programación cuántica
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| Una nueva guía sobre la programación de algoritmos cuánticos lleva a los programadores a través de cada paso, desde la teoría hasta la implementación de los algoritmos en la computadora cuántica ibmqx4 de 5 qubits de acceso público de IBM y otros. |
La guía cubre los fundamentos, junto con un resumen de los principales algoritmos cuánticos e instrucciones sobre cómo implementarlos en computadoras cuánticas disponibles públicamente.
20 julio 2022.- A medida que las computadoras cuánticas proliferan y se vuelven más disponibles, los aspirantes a programadores cuánticos se quedan rascándose el cerebro sobre cómo comenzar en el campo. Una nueva guía para principiantes ofrece una introducción completa a los algoritmos cuánticos y su implementación en el hardware existente.
“Escribir algoritmos cuánticos es radicalmente diferente de escribir programas informáticos clásicos y requiere cierta comprensión de los principios cuánticos y las matemáticas detrás de ellos”, dijo Andrey Y. Lokhov, científico del Laboratorio Nacional de Los Álamos y autor principal de la guía publicada recientemente en ACM Transactions on Quantum Computing.
“Nuestra guía ayuda a los programadores cuánticos a iniciarse en el campo, que seguramente crecerá a medida que más y más computadoras cuánticas con más y más qubits se vuelvan comunes”.
El libro revisa 20 algoritmos cuánticos en breves partes independientes e incluye algoritmos cuánticos fundamentales bien conocidos como el Algoritmo de Grover para la búsqueda de bases de datos y mucho más, y el Algoritmo de Shor para la factorización de números enteros. Luego, el tutorial enseña a los programadores cómo implementar los algoritmos en varias computadoras cuánticas, incluida la computadora cuántica IBMQX4 de 5 qubits disponible públicamente de IBM , para hacer la conexión con el mundo real. En cada caso, los autores revisan los resultados de la implementación y aclaran las diferencias entre el simulador y las ejecuciones de hardware reales.
Estaba destinado a capacitar a los empleados que tenían poca o ninguna capacitación en computación cuántica para implementar un algoritmo cuántico en una computadora cuántica del mundo real a fin de preparar a la fuerza laboral de Los Álamos para la era cuántica.
Antes de pasar a los temas más complejos de transformaciones y puertas unitarias, circuitos cuánticos y algoritmos cuánticos, la primera sección de la guía explica los fundamentos de la programación de una computadora cuántica, incluidos qubits y sistemas de qubits, superposición, entrelazamiento y mediciones cuánticas.
La sección sobre la computadora cuántica de IBM cubre el conjunto de puertas disponibles para los algoritmos, las puertas físicas reales implementadas, cómo se conectan los qubits y las fuentes de ruido o errores.
Otra sección analiza los diversos tipos de algoritmos cuánticos. A partir de ahí, la guía se sumerge en los 20 algoritmos seleccionados, con una definición del problema, una descripción y pasos para implementar cada uno en IBM o, en algunos casos, en otras computadoras.
Las extensas referencias al final de la guía ayudarán a los lectores interesados a profundizar en sus exploraciones de algoritmos cuánticos.
El estudio fue financiado por el Instituto de Ciencia y Tecnología de la Información del Laboratorio Nacional de Los Álamos a través del programa de Investigación y Desarrollo Dirigido por el Laboratorio.
Fuente: “Quantum Algorithm Implementations for Beginners” by Abhijith J., Adetokunbo Adedoyin, John Ambrosiano, Petr Anisimov, William Casper, Gopinath Chennupati, Carleton Coffrin, Hristo Djidjev, David Gunter, Satish Karra, Nathan Lemons, Shizeng Lin, Alexander Malyzhenkov, David Mascarenas, Susan Mniszewski, Balu Nadiga, Daniel O’malley, Diane Oyen, Scott Pakin, Lakshman Prasad, Randy Roberts, Phillip Romero, Nandakishore Santhi, Nikolai Sinitsyn, Pieter J. Swart, James G. Wendelberger, Boram Yoon, Richard Zamora, Wei Zhu, Stephan Eidenbenz, Andreas Bärtschi, Patrick J. Coles, Marc Vuffray and Andrey Y. Lokhov, 7 July 2022, ACM Transactions on Quantum Computing. DOI: 10.1145/3517340
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