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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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这是什么?

🎯 模拟器提示

📚 术语表

Variational Quantum Eigensolver (VQE)
一种混合算法,通过使用经典反馈迭代优化参数化量子电路来找到分子基态能量。
QAOA
量子近似优化算法 - 一种使用交替量子运算解决组合优化问题的混合方法。
Ansatz
用于变分算法的参数化量子电路模板,其参数由经典计算机优化。
Cost Function
一种数学函数,用于量化特定解决方案的好坏,混合算法寻求最小化或最大化该解决方案。
Barren Plateau
成本函数的梯度随着量子比特数量呈指数消失的现象,使得经典优化变得极其困难。
Classical Optimizer
根据测量结果调整量子电路参数的经典算法(如 COBYLA、Adam 或 L-BFGS)。
Circuit Depth
量子电路中顺序门层的数量,直接影响计算时间和噪声积累。
Gate Synthesis
将复杂的量子运算分解为特定硬件本机的基本门序列。
Transpilation
转换量子电路以满足硬件约束,包括本机门集和量子位连接。
Error Mitigation
在没有完全量子纠错的情况下减少噪声对量子计算影响的技术,例如零噪声外推。
Noise Model
对影响量子处理器的误差的数学描述,包括门误差、测量误差和退相干。
Convergence
优化算法接近最优解的过程,通过连续迭代结果之间的差异递减来衡量。
Measurement Shots
执行和测量量子电路以建立估计期望值的统计数据的次数。
Ground State Energy
VQE 算法旨在为分子模拟应用找到量子系统的最低可能能量。
Qubit Connectivity
量子处理器上量子位之间连接的物理布局,确定哪些两个量子位门可以直接执行。
Hardware-Efficient Ansatz
参数化电路设计仅使用目标硬件本机的门并尊重其量子位连接性,从而最大限度地减少转译开销。
COBYLA
Constrained Optimization BY Linear Approximations - VQE 中常用的无梯度经典优化器,适用于噪声量子测量。
MaxCut Problem
图论优化问题,要求两组顶点之间的最大边数,通常用于对 QAOA 进行基准测试。
Hamiltonian
描述量子系统总能量的数学运算符,其基态 VQE 算法试图找到。
Variational Principle
任何试态的哈密顿量的期望值总是大于或等于真实基态能量的量子力学原理。
Gradient Descent
一种经典的优化算法,沿着成本函数下降最速的方向迭代调整参数。
Expectation Value
通过对相同制备的量子态进行多次重复测量来测量量子可观测量的平均结果。
Fidelity
两个量子态彼此接近程度的度量,范围从 0(正交)到 1(相同)。
Pauli Decomposition
将哈密顿量表示为泡利矩阵张量积的加权和,从而能够在量子硬件上进行测量。
Quantum Volume
结合量子位计数、连接性和门保真度的指标,用于衡量量子处理器的整体能力。
Quantum Advantage
证明量子计算机比任何经典计算机更快或更有效地解决实际问题。
Adiabatic Theorem
该原理指出,如果外部条件变化足够慢,量子系统将保持基态,这是量子退火的基础。

🏆 关键人物

Alberto Peruzzo (2014)

领导了光子量子处理器上变分量子本征解算器 (VQE) 的首次实验演示,证明混合量子经典优化在实验上是可行的

Edward Farhi (2014)

共同发明了量子近似优化算法(QAOA)和量子绝热计算概念,为量子优化提供了基础框架

Jarrod McClean (2016)

开发了变分量子算法的理论框架并确定了贫瘠高原问题,从根本上塑造了对混合量子经典优化的理解

Abhinav Kandala (2017)

领导 IBM 在超导量子硬件上进行分子模拟 VQE 实验演示,推进实用量子化学

Maria Schuld (2018)

开创了变分量子电路与机器学习之间的联系,建立了混合算法的量子机器学习领域

Alain Aspuru-Guzik (2005)

提出利用量子计算机进行化学模拟的原创想法并共同开发VQE,架起量子计算和计算化学的桥梁

Ryan Babbush (2018)

带领 Google 的量子算法团队开发高效的量子化学模拟方法,并在真实的量子硬件上演示 VQE

🎓 学习资源

💬 给学习者的话

{'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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