Scott Aaronson, Quantum Computing since Democritus, Cambridge University Press, Cambridge, 2013, pp. 370.

Abstract

The article is a review of “Quantum Computing Since Democritus”, Scott Aaronson’s introductory book on complexity theory. The volume is a first walkthrough in the land of “complexity theory”, the branch of computer science tasked with formally characterizing how hard is to solve certain algorithmic problems; particular attention is given to “quantum computation” – Aaronson’s main area of expertise – to introduce the reader to the possibilities offered by quantum mechanics. The review leverages the conceptual tools introduced in the book to survey the main open research themes in the field and discuss some of the philosophical arguments put forward by the author.

Il contributo presenta una recensione del volume di Scott Aaronson “Quantum Computing Since Democritus”. Il saggio è una introduzione alla teoria della complessità, con particolare attenzione alle sfide e alla possibilità offerte dalla “computazione quantistica”, ovvero l’utilizzo di alcune proprietà della meccanica quantistica per costruire nuovi modelli di computazione. La recensione utilizza gli strumenti concettuali messi a disposizione da Aaronson per introdurre i principali temi di ricerca della disciplina e per discutere una serie di argomentazioni
presentate dall’autore. Complessivamente, il terreno concettuale che emerge gradualmente dal volume appare filosoficamente fertile e sicuramente degno di maggiori approfondimenti.


Citazione

Jacopo Tagliabue, “Scott Aaronson, Quantum Computing since Democritus, Cambridge University Press, Cambridge, 2013, pp. 370”, in “APhEx 9”, 2014, pp. 19.

Numero della rivista

N° 09/2014-APhEx

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AUTORI&AUTRICI

Dopo aver studiato in diversi acronimi sparsi sul globo (UNISR, SFI, MIT), si è occupato di ontologia, filosofia delle scienze cognitive e svariati temi all'interno dell'intelligenza artificiale: in particolare, natural language processing, machine learning and information retrieval. Appassionato di open source e open science, mentre lavora alla sua seconda startup, è professore aggiunto di Machine Learning alla New York University, incidentalmente l'unico lavoro che abbia mai avuto che i suoi genitori comprendono.

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