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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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O que é isso?

🎯 Dicas do simulador

📚 Glossário

Variational Quantum Eigensolver (VQE)
Um algoritmo híbrido que encontra energias moleculares do estado fundamental otimizando iterativamente um circuito quântico parametrizado usando feedback clássico.
QAOA
Algoritmo de Otimização Aproximada Quântica - um método híbrido para resolver problemas de otimização combinatória usando operações quânticas alternadas.
Ansatz
Um modelo de circuito quântico parametrizado usado em algoritmos variacionais, cujos parâmetros são otimizados por um computador clássico.
Cost Function
Uma função matemática que quantifica quão boa é uma determinada solução, que o algoritmo híbrido procura minimizar ou maximizar.
Barren Plateau
Um fenômeno onde o gradiente da função de custo desaparece exponencialmente com o número de qubits, tornando a otimização clássica extremamente difícil.
Classical Optimizer
O algoritmo clássico (como COBYLA, Adam ou L-BFGS) que ajusta os parâmetros do circuito quântico com base nos resultados da medição.
Circuit Depth
O número de camadas de portas sequenciais em um circuito quântico, afetando diretamente o tempo de computação e o acúmulo de ruído.
Gate Synthesis
A decomposição de operações quânticas complexas em sequências de portas elementares nativas de hardware específico.
Transpilation
Converter um circuito quântico para satisfazer restrições de hardware, incluindo conjuntos de portas nativas e conectividade qubit.
Error Mitigation
Técnicas para reduzir o impacto do ruído em cálculos quânticos sem correção completa de erros quânticos, como extrapolação de ruído zero.
Noise Model
Uma descrição matemática dos erros que afetam um processador quântico, incluindo erros de porta, erros de medição e decoerência.
Convergence
O processo do algoritmo de otimização que se aproxima da solução ótima, medido pela diferença decrescente entre resultados de iterações sucessivas.
Measurement Shots
O número de vezes que um circuito quântico é executado e medido para construir estatísticas para estimar valores esperados.
Ground State Energy
A energia mais baixa possível de um sistema quântico, que os algoritmos VQE pretendem encontrar para aplicações de simulação molecular.
Qubit Connectivity
O layout físico das conexões entre qubits em um processador quântico, determinando quais portas de dois qubits podem ser executadas diretamente.
Hardware-Efficient Ansatz
Um projeto de circuito parametrizado que usa apenas portas nativas do hardware de destino e respeita sua conectividade qubit, minimizando a sobrecarga de transpilação.
COBYLA
Otimização restrita por aproximações lineares - um otimizador clássico sem gradiente comumente usado em VQE que funciona bem com medições quânticas ruidosas.
MaxCut Problem
Um problema de otimização da teoria dos grafos que solicita o número máximo de arestas entre dois grupos de vértices, comumente usado para avaliar QAOA.
Hamiltonian
Um operador matemático que descreve a energia total de um sistema quântico, cujo estado fundamental os algoritmos VQE procuram encontrar.
Variational Principle
O princípio da mecânica quântica de que o valor esperado do hamiltoniano para qualquer estado experimental é sempre maior ou igual à verdadeira energia do estado fundamental.
Gradient Descent
Um algoritmo de otimização clássico que ajusta iterativamente os parâmetros na direção da diminuição mais acentuada da função de custo.
Expectation Value
O resultado médio da medição de um quantum observável em muitas medições repetidas de estados quânticos preparados de forma idêntica.
Fidelity
Uma medida de quão próximos dois estados quânticos estão um do outro, variando de 0 (ortogonal) a 1 (idêntico).
Pauli Decomposition
Expressar um hamiltoniano como uma soma ponderada de produtos tensoriais de matrizes de Pauli, permitindo a medição em hardware quântico.
Quantum Volume
Uma métrica que combina contagem de qubits, conectividade e fidelidade de porta para medir a capacidade geral de um processador quântico.
Quantum Advantage
Uma demonstração de que um computador quântico resolve um problema prático de forma mais rápida ou eficiente do que qualquer computador clássico.
Adiabatic Theorem
Um princípio que afirma que um sistema quântico permanece em seu estado fundamental se as condições externas mudarem lentamente o suficiente, a base para o recozimento quântico.

🏆 Figuras-chave

Alberto Peruzzo (2014)

Liderei a primeira demonstração experimental do Variational Quantum Eigensolver (VQE) em um processador quântico fotônico, provando que a otimização híbrida quântica-clássica é experimentalmente viável

Edward Farhi (2014)

Co-inventou o Algoritmo de Otimização Aproximada Quântica (QAOA) e o conceito de computação quântica adiabática, fornecendo estruturas fundamentais para otimização quântica

Jarrod McClean (2016)

Desenvolveu a estrutura teórica para algoritmos quânticos variacionais e identificou o problema do platô árido, moldando fundamentalmente a compreensão da otimização híbrida quântica-clássica

Abhinav Kandala (2017)

Liderou a demonstração experimental do VQE da IBM para simulação molecular em hardware quântico supercondutor, avançando na química quântica prática

Maria Schuld (2018)

Foi pioneiro na conexão entre circuitos quânticos variacionais e aprendizado de máquina, estabelecendo o campo do aprendizado de máquina quântico com algoritmos híbridos

Alain Aspuru-Guzik (2005)

Propôs a ideia original de usar computadores quânticos para simulação química e co-desenvolveu o VQE, unindo a computação quântica e a química computacional

Ryan Babbush (2018)

Liderou a equipe de algoritmos quânticos do Google no desenvolvimento de métodos eficientes de simulação de química quântica e na demonstração de VQE em hardware quântico real

🎓 Recursos de aprendizagem

💬 Mensagem aos estudantes

{'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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