Comparación de algoritmos para la integración de sistemas cuánticos

Rivas Silva, Juan Francisco

Emanuel López Cerda, Daniel Narváez, Jose Arturo Noriega Palacios

Samuel Sepúlveda, Ricardo Pérez‐Castillo, Mario G. Piattini

La computación cuántica (CQ) y la ingeniería de software cuántico (ISC), enfrentan desafíos debido a la diversidad de algoritmos, lenguajes y estrategias de integración. Este trabajo propone un modelo para el desarrollo de software híbrido cuántico-clásico, siguiendo un enfoque de Líneas de Producto de Software. A partir de un modelo previo y una búsqueda de la literatura, se identificaron componentes esenciales y se estructuraron en una jerarquía para representar la variabilidad en estos sistemas. El modelo resultante facilita la gestión de variabilidad y configuración de arquitecturas híbridas, estableciendo las bases para futuras evaluaciones y refinamientos, contribuyendo a una metodología más efectiva para la integración de CQ e ISC.

Diego Porras, Juan Ignacio Cirac Sasturáin

Antonio González García

Alex Jesús Serpa Pastrana

En este informe se presenta el trabajo desarrollado como estudiante miembro del semillero de investigación en Información Cuántica y Computación Cuántica, y que fue presentado en eventos científicos como ponencias orales y posters. El trabajo está dividido en dos partes principales. En primer lugar, se llevó a cabo un análisis de distinguibilidad de estados cuánticos por medio de la comparación de la distancia traza y la fidelidad, como métricas en el campo de la información cuántica. Se discutió la dinámica de estados cuánticos de dos qubits mediante la evolución temporal de dichas métricas al considerar la acción de ruido de amortiguación de amplitud sobre un estado inicial. En segundo lugar, se estudió la técnica de los algoritmos cuánticos variacionales (VQAs) como un enfoque para mejorar la precisión de las computadoras cuánticas. Los VQAs aprovechan procesadores clásicos para entrenar circuitos cuánticos mediante redes neuronales y luego se miden utilizando un procesador cuántico. Se presentaron varios sistemas cuánticos simulados utilizando estos algoritmos, comparando la efectividad de la técnica al simular sistemas sin optimización y sistemas optimizados. Se examinó el comportamiento de la función de costo de cada circuito cuántico para diferentes dinámicas de los sistemas simulados. Para realizar las optimizaciones de los circuitos, se utilizó la biblioteca Pennylane en Python, la cual proporciona diversos optimizadores variacionales cuánticos.