Eu também sou um estudante de graduação que espera começar uma carreira em computação quântica algum dia. Sou um estudante de física que se interessou pelo assunto há cerca de um ano, e essas são algumas coisas que me ajudaram a construir uma fundação.
Em termos de antecedentes, a álgebra linear é o único curso essencial para a compreensão do básico do assunto. A razão é que a computação pode ser simplificada como uma série de matrizes (chamadas de portas) atuando em um vetor específico (chamado de estado). Um curso de mecânica quântica será necessário para estudos mais avançados e muitas aplicações da computação quântica, mas você está perfeitamente qualificado para começar a aprender o básico sem esse curso.
Em termos de recursos, meu conselho é começar com algo mais leve que um livro didático para sua primeira introdução. Eu recomendo o Microsoft Q # Support Docs, especialmente os artigos "Conceitos de computação quântica" encontrados aqui . Se você deseja iniciar a programação, será muito difícil aprender Q # sem experiência em C # e uma linguagem de programação funcional ; portanto, pode não ser a linguagem correta para começar. Não é nada contra a linguagem, mas foi difícil para mim, pois nunca havia usado o C # e tive problemas para ler os documentos específicos da linguagem antes do meu curso de programação funcional. Pessoalmente, tenho muito treinamento em Python, então linguagens como o Cirq do Google ou o Qiskit da IBM eram escolhas mais naturais para mim.
Depois de ler alguns desses artigos básicos, é quando eu escolho um livro. Alguém já mencionou "Mike and Ike" ( computação quântica e informação quântica de Michael Nielsen e Isaac Chuang), que é um dos livros mais conceituados sobre o assunto. Outro que eu gostaria de mencionar é a Ciência da Computação Quântica: uma introdução de N. David Mermin, que é bastante acessível para alguém sem formação em mecânica quântica, pelo menos por alguns capítulos. Nenhum livro será adequado para todos; tente apenas alguns e veja o que faz sentido para você.
Meu último conselho é encontrar um amigo para trabalhar com material ou um professor para ajudá-lo em tópicos particularmente difíceis. Algo a lembrar ao longo de sua carreira acadêmica é que a matemática e áreas afins são melhores com um guia.
Boa sorte!