuppone alcuna conoscenza pregressa di meccanica quantistica: tutti i concetti quantomeccanici necessari per l'elaborazione dell'informazione quantistica vengono introdotti e sviluppati durante il corso. Servono invece una solida algebra lineare, buona padronanza di Python e nozioni di base di complessità computazionale.
Quali linguaggi di programmazione e strumenti si usano?
Due ambienti complementari: Qiskit (Python, IBM Quantum) per gli algoritmi quantistici e QuantumSavory.jl (Julia) per la simulazione di reti quantistiche. Non è richiesta esperienza pregressa con Julia — viene introdotta in laboratorio.
Eseguirò il mio codice su computer quantistici reali?
Sì, quando le risorse sono disponibili: il Laboratorio di Quantum Software include l'esecuzione di circuiti su processori IBM Quantum reali e il confronto dei risultati con le simulazioni ideali. Tieni presente che il piano gratuito Open di IBM Quantum offre attualmente solo 10 minuti di tempo QPU al mese, quindi le esecuzioni su hardware reale vengono pianificate con cura e usate con parsimonia.
Posso svolgere il progetto da solo o serve un gruppo?
Dipende da quanti studenti seguono il corso: se pochi, il progetto è individuale; se di più, viene svolto in piccoli gruppi. Gli argomenti sono proposti dal docente e richiedono tipicamente Qiskit e/o QuantumSavory.jl. Quando si formano i gruppi, l’intero gruppo sostiene l’esame orale insieme.
Come viene determinato il voto finale?
Valutando sia la comprensione della materia (esame orale individuale — un circuito quantistico da analizzare, poi domande teoriche) sia la qualità del lavoro di progetto.
Com’è strutturato l’esame orale?
Due parti, sempre in quest’ordine. Prima l’analisi di un circuito quantistico: il docente ne scrive uno semplice alla lavagna e tu determini lo stato del sistema in alcuni stadi intermedi e all’uscita — lo stato di ingresso può essere puro o misto, entangled o separabile — poi calcoli gli esiti e le probabilità delle misure, nella base computazionale o in altre basi specificate. Poi domande teoriche sugli argomenti del corso.
Quando vengono assegnati i progetti e per quanto restano validi?
I progetti vengono assegnati circa due settimane prima della fine del corso e valgono solo per quell’anno accademico: non chiederne uno oltre quella scadenza. Se sostieni l’esame in un anno successivo, contatta il docente: il progetto potrebbe dover essere aggiornato e, in ogni caso, va sviluppato con la piattaforma presentata nell’anno accademico più recente.
Quando e come consegno il progetto?
Il progetto e le slide della presentazione vanno consegnati almeno una settimana prima della data dell’esame; da quel momento il materiale è definitivo e non può essere modificato. Prima della presentazione, che si svolge in aula durante l’esame, la Commissione ti fornisce un rapporto dettagliato di revisione del materiale consegnato.
La frequenza è obbligatoria?
No — dal punto di vista burocratico la frequenza non è obbligatoria. Le lezioni, e in particolare le sessioni del Laboratorio di Quantum Software, sono però fortemente consigliate.
Come mi iscrivo all'esame?
Tramite il portale ufficiale degli esami dell'Università di Pisa, esami.unipi.it, come per ogni altro corso.
Il materiale delle lezioni è disponibile online?
Slide e materiale di laboratorio saranno pubblicati sul canale Microsoft Teams del corso durante il semestre — non su questo sito.
Posso incontrare il docente online?
Sì: sia il docente sia il responsabile del laboratorio possono incontrarti online via Microsoft Teams, dopo aver concordato insieme giorno e ora via email. Vedi la pagina Contatti per i modelli di email.
Posso usare strumenti AI (LLM, coding agent) per i laboratori e il progetto?
Sì, purché tu lo faccia in modo critico e responsabile — ma il loro uso è del tutto facoltativo e il progetto può essere completato senza alcun aiuto dell'AI. Sono ausili alla produttività, non sostituti della comprensione: resti pienamente responsabile della validazione del software che consegni, dell'interpretazione dei suoi risultati e della comprensione del suo funzionamento.
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