🔬

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.

🔬 Coba sekarang

Apa ini?

🎯 Tips Simulator

📚 Glosarium

Variational Quantum Eigensolver (VQE)
Algoritme hibrid yang menemukan energi keadaan dasar molekuler dengan mengoptimalkan rangkaian kuantum berparameter secara berulang menggunakan umpan balik klasik.
QAOA
Algoritma Optimasi Perkiraan Kuantum - metode hybrid untuk memecahkan masalah optimasi kombinatorial menggunakan operasi kuantum bergantian.
Ansatz
Templat rangkaian kuantum berparameter yang digunakan dalam algoritma variasional, yang parameternya dioptimalkan oleh komputer klasik.
Cost Function
Fungsi matematika yang mengukur seberapa baik solusi tertentu, yang ingin diminimalkan atau dimaksimalkan oleh algoritma hibrid.
Barren Plateau
Sebuah fenomena di mana gradien fungsi biaya menghilang secara eksponensial seiring dengan jumlah qubit, membuat optimasi klasik menjadi sangat sulit.
Classical Optimizer
Algoritme klasik (seperti COBYLA, Adam, atau L-BFGS) yang menyesuaikan parameter rangkaian kuantum berdasarkan hasil pengukuran.
Circuit Depth
Jumlah lapisan gerbang berurutan dalam rangkaian kuantum, secara langsung mempengaruhi waktu komputasi dan akumulasi kebisingan.
Gate Synthesis
Dekomposisi operasi kuantum kompleks menjadi rangkaian gerbang dasar yang berasal dari perangkat keras tertentu.
Transpilation
Mengonversi sirkuit kuantum untuk memenuhi batasan perangkat keras termasuk kumpulan gerbang asli dan konektivitas qubit.
Error Mitigation
Teknik untuk mengurangi dampak noise pada komputasi kuantum tanpa koreksi kesalahan kuantum penuh, seperti ekstrapolasi zero-noise.
Noise Model
Deskripsi matematis tentang kesalahan yang memengaruhi prosesor kuantum, termasuk kesalahan gerbang, kesalahan pengukuran, dan dekoherensi.
Convergence
Proses algoritma optimasi mendekati solusi optimal, diukur dengan semakin berkurangnya selisih hasil iterasi yang berurutan.
Measurement Shots
Berapa kali sirkuit kuantum dieksekusi dan diukur untuk membangun statistik guna memperkirakan nilai ekspektasi.
Ground State Energy
Energi serendah mungkin dari sistem kuantum, yang ingin dicari oleh algoritma VQE untuk aplikasi simulasi molekuler.
Qubit Connectivity
Tata letak fisik koneksi antar qubit pada prosesor kuantum, menentukan gerbang dua qubit mana yang dapat dilakukan secara langsung.
Hardware-Efficient Ansatz
Desain sirkuit berparameter yang hanya menggunakan gerbang asli perangkat keras target dan menghormati konektivitas qubitnya, sehingga meminimalkan overhead transpilasi.
COBYLA
Optimasi Terkendali OLEH Perkiraan Linier - pengoptimal klasik bebas gradien yang biasa digunakan di VQE yang bekerja dengan baik dengan pengukuran kuantum yang bising.
MaxCut Problem
Masalah optimasi teori graf yang menanyakan jumlah tepi maksimum antara dua kelompok simpul, biasanya digunakan untuk tolok ukur QAOA.
Hamiltonian
Operator matematika yang menggambarkan energi total sistem kuantum, yang keadaan dasarnya dicari oleh algoritma VQE.
Variational Principle
Prinsip mekanika kuantum bahwa nilai ekspektasi Hamiltonian untuk setiap keadaan percobaan selalu lebih besar atau sama dengan energi keadaan dasar sebenarnya.
Gradient Descent
Algoritme pengoptimalan klasik yang menyesuaikan parameter secara berulang ke arah penurunan fungsi biaya yang paling tajam.
Expectation Value
Hasil rata-rata pengukuran kuantum yang dapat diamati melalui banyak pengukuran berulang dari keadaan kuantum yang dipersiapkan secara identik.
Fidelity
Ukuran seberapa dekat dua keadaan kuantum satu sama lain, mulai dari 0 (ortogonal) hingga 1 (identik).
Pauli Decomposition
Mengekspresikan Hamiltonian sebagai jumlah tertimbang produk tensor matriks Pauli, memungkinkan pengukuran pada perangkat keras kuantum.
Quantum Volume
Metrik yang menggabungkan jumlah qubit, konektivitas, dan fidelitas gerbang untuk mengukur kemampuan keseluruhan prosesor kuantum.
Quantum Advantage
Sebuah demonstrasi bahwa komputer kuantum memecahkan masalah praktis lebih cepat atau lebih efisien dibandingkan komputer klasik mana pun.
Adiabatic Theorem
Sebuah prinsip yang menyatakan bahwa sistem kuantum tetap dalam keadaan dasarnya jika kondisi eksternal berubah cukup lambat, menjadi dasar anil kuantum.

🏆 Tokoh Utama

Alberto Peruzzo (2014)

Memimpin demonstrasi eksperimental pertama Variational Quantum Eigensolver (VQE) pada prosesor kuantum fotonik, membuktikan bahwa optimasi kuantum-klasik hibrid dapat dilakukan secara eksperimental

Edward Farhi (2014)

Bersama-sama menciptakan Algoritma Optimasi Perkiraan Kuantum (QAOA) dan konsep komputasi adiabatik kuantum, yang memberikan kerangka kerja dasar untuk optimasi kuantum

Jarrod McClean (2016)

Mengembangkan kerangka teoritis untuk algoritma kuantum variasional dan mengidentifikasi masalah dataran tinggi yang tandus, yang secara mendasar membentuk pemahaman tentang optimasi kuantum-klasik hibrida

Abhinav Kandala (2017)

Memimpin demonstrasi eksperimental VQE oleh IBM untuk simulasi molekuler pada perangkat keras kuantum superkonduktor, memajukan kimia kuantum praktis

Maria Schuld (2018)

Memelopori hubungan antara sirkuit kuantum variasional dan pembelajaran mesin, membangun bidang pembelajaran mesin kuantum dengan algoritma hibrid

Alain Aspuru-Guzik (2005)

Mengusulkan ide awal penggunaan komputer kuantum untuk simulasi kimia dan mengembangkan VQE, menjembatani komputasi kuantum dan kimia komputasi

Ryan Babbush (2018)

Memimpin tim algoritme kuantum Google dalam mengembangkan metode simulasi kimia kuantum yang efisien dan mendemonstrasikan VQE pada perangkat keras kuantum nyata

🎓 Sumber Belajar

💬 Pesan untuk Pelajar

{'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.'}

Mulai

Gratis, tanpa daftar

Mulai →