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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.

🔬 立即試用

這是什麼?

🎯 模擬器提示

📚 術語表

Variational Quantum Eigensolver (VQE)
一種混合演算法,透過使用經典反饋迭代優化參數化量子電路來找到分子基態能量。
QAOA
量子近似最佳化演算法 - 一種使用交替量子運算解決組合最佳化問題的混合方法。
Ansatz
用於變分演算法的參數化量子電路模板,其參數由經典計算機最佳化。
Cost Function
一種數學函數,用於量化特定解決方案的好壞,混合演算法尋求最小化或最大化該解決方案。
Barren Plateau
成本函數的梯度隨著量子位元數量呈指數消失的現象,使得經典最佳化變得極為困難。
Classical Optimizer
根據測量結果調整量子電路參數的經典演算法(如 COBYLA、Adam 或 L-BFGS)。
Circuit Depth
量子電路中順序閘層的數量,直接影響計算時間和雜訊累積。
Gate Synthesis
將複雜的量子運算分解為特定硬體本機的基本閘序列。
Transpilation
轉換量子電路以滿足硬體約束,包括本機閘集和量子位元連接。
Error Mitigation
在沒有完全量子糾錯的情況下減少雜訊對量子計算影響的技術,例如零雜訊外推。
Noise Model
影響量子處理器的誤差的數學描述,包括閘誤差、測量誤差和退相干。
Convergence
最佳化演算法接近最優解的過程,透過連續迭代結果之間的差異遞減來衡量。
Measurement Shots
執行和測量量子電路以建立估計期望值的統計資料的次數。
Ground State Energy
VQE 演算法旨在為分子模擬應用找到量子系統的最低可能能量。
Qubit Connectivity
量子處理器上量子位元之間連接的實體佈局,確定哪些兩個量子位元閘可以直接執行。
Hardware-Efficient Ansatz
參數化電路設計僅使用目標硬體本機的閘門並尊重其量子位元連接性,從而最大限度地減少轉譯開銷。
COBYLA
Constrained Optimization BY Linear Approximations - VQE 中常用的無梯度經典優化器,適用於雜訊量子測量。
MaxCut Problem
圖論最佳化問題,要求兩組頂點之間的最大邊數,通常用於對 QAOA 進行基準測試。
Hamiltonian
描述量子系統總能量的數學運算符,其基態 VQE 演算法試圖找到。
Variational Principle
任何試態的哈密頓量的期望值總是大於或等於真實基態能量的量子力學原理。
Gradient Descent
一種經典的最佳化演算法,沿著成本函數下降最速的方向迭代調整參數。
Expectation Value
透過對相同製備的量子態進行多次重複測量來測量量子可觀測量的平均結果。
Fidelity
兩個量子態彼此接近程度的度量,範圍從 0(正交)到 1(相同)。
Pauli Decomposition
將哈密頓量表示為泡利矩陣張量積的加權和,從而能夠在量子硬體上進行測量。
Quantum Volume
結合量子位元計數、連接性和閘保真度的指標,用於衡量量子處理器的整體能力。
Quantum Advantage
證明量子電腦比任何經典電腦更快或更有效地解決實際問題。
Adiabatic Theorem
原理指出,如果外部條件變化夠慢,量子系統將保持基態,這是量子退火的基礎。

🏆 關鍵人物

Alberto Peruzzo (2014)

領導了光子量子處理器上變分量子本徵解算器 (VQE) 的首次實驗演示,證明混合量子經典優化在實驗上是可行的

Edward Farhi (2014)

共同發明了量子近似優化演算法(QAOA)和量子絕熱計算概念,為量子優化提供了基礎框架

Jarrod McClean (2016)

發展了變分量子演算法的理論框架並確定了貧瘠高原問題,從根本上塑造了對混合量子經典優化的理解

Abhinav Kandala (2017)

領導 IBM 在超導量子硬體上進行分子模擬 VQE 實驗展示,推進實用量子化學

Maria Schuld (2018)

開創了變分量子電路與機器學習之間的聯繫,建立了混合演算法的量子機器學習領域

Alain Aspuru-Guzik (2005)

提出利用量子電腦進行化學模擬的原創想法並共同開發VQE,架起量子計算和計算化學的橋樑

Ryan Babbush (2018)

帶領 Google 的量子演算法團隊開發高效的量子化學模擬方法,並在真實的量子硬體上展示 VQE

🎓 學習資源

💬 給學習者的話

{'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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