🔬

quantum-circuit-optimizer

An interactive hybrid quantum-classical optimization simulator that combines quantum processors with classical computers to solve complex problems. Explore Variational Quantum Eigensolver (VQE) for molecular simulation, QAOA for combinatorial optimization, and quantum machine learning with real-time visualization of the optimization landscape.

🔬 এখনই চেষ্টা করুন

এটা কী?

🎯 সিমুলেটর টিপস

📚 শব্দকোষ

Variational Quantum Eigensolver (VQE)
একটি হাইব্রিড অ্যালগরিদম যা ক্লাসিক্যাল ফিডব্যাক ব্যবহার করে একটি প্যারামিটারাইজড কোয়ান্টাম সার্কিটকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে অপ্টিমাইজ করে আণবিক স্থল অবস্থার শক্তি খুঁজে পায়।
QAOA
কোয়ান্টাম আনুমানিক অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম - বিকল্প কোয়ান্টাম অপারেশন ব্যবহার করে কম্বিনেটরিয়াল অপ্টিমাইজেশন সমস্যা সমাধানের জন্য একটি হাইব্রিড পদ্ধতি।
Ansatz
ভেরিয়েশনাল অ্যালগরিদমে ব্যবহৃত একটি প্যারামিটারাইজড কোয়ান্টাম সার্কিট টেমপ্লেট, যার প্যারামিটারগুলি একটি ক্লাসিক্যাল কম্পিউটার দ্বারা অপ্টিমাইজ করা হয়।
Cost Function
একটি গাণিতিক ফাংশন যা পরিমাপ করে যে একটি নির্দিষ্ট সমাধান কতটা ভাল, যা হাইব্রিড অ্যালগরিদম ছোট বা সর্বাধিক করতে চায়।
Barren Plateau
একটি ঘটনা যেখানে খরচ ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট কিউবিট সংখ্যার সাথে দ্রুতগতিতে অদৃশ্য হয়ে যায়, ক্লাসিক্যাল অপ্টিমাইজেশনকে অত্যন্ত কঠিন করে তোলে।
Classical Optimizer
ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদম (যেমন COBYLA, Adam, বা L-BFGS) যা পরিমাপের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে কোয়ান্টাম সার্কিট পরামিতিগুলিকে সামঞ্জস্য করে।
Circuit Depth
একটি কোয়ান্টাম সার্কিটে অনুক্রমিক গেট স্তরের সংখ্যা, যা সরাসরি গণনার সময় এবং শব্দ সঞ্চয়কে প্রভাবিত করে।
Gate Synthesis
নির্দিষ্ট হার্ডওয়্যারের জন্য প্রাথমিক গেটগুলির ক্রমগুলিতে জটিল কোয়ান্টাম অপারেশনগুলির পচন।
Transpilation
নেটিভ গেট সেট এবং কিউবিট সংযোগ সহ হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতাগুলি পূরণ করতে একটি কোয়ান্টাম সার্কিট রূপান্তর করা।
Error Mitigation
সম্পূর্ণ কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন ছাড়াই কোয়ান্টাম কম্পিউটেশনে শব্দের প্রভাব কমানোর কৌশল, যেমন জিরো-নয়েজ এক্সট্রাপোলেশন।
Noise Model
একটি কোয়ান্টাম প্রসেসরকে প্রভাবিত করে এমন ত্রুটিগুলির একটি গাণিতিক বর্ণনা, যার মধ্যে গেট ত্রুটি, পরিমাপ ত্রুটি এবং ডিকোহেরেন্স রয়েছে।
Convergence
অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদমের প্রক্রিয়াটি সর্বোত্তম সমাধানের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে, ধারাবাহিক পুনরাবৃত্তি ফলাফলের মধ্যে ক্রমহ্রাসমান পার্থক্য দ্বারা পরিমাপ করা হয়৷
Measurement Shots
প্রত্যাশা মান অনুমান করার জন্য পরিসংখ্যান তৈরি করতে একটি কোয়ান্টাম সার্কিট কতবার নির্বাহ করা হয় এবং পরিমাপ করা হয়।
Ground State Energy
একটি কোয়ান্টাম সিস্টেমের সর্বনিম্ন সম্ভাব্য শক্তি, যা VQE অ্যালগরিদমগুলি আণবিক সিমুলেশন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য খুঁজে বের করার লক্ষ্য রাখে।
Qubit Connectivity
কোয়ান্টাম প্রসেসরে qubits-এর মধ্যে সংযোগের ভৌত বিন্যাস, কোন দুটি-qubit গেট সরাসরি সঞ্চালিত হতে পারে তা নির্ধারণ করে।
Hardware-Efficient Ansatz
একটি প্যারামিটারাইজড সার্কিট ডিজাইন যা লক্ষ্য হার্ডওয়্যারের জন্য শুধুমাত্র গেটগুলি ব্যবহার করে এবং এর কিউবিট সংযোগকে সম্মান করে, ট্রান্সপিলেশন ওভারহেডকে কম করে।
COBYLA
লিনিয়ার অ্যাপ্রোক্সিমেশন দ্বারা সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশন - একটি গ্রেডিয়েন্ট-মুক্ত ক্লাসিক্যাল অপ্টিমাইজার যা সাধারণত VQE তে ব্যবহৃত হয় যা শোরগোল কোয়ান্টাম পরিমাপের সাথে ভাল কাজ করে।
MaxCut Problem
একটি গ্রাফ তত্ত্ব অপ্টিমাইজেশান সমস্যা দুটি শীর্ষবিন্দুর মধ্যে প্রান্তের সর্বাধিক সংখ্যার জন্য জিজ্ঞাসা করে, সাধারণত QAOA বেঞ্চমার্ক করতে ব্যবহৃত হয়।
Hamiltonian
একটি গাণিতিক অপারেটর একটি কোয়ান্টাম সিস্টেমের মোট শক্তি বর্ণনা করে, যার গ্রাউন্ড স্টেট VQE অ্যালগরিদমগুলি খুঁজে পেতে চায়।
Variational Principle
কোয়ান্টাম যান্ত্রিক নীতি যে কোনো ট্রায়াল স্টেটের জন্য হ্যামিল্টোনিয়ানের প্রত্যাশার মান সর্বদা সত্য স্থল রাষ্ট্র শক্তির চেয়ে বেশি বা সমান।
Gradient Descent
একটি ধ্রুপদী অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম যা খরচ ফাংশনের সবচেয়ে বেশি হ্রাসের দিক থেকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে পরামিতিগুলিকে সামঞ্জস্য করে৷
Expectation Value
অভিন্নভাবে প্রস্তুত কোয়ান্টাম অবস্থার অনেক পুনরাবৃত্তি পরিমাপের উপর পর্যবেক্ষণযোগ্য একটি কোয়ান্টাম পরিমাপের গড় ফলাফল।
Fidelity
0 (অর্থোগোনাল) থেকে 1 (অভিন্ন) পর্যন্ত দুটি কোয়ান্টাম অবস্থা একে অপরের কতটা কাছাকাছি তার একটি পরিমাপ।
Pauli Decomposition
কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যারে পরিমাপ সক্ষম করে, পাওলি ম্যাট্রিসের টেনসর পণ্যের ওজনযুক্ত সমষ্টি হিসাবে হ্যামিলটোনিয়ানকে প্রকাশ করা।
Quantum Volume
কোয়ান্টাম প্রসেসরের সামগ্রিক ক্ষমতা পরিমাপ করার জন্য কিউবিট গণনা, সংযোগ এবং গেট বিশ্বস্ততার সমন্বয়ে একটি মেট্রিক।
Quantum Advantage
একটি প্রদর্শন যে একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার যেকোনো ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারের চেয়ে দ্রুত বা আরও দক্ষতার সাথে একটি ব্যবহারিক সমস্যা সমাধান করে।
Adiabatic Theorem
একটি নীতি যা বলে যে একটি কোয়ান্টাম সিস্টেম তার স্থল অবস্থায় থাকে যদি বাহ্যিক অবস্থা ধীরে ধীরে যথেষ্ট পরিবর্তিত হয়, কোয়ান্টাম অ্যানিলিং এর ভিত্তি।

🏆 মূল ব্যক্তিত্ব

Alberto Peruzzo (2014)

একটি ফোটোনিক কোয়ান্টাম প্রসেসরে ভেরিয়েশনাল কোয়ান্টাম আইজেনসোলভার (ভিকিউই) এর প্রথম পরীক্ষামূলক প্রদর্শনের নেতৃত্ব দেন, প্রমাণ করে যে হাইব্রিড কোয়ান্টাম-ক্লাসিক্যাল অপ্টিমাইজেশন পরীক্ষামূলকভাবে কার্যকর

Edward Farhi (2014)

কোয়ান্টাম আনুমানিক অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম (QAOA) এবং কোয়ান্টাম অ্যাডিয়াব্যাটিক কম্পিউটেশনের ধারণা সহ-আবিষ্কার করেছে, কোয়ান্টাম অপ্টিমাইজেশানের জন্য মৌলিক কাঠামো প্রদান করেছে

Jarrod McClean (2016)

বৈচিত্রপূর্ণ কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমের জন্য তাত্ত্বিক কাঠামো তৈরি করেছে এবং অনুর্বর মালভূমি সমস্যা চিহ্নিত করেছে, মৌলিকভাবে হাইব্রিড কোয়ান্টাম-ক্লাসিক্যাল অপ্টিমাইজেশানের বোঝার গঠন করেছে

Abhinav Kandala (2017)

সুপারকন্ডাক্টিং কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যারের উপর আণবিক সিমুলেশনের জন্য VQE-এর IBM-এর পরীক্ষামূলক প্রদর্শনী, ব্যবহারিক কোয়ান্টাম রসায়নের অগ্রগতি

Maria Schuld (2018)

হাইব্রিড অ্যালগরিদমগুলির সাথে কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্র প্রতিষ্ঠা করে বৈচিত্রপূর্ণ কোয়ান্টাম সার্কিট এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে সংযোগের পথপ্রদর্শক

Alain Aspuru-Guzik (2005)

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এবং কম্পিউটেশনাল কেমিস্ট্রি ব্রিজিং, রসায়ন সিমুলেশন এবং সহ-উন্নত VQE এর জন্য কোয়ান্টাম কম্পিউটার ব্যবহার করার মূল ধারণা প্রস্তাব করেছিলেন

Ryan Babbush (2018)

দক্ষ কোয়ান্টাম রসায়ন সিমুলেশন পদ্ধতি বিকাশে এবং বাস্তব কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যারে VQE প্রদর্শনে Google এর কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম দলকে নেতৃত্ব দেয়

🎓 শিক্ষার উৎস

💬 শিক্ষার্থীদের বার্তা

{'encouragement': "Hybrid quantum-classical computing is where theory meets practice in today's quantum world. You do not need to wait for fault-tolerant quantum computers to start solving real problems - the algorithms you explore in this simulator are running on actual quantum hardware right now, tackling challenges in chemistry, finance, and logistics.", 'reminder': 'The most important skill in hybrid quantum computing is not mastering every technical detail - it is developing intuition for how quantum and classical resources can complement each other. Every time you run an optimization and watch the convergence plot, you are building that intuition.', 'action': 'Start with the Water molecule (H2) preset and run the VQE optimization. Watch how the energy converges toward the ground state as the classical optimizer adjusts the quantum circuit parameters. Then try increasing the noise level to see how real-world hardware imperfections affect the results.', 'dream': "We dream of a future where a chemistry student in Ethiopia can simulate novel drug molecules on quantum hardware, where an operations researcher in Cambodia can optimize supply chains using QAOA, and where hybrid quantum computing becomes a standard tool in every scientist's toolkit, regardless of their location or resources.", 'wiaVision': 'WIA Book envisions hybrid quantum-classical computing as the bridge to practical quantum advantage, and our simulators as the on-ramp for the next generation of quantum scientists. By making these advanced algorithms interactive and visual, we transform intimidating mathematics into intuitive understanding.'}

শুরু করুন

বিনামূল্যে, সাইনআপ নেই

শুরু করুন →