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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.

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Was ist das?

🎯 Simulator-Tipps

📚 Glossar

Variational Quantum Eigensolver (VQE)
Ein Hybridalgorithmus, der molekulare Grundzustandsenergien durch iterative Optimierung eines parametrisierten Quantenschaltkreises unter Verwendung klassischer Rückkopplung findet.
QAOA
Quantum Approximate Optimization Algorithm – eine Hybridmethode zur Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme mithilfe alternierender Quantenoperationen.
Ansatz
Eine parametrisierte Quantenschaltungsvorlage, die in Variationsalgorithmen verwendet wird und deren Parameter von einem klassischen Computer optimiert werden.
Cost Function
Eine mathematische Funktion, die quantifiziert, wie gut eine bestimmte Lösung ist, die der Hybridalgorithmus minimieren oder maximieren möchte.
Barren Plateau
Ein Phänomen, bei dem der Gradient der Kostenfunktion exponentiell mit der Anzahl der Qubits verschwindet, was die klassische Optimierung extrem schwierig macht.
Classical Optimizer
Der klassische Algorithmus (wie COBYLA, Adam oder L-BFGS), der die Parameter des Quantenschaltkreises basierend auf Messergebnissen anpasst.
Circuit Depth
Die Anzahl aufeinanderfolgender Gate-Schichten in einer Quantenschaltung hat direkten Einfluss auf die Rechenzeit und die Rauschakkumulation.
Gate Synthesis
Die Zerlegung komplexer Quantenoperationen in Sequenzen elementarer Gatter, die einer bestimmten Hardware eigen sind.
Transpilation
Konvertieren einer Quantenschaltung, um Hardware-Einschränkungen zu erfüllen, einschließlich nativer Gate-Sets und Qubit-Konnektivität.
Error Mitigation
Techniken zur Reduzierung des Einflusses von Rauschen auf Quantenberechnungen ohne vollständige Quantenfehlerkorrektur, wie z. B. Null-Rausch-Extrapolation.
Noise Model
Eine mathematische Beschreibung der Fehler, die einen Quantenprozessor beeinflussen, einschließlich Gate-Fehler, Messfehler und Dekohärenz.
Convergence
Der Prozess der Annäherung des Optimierungsalgorithmus an die optimale Lösung, gemessen an der abnehmenden Differenz zwischen aufeinanderfolgenden Iterationsergebnissen.
Measurement Shots
Die Häufigkeit, mit der ein Quantenschaltkreis ausgeführt und gemessen wird, um Statistiken zur Schätzung der Erwartungswerte zu erstellen.
Ground State Energy
Die niedrigstmögliche Energie eines Quantensystems, die VQE-Algorithmen für molekulare Simulationsanwendungen finden sollen.
Qubit Connectivity
Die physikalische Anordnung der Verbindungen zwischen Qubits auf einem Quantenprozessor, die bestimmt, welche Zwei-Qubit-Gatter direkt ausgeführt werden können.
Hardware-Efficient Ansatz
Ein parametrisiertes Schaltungsdesign, das nur native Gatter der Zielhardware verwendet und deren Qubit-Konnektivität respektiert, wodurch der Transpilationsaufwand minimiert wird.
COBYLA
Eingeschränkte Optimierung DURCH lineare Approximationen – ein klassischer Gradienten-freier Optimierer, der häufig in VQE verwendet wird und gut mit verrauschten Quantenmessungen funktioniert.
MaxCut Problem
Ein Optimierungsproblem der Graphentheorie, das nach der maximalen Anzahl von Kanten zwischen zwei Scheitelpunktgruppen fragt und häufig zum Benchmarking von QAOA verwendet wird.
Hamiltonian
Ein mathematischer Operator, der die Gesamtenergie eines Quantensystems beschreibt, nach dessen Grundzustand VQE-Algorithmen suchen.
Variational Principle
Das quantenmechanische Prinzip besagt, dass der Erwartungswert des Hamilton-Operators für jeden Versuchszustand immer größer oder gleich der wahren Grundzustandsenergie ist.
Gradient Descent
Ein klassischer Optimierungsalgorithmus, der Parameter iterativ in Richtung des steilsten Abfalls der Kostenfunktion anpasst.
Expectation Value
Das durchschnittliche Ergebnis der Messung eines beobachtbaren Quants über viele wiederholte Messungen identisch vorbereiteter Quantenzustände.
Fidelity
Ein Maß dafür, wie nahe zwei Quantenzustände beieinander liegen, im Bereich von 0 (orthogonal) bis 1 (identisch).
Pauli Decomposition
Ausdrücken eines Hamilton-Operators als gewichtete Summe von Tensorprodukten von Pauli-Matrizen, was Messungen auf Quantenhardware ermöglicht.
Quantum Volume
Eine Metrik, die die Anzahl der Qubits, die Konnektivität und die Gattertreue kombiniert, um die Gesamtleistung eines Quantenprozessors zu messen.
Quantum Advantage
Ein Beweis dafür, dass ein Quantencomputer ein praktisches Problem schneller oder effizienter löst als jeder klassische Computer.
Adiabatic Theorem
Ein Prinzip, das besagt, dass ein Quantensystem in seinem Grundzustand bleibt, wenn sich die äußeren Bedingungen langsam genug ändern, die Grundlage für das Quantenglühen.

🏆 Schlüsselpersonen

Alberto Peruzzo (2014)

Leitete die erste experimentelle Demonstration des Variational Quantum Eigensolver (VQE) auf einem photonischen Quantenprozessor und bewies damit, dass die hybride quantenklassische Optimierung experimentell realisierbar ist

Edward Farhi (2014)

Er war Miterfinder des Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) und des Konzepts der quantenadiabatischen Berechnung und lieferte grundlegende Rahmenbedingungen für die Quantenoptimierung

Jarrod McClean (2016)

Entwickelte den theoretischen Rahmen für Variationsquantenalgorithmen und identifizierte das Barren-Plateau-Problem, wodurch das Verständnis der hybriden quantenklassischen Optimierung grundlegend geprägt wurde

Abhinav Kandala (2017)

Leitete IBMs experimentelle Demonstration von VQE für die molekulare Simulation auf supraleitender Quantenhardware und trieb damit die praktische Quantenchemie voran

Maria Schuld (2018)

Pionierarbeit bei der Verbindung zwischen Variationsquantenschaltungen und maschinellem Lernen, wodurch das Gebiet des quantenmaschinellen Lernens mit Hybridalgorithmen etabliert wurde

Alain Aspuru-Guzik (2005)

Schlug die ursprüngliche Idee vor, Quantencomputer für die Chemiesimulation zu verwenden, und entwickelte VQE mit, das Quantencomputer und Computerchemie verbindet

Ryan Babbush (2018)

Leitete das Quantenalgorithmus-Team von Google bei der Entwicklung effizienter Quantenchemie-Simulationsmethoden und der Demonstration von VQE auf echter Quantenhardware

🎓 Lernressourcen

💬 Nachricht an Lernende

{'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.'}

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