Information and Algorithms

Információ és algoritmusok

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

2026. March 21.

Hatályosság vége:

—

Subject name (Hungarian, English)

Információ és algoritmusok

Information and Algorithms

Subject code

BMEVIMAD064

Subject type

—

Training Level

—

Course types and hours (weekly/semester)

Course type	lecture	tutorial	laboratory
hours (weekly)	4	0	0
type (linked/independent)	—	—	—

Assessment type

vizsga

Credits

Subject coordinator

Dr. Petz Dénes

contact: petz@math.bme.hu

Responsible department

Gépjárműtechnológia Tanszék

https://auto.bme.hu/

Faculty

Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar

Subject website

—

Primary curriculum type

—

Direct prerequisites – Strong prerequisite

none

Direct prerequisites – Weak prerequisite

none

Direct prerequisites – Parallel prerequisite

none

Direct prerequisites – Milestone prerequisite

none

Direct prerequisites – Exclusion

none

Objectives

Programme

A tárgy célja matematikai bevezetést adni az információtárolás, az információ továbbítás és computing kvantummechanikán alapuló legújabb módszereire és elvi határaiba.

Vázlatos tematika:

1. A kvantummechanika axiómái (állapot, összetett rendszer, mérés)

2. A kvantum állapot által hordozott információ mennyiség (Neumann entrópia, kvantum bit, állapottér)

3. Forráskódolás Shannon és Schumacher szerint, a Neumann entrópia mint kapacitás

4. Teleportálási protokoll, no-kloning tétel

5. A kvantum Fourier-transzformáció

6. Keresési algoritmusok.

Bevezetést adni az információtárolás, az információtovábbítás és kvantumcomputing legújabb módszereibe és elvi határaiba

Learning outcomes

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Knowledge

No learning outcomes recorded.

Skills

No learning outcomes recorded.

Attitudes

No learning outcomes recorded.

Autonomy and responsibility

No learning outcomes recorded.

Oktatási módszertan

előadás

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

lineáris algebra, információelmélet

Skill type competencies

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Recommended (non-compulsory) preliminary competencies

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

lineáris algebra, információelmélet

General rules

Követelmények: a. A szorgalmi időszakban: az aláírás feltétele a kiadott feladatok megoldása b. A vizsgaidőszakban: szóbeli vizsga c. Elővizsga: van

Assessment methods

In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

Not provided.

Recommended courses

Matematika B2 (TE901918) vagy Analízis II. (informatikusoknak) (TE921567) Tematikaütközés miatt a tárgyat csak azok vehetik fel, akik korábban nem hallgatták a következő tárgyakat: VIMAD030 Kantum-információelmélet

Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements

Requirements valid from:

—

Requirements valid until:

—

Curriculum placement

No curriculum placements recorded for this subject version.