Resumo Neste artigo vamos procurar abordar a influência, direta ou indireta, que R. P. Feynman teve em duas áreas extremamente importantes para o desenvolvimento da física em nossos dias; a dissipação e a computação quântica. Em particular, vamos ainda descrever como estas duas linhas de pesquisa se conectam e nos ensinam como lidar com as limitações de um dos grandes desafios tecnológicos do momento; a construção de um computador quântico universal. Mais uma vez, Feynman aparece como figura central na origem da formulação de métodos e ideias que norteiam inúmeros pesquisadores que atuam nestas áreas do conhecimento.
Resumo Neste artigo vamos procurar abordar a influência, direta ou indireta, que R. P. Feynman teve em duas áreas extremamente importantes para o desenvolvimento da física em nossos dias; a dissipação e a computação quântica. Em particular, vamos ainda descrever como estas duas linhas de pesquisa se conectam e nos ensinam como lidar com as limitações de um dos grandes desafios tecnológicos do momento; a construção de um computador quântico universal. Mais uma vez, Feynman aparece como figura central na origem da formulação de métodos e ideias que norteiam inúmeros pesquisadores que atuam nestas áreas do conhecimento.
Introdução: A computação quântica representa uma mudança fundamental em relação à computação clássica, ao utilizar princípios da mecânica quântica como superposição, emaranhamento e interferência. Desde as propostas iniciais de Feynman e Deutsch, a área tem avançado significativamente, embora ainda enfrente grandes desafios técnicos e conceituais para sua consolidação. Objetivo: analisar os principais desafios envolvidos no desenvolvimento da computação quântica e suas aplicações práticas potenciais, com destaque para os campos da criptografia, otimização, simulação de sistemas físicos e aprendizado de máquina. Metodologia: Consistiu-se na utilização de bases de dados eletrônicas mediante a realização de uma revisão integrativa da literatura e de um estudo descritivo com enfoque qualitativo. Tal processo foi conduzido a partir da seleção de artigos disponíveis na Scientific Electronic Library (SciELO), seguindo critérios de inclusão que priorizaram publicações dos últimos quatro anos, voltadas especificamente para estudos relacionados à computação quântica, com foco em avanços tecnológicos, gargalos técnicos e perspectivas futuras. Resultados e Discussão: Percebeu-se que a computação quântica tem avançado, mas ainda enfrenta desafios significativos. Na simulação de sistemas físicos e químicos, ela pode modelar moléculas complexas com grande precisão, beneficiando áreas como a farmacologia e a engenharia de materiais. Em otimização e logística, a computação quântica pode oferecer soluções mais rápidas para problemas de alocação e roteamento. Já na inteligência artificial, estudos sugerem que técnicas quânticas podem acelerar o processamento de dados e o treinamento de modelos, potencializando o desempenho de sistemas de aprendizado. Considerações: Apesar de ainda estar em estágio experimental, a computação quântica avança rapidamente e apresenta um enorme potencial disruptivo. No entanto, para que isso se concretize, será necessário superar desafios tecnológicos consideráveis por meio da colaboração entre universidades, empresas e governos.
Uma das áreas do conhecimento mais relevante na atualidade é a computação quântica. Para se ter uma ideia, o verbete Quantum Computation aparece 4.750 vezes na base de dados acadêmica do Google1 , levando em conta apenas o ano de 2021. Pode-se dizer que este tema une ao menos duas grandes áreas: a física quântica e a ciência da computação. Particularmente, há uma interessante interface entre essas áreas: a inteligência artificial. Olhando especificamente para esta interface, temos dois aspectos cruciais: o aprendizado de máquina e a tomada de decisões. Estes temas terão profundas implicações com o que chamamos hoje de “supremacia quântica” - executar um algoritmo em um computador quântico que seja capaz de resolver um problema com uma aceleração “super-polinomial”, comparada aos computadores clássicos. Neste ensaio, buscamos destacar os fundamentos da computação quântica elucidando os conceitos de emaranhamento, paralelismo e a incapacidade de produzir cópias da unidade básica da computação quântica: o bit quântico ou, simplesmente, qubit.
Desde a primeira vez que computação quântica foi concetualizada por Feynman, simulação quântica tem estado na vanguarda das possiveis aplicações de interesse. Os custos proibitivos de simular sistemas quânticos com computadores classicos são uma forte motivação para a investigação em computação quântica. Ao longo da última década, tem-se observado um progresso notável no desenvolvimento de hardware quantico. No entanto, os obstáculos entre nos e a era de vantagem quantica util mantem-se essencialmente os mesmos: A informação quântica e fragil, e protegê-la é um desafio. Visto que os dispositivos quânticos atuais são ruidosos e tem um número limitado de qubits, desenvolver algoritmos que possam ser executados neles e uma area de investigação importante. Por resultarem em circuitos de preparação de estado (ansatze) pouco profundos e treinaveis, algoritmos quânticos variacionais (VQAs) adaptativos são uma opção promissora. O primeiro algoritmo nesta classe, o ADAPT-VQE, pode ser utilizado para problemas de estrutura eletronica, otimização combinatoria, materia condensada, sistemas periódicos no tempo, entre outros. Nesta tese, são propostas varias melhorias para VQAs adaptativos, com o objetivo de diminuir os custos e aumentar a viabilidade a curto prazo. Propõe-se um otimizador quasi-Newton para VQAs adaptativos que reduz os custos de medição necessários para implementar estes algoritmos em hardware quântico, bem como o tempo necessario para os simular classicamente. Propõe-se ainda um novo conjunto de operadores — “operatores de intercambio acoplado” (CEOs) — que resulta no menor numero de portas quanticas e na menor profundidade de circuito entre todas as propostas na literatura. Combina-se varios desenvolvimentos-chave e mostra-se uma redução dramatica dos recursos computacionais quânticos necessários em comparação com as primeiras versões do algoritmo ou com ansätze estáticos para VQE. Adicionalmente, propõe-se uma versão codesenhada do ADAPT-VQE (Co-ADAPT-VQE) onde o hardware quântico e tido em consideração na construção do ansatz. Este paradigma pode ser utilizado para otimizar circuitos de preparação de estado em qualquer dispositivo, colmatando limitações como conetividade limitada, tempos de coerencia curtos, e erros nas portas quanticas. Finalmente, propomos estrategia para mitigar “vales de gradientes”, um problema de convergência especifico ao ADAPT-VQE.
Resumo O método de integrais de trajetória, desenvolvido por Feynman no artigo “Space-Time Approach to Non-Relativistic Quantum Mechanics” de 1948, é uma das formulações da teoria quântica que se junta, considerando a época do artigo, a duas anteriores: (i) a formulação, de certa forma o padrão apresentado em livros-textos, desenvolvida na década de 1920 por Schrödinger, Heisenberg, Dirac, Von Neumann, Born, Jordan e outros, e que se baseia no espaço de Hilbert e operadores que atuam nesse espaço, e (ii) a descrição no espaço de fase, também conhecida como a quantização de Moyal, que se baseia na função quasi-distribuição de Wigner proposta em 1932 e na lei de Correspondência de Weyl de 1927, e conduz à estrutura matemática não comutativa baseada no produto estrela (*). Neste trabalho, apresentamos uma revisão pedagógica de pontos considerados básicos para o desenvolvimento de Feynman. Destacamos a linha de pesquisa de Dirac na busca de analogias entre a Mecânica Clássica e a Mecânica Quântica, bem como os postulados formulados por Feynman no artigo acima citado, aspectos importantes para a compreensão da teoria mas pouco conhecidos e pouco divulgados de forma completa. Um exemplo é apresentado para elucidar o método e sua relação com a equação de Schrödinger dependente do tempo.
O universo atual das aplicações de computadores está fundamentado na tecnologia dos chaveadores de estado sólido, quais sejam transistores e demais elementos eletrônicos correlacionados, desenvolvidos a partir dos princípios de física quântica postulados ainda no primeiro quarto do século passado. Tal tecnologia está hoje em dia se aproximando de um patamar de saturação que faz prever a estagnação da aplicação dos sistemas computacionais em um futuro não muito distantes, caso novas tecnologias de aplicação computacional não venham a substituí-la. É nesse contexto que outra tecnologia, também fundamentada na física quântica vem surgindo como uma solução, não só para o problema da limitação esperada para a tecnologia atual, mas, muito mais importante, como um salto gigantesco nas possibilidades de aplicação: a Computação Quântica. Neste trabalho pretende-se estudar a história do desenvolvimento das máquinas de computação quântica e seus princípios de funcionalidade, posicionar o estado da arte da tecnologia correspondente e analisar as perspectivas de aplicação dessa tecnologia.
A Computação Quântica é um tópico relativamente recente e pouco conhecido, principalmente no meio da Computação.Seu estudo surgiu na tentativa de físicos simularem sistemas regidos pela Mecânica Quântica por computadores clássicos, o que se conjecturou inviável.Portanto, um novo modelo computacional que utiliza a estrutura quântica da matéria para computar foi teorizado para suprir estas deficiências.Este trabalho tem como objetivo principal estudar as influências da Computação Quântica na Teoria da Computação.Para atingir tal objetivo, primeiramente são expostos os conhecimentos básicos da Mecânica Quântica através de uma linguagem voltada para Teóricos de Computação sem conhecimento prévio na área, de forma a remover a barreira inicial sobre o tema.Em seguida, serão apresentadas inovações na área da Teoria de Computação oriundas da Computação Quântica.Começaremos com os principais Algoritmos Quânticos desenvolvidos até hoje, que foram os primeiros passos para demonstrar a possível superioridade computacional do novo modelo.Dentre estes algoritmos, apresentaremos o famoso Algoritmo de Shor, que fatora números em tempo polinomial.Adicionalmente, neste trabalho foram estudados tópicos mais avançados e atuais em Computabilidade e Complexidade Quânticas.Sobre Autômatos Quânticos, foram estudados aspectos de um modelo que mistura estados clássicos e quânticos, focando na comparação do poder computacional em relação aos Autômatos Finitos Clássicos.Do ponto de vista de Classes de Complexidade, será abordada a questão se em linguagens da classe QMA, o análogo quântico da classe NP, consegue-se atingir probabilidade de erro nulo na aceitação de instâncias positivas.