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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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¿Qué es esto?

🎯 Consejos del simulador

📚 Glosario

Variational Quantum Eigensolver (VQE)
Un algoritmo híbrido que encuentra energías del estado fundamental molecular optimizando iterativamente un circuito cuántico parametrizado utilizando retroalimentación clásica.
QAOA
Algoritmo de optimización aproximada cuántica: un método híbrido para resolver problemas de optimización combinatoria utilizando operaciones cuánticas alternas.
Ansatz
Plantilla de circuito cuántico parametrizado utilizada en algoritmos variacionales, cuyos parámetros son optimizados por una computadora clásica.
Cost Function
Función matemática que cuantifica qué tan buena es una solución particular, que el algoritmo híbrido busca minimizar o maximizar.
Barren Plateau
Un fenómeno en el que el gradiente de la función de costes desaparece exponencialmente con el número de qubits, lo que hace que la optimización clásica sea extremadamente difícil.
Classical Optimizer
El algoritmo clásico (como COBYLA, Adam o L-BFGS) que ajusta los parámetros del circuito cuántico en función de los resultados de las mediciones.
Circuit Depth
El número de capas de puerta secuenciales en un circuito cuántico, que afecta directamente el tiempo de cálculo y la acumulación de ruido.
Gate Synthesis
La descomposición de operaciones cuánticas complejas en secuencias de puertas elementales nativas de hardware específico.
Transpilation
Conversión de un circuito cuántico para satisfacer las limitaciones de hardware, incluidos conjuntos de puertas nativas y conectividad de qubits.
Error Mitigation
Técnicas para reducir el impacto del ruido en los cálculos cuánticos sin una corrección completa del error cuántico, como la extrapolación de ruido cero.
Noise Model
Una descripción matemática de los errores que afectan a un procesador cuántico, incluidos errores de puerta, errores de medición y decoherencia.
Convergence
El proceso del algoritmo de optimización que se acerca a la solución óptima, medido por la diferencia decreciente entre los resultados de iteraciones sucesivas.
Measurement Shots
El número de veces que se ejecuta y mide un circuito cuántico para generar estadísticas para estimar los valores esperados.
Ground State Energy
La energía más baja posible de un sistema cuántico, que los algoritmos VQE pretenden encontrar para aplicaciones de simulación molecular.
Qubit Connectivity
El diseño físico de las conexiones entre qubits en un procesador cuántico, que determina qué puertas de dos qubits se pueden realizar directamente.
Hardware-Efficient Ansatz
Un diseño de circuito parametrizado que utiliza solo puertas nativas del hardware de destino y respeta su conectividad de qubit, minimizando la sobrecarga de transpilación.
COBYLA
Optimización restringida POR aproximaciones lineales: un optimizador clásico sin gradientes comúnmente utilizado en VQE que funciona bien con mediciones cuánticas ruidosas.
MaxCut Problem
Un problema de optimización de la teoría de grafos que solicita el número máximo de aristas entre dos grupos de vértices, comúnmente utilizado para comparar QAOA.
Hamiltonian
Un operador matemático que describe la energía total de un sistema cuántico, cuyo estado fundamental los algoritmos VQE buscan encontrar.
Variational Principle
El principio de la mecánica cuántica de que el valor esperado del hamiltoniano para cualquier estado de prueba es siempre mayor o igual a la verdadera energía del estado fundamental.
Gradient Descent
Un algoritmo de optimización clásico que ajusta iterativamente los parámetros en la dirección de la mayor disminución de la función de costo.
Expectation Value
El resultado promedio de medir un observable cuántico a través de muchas mediciones repetidas de estados cuánticos preparados de manera idéntica.
Fidelity
Una medida de qué tan cerca están dos estados cuánticos entre sí, que va de 0 (ortogonal) a 1 (idéntico).
Pauli Decomposition
Expresar un hamiltoniano como una suma ponderada de productos tensoriales de matrices de Pauli, lo que permite realizar mediciones en hardware cuántico.
Quantum Volume
Una métrica que combina el recuento de qubits, la conectividad y la fidelidad de la puerta para medir la capacidad general de un procesador cuántico.
Quantum Advantage
Una demostración de que una computadora cuántica resuelve un problema práctico de manera más rápida o eficiente que cualquier computadora clásica.
Adiabatic Theorem
Un principio que establece que un sistema cuántico permanece en su estado fundamental si las condiciones externas cambian lo suficientemente lentamente, la base del recocido cuántico.

🏆 Figuras clave

Alberto Peruzzo (2014)

Lideró la primera demostración experimental del Variational Quantum Eigensolver (VQE) en un procesador cuántico fotónico, demostrando que la optimización híbrida cuántica-clásica es experimentalmente viable.

Edward Farhi (2014)

Coinventó el algoritmo de optimización cuántica aproximada (QAOA) y el concepto de computación adiabática cuántica, proporcionando marcos fundamentales para la optimización cuántica.

Jarrod McClean (2016)

Desarrolló el marco teórico para los algoritmos cuánticos variacionales e identificó el problema de la meseta estéril, lo que fundamentalmente dio forma a la comprensión de la optimización híbrida cuántica-clásica.

Abhinav Kandala (2017)

Lideró la demostración experimental de IBM de VQE para simulación molecular en hardware cuántico superconductor, avanzando la química cuántica práctica.

Maria Schuld (2018)

Fue pionero en la conexión entre circuitos cuánticos variacionales y aprendizaje automático, estableciendo el campo del aprendizaje automático cuántico con algoritmos híbridos.

Alain Aspuru-Guzik (2005)

Propuso la idea original de utilizar computadoras cuánticas para la simulación química y desarrolló conjuntamente VQE, uniendo la computación cuántica y la química computacional.

Ryan Babbush (2018)

Lideró el equipo de algoritmos cuánticos de Google en el desarrollo de métodos eficientes de simulación de química cuántica y la demostración de VQE en hardware cuántico real.

🎓 Recursos de aprendizaje

💬 Mensaje a los estudiantes

{'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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