La Computación Cuántica se presenta como un paradigma de computación no clásico que hace uso de fenómenos cuánticos para la realización de cálculos computacionales. De entre sus distintas implementaciones o manifestaciones, la basada en puertas cuánticas se considera la más versátil o de aplicación general, por su posibilidad de construir circuitos a partir de componentes más elementales. Dichos componentes son las puertas cuánticas, conceptualmente equivalentes a sus homónimas en el paradigma de computación clásica o basada en bits. Mientras que las puertas lógicas clásicas permiten la transformación del estado presentado por un registro en n bits, y en ello basamos la práctica totalidad de los dispositivos electrónicos actuales, las puertas cuánticas permiten a su vez la transformación de los estados de registros de n qubits. A dichos estados, se los denomina estados cuánticos. A diferencia de lo que ocurre en el caso de un bit, que puede estar únicamente en los estados 0 o 1, un qubit puede encontrarse en cualquiera de ambos estados -denominados clásicos-, o en una superposición lineal de ambos. Dicha superposición, regida por coeficientes complejos, establece qué probabilidad tenemos de obtener el qubit un estado 0, o un estado 1, si le aplicamos un proceso de medición. En la gran variedad de formas en que podemos superponer los estados clásicos de cada n-qubit, reside la potencia de este paradigma. El modelo discreto de Computación Cuántica propone el uso de estados cuánticos que cumplen unas determinadas propiedades, simplificando así el modelo continuo y permitiendo el uso de nuevos parámetros para comprender la relación entre los distintos estados cuánticos y su transformación mediante puertas cuánticas. Concretamente, se destacan dos: el número mínimo de puertas necesarias para alcanzar un determinado estado cuántico discreto desde uno de la base computacional -complejidad c-, y el parámetro necesarios para mantener la norma unitaria del vector que representa el estado -novel k-. Su estudio será determinante par identificar familias de estados discretos con propiedades particulares, algoritmos para el uso o la exploración del modelo discreto, y conclusiones sobre la complejidad de los estados del modelo. Abstract: Quantum Computing presents itself as a non-classical computing paradigm that uses quantum phenomena to make computational calculations. Among its different implementations or manifestations, the one based on quantum gates is considered as the most versatile or general-purpose one, due to its ability to create circuits using other basic components as its building blocks. Those basic components are quantum logic gates, conceptually equivalent to their homonym counterpart in classical or bit-based computing. Whereas classical logic gates enable the transformation of any state of a register of n bits, and almost every current electronic device is based on this paradigm, quantum logic gates are used to transform the states allowed by a register of n qubits. We will refer to those states of a n-qubit as quantum states. Opposed to a bit, that can only be in either a 0 or 1 state, a qubit can be in any of those so-called classical states, but also in any linear superposition of both. That superposition, determined by complex coefficients, establishes the probability to obtain either a 0 or a 1 from the qubit, after applying a measuring procedure to it. The computational power of this paradigm is based on the huge number of configurations that every n-qubit can have. The discrete model of Quantum Computing suggets the use of quantum states that verify certain additional properties, therefore simplifying the continuous model, and en-abling the use of new parameters to understand the relationship between different quantum states, and its transformation with quantum logic gates. Specifically, two are highlighted: the minimum number of gates required to reach a quantum state from one of the computational base -complexity c-, and the parameter needed to ensure that the vector that represents a quantum state remains unitary -level k-. Their study will play a key role in identifying families of quantum states with relevant characteristics, algorithms that allow for the use or the exploration of the discrete model, and conclusions about the complexity of the states of this model.
La Computación Cuántica se presenta como un paradigma de computación no clásico que hace uso de fenómenos cuánticos para la realización de cálculos computacionales. De entre sus distintas implementaciones o manifestaciones, la basada en puertas cuánticas se considera la más versátil o de aplicación general, por su posibilidad de construir circuitos a partir de componentes más elementales. Dichos componentes son las puertas cuánticas, conceptualmente equivalentes a sus homónimas en el paradigma de computación clásica o basada en bits. Mientras que las puertas lógicas clásicas permiten la transformación del estado presentado por un registro en n bits, y en ello basamos la práctica totalidad de los dispositivos electrónicos actuales, las puertas cuánticas permiten a su vez la transformación de los estados de registros de n qubits. A dichos estados, se los denomina estados cuánticos. A diferencia de lo que ocurre en el caso de un bit, que puede estar únicamente en los estados 0 o 1, un qubit puede encontrarse en cualquiera de ambos estados -denominados clásicos-, o en una superposición lineal de ambos. Dicha superposición, regida por coeficientes complejos, establece qué probabilidad tenemos de obtener el qubit un estado 0, o un estado 1, si le aplicamos un proceso de medición. En la gran variedad de formas en que podemos superponer los estados clásicos de cada n-qubit, reside la potencia de este paradigma. El modelo discreto de Computación Cuántica propone el uso de estados cuánticos que cumplen unas determinadas propiedades, simplificando así el modelo continuo y permitiendo el uso de nuevos parámetros para comprender la relación entre los distintos estados cuánticos y su transformación mediante puertas cuánticas. Concretamente, se destacan dos: el número mínimo de puertas necesarias para alcanzar un determinado estado cuántico discreto desde uno de la base computacional -complejidad c-, y el parámetro necesarios para mantener la norma unitaria del vector que representa el estado -novel k-. Su estudio será determinante par identificar familias de estados discretos con propiedades particulares, algoritmos para el uso o la exploración del modelo discreto, y conclusiones sobre la complejidad de los estados del modelo. Abstract: Quantum Computing presents itself as a non-classical computing paradigm that uses quantum phenomena to make computational calculations. Among its different implementations or manifestations, the one based on quantum gates is considered as the most versatile or general-purpose one, due to its ability to create circuits using other basic components as its building blocks. Those basic components are quantum logic gates, conceptually equivalent to their homonym counterpart in classical or bit-based computing. Whereas classical logic gates enable the transformation of any state of a register of n bits, and almost every current electronic device is based on this paradigm, quantum logic gates are used to transform the states allowed by a register of n qubits. We will refer to those states of a n-qubit as quantum states. Opposed to a bit, that can only be in either a 0 or 1 state, a qubit can be in any of those so-called classical states, but also in any linear superposition of both. That superposition, determined by complex coefficients, establishes the probability to obtain either a 0 or a 1 from the qubit, after applying a measuring procedure to it. The computational power of this paradigm is based on the huge number of configurations that every n-qubit can have. The discrete model of Quantum Computing suggets the use of quantum states that verify certain additional properties, therefore simplifying the continuous model, and en-abling the use of new parameters to understand the relationship between different quantum states, and its transformation with quantum logic gates. Specifically, two are highlighted: the minimum number of gates required to reach a quantum state from one of the computational base -complexity c-, and the parameter needed to ensure that the vector that represents a quantum state remains unitary -level k-. Their study will play a key role in identifying families of quantum states with relevant characteristics, algorithms that allow for the use or the exploration of the discrete model, and conclusions about the complexity of the states of this model.
Esta tesis se enmarca en el área de la computación e información cuántica y se centra en el paradigma de la computación cuántica basada en compuertas. El resultado principal es la presentación de un nuevo modelo de computación cuántica discreta basado en solo dos compuertas. Lo más novedoso y atractivo de este modelo es su simplicidad. Los coeficientes de los estados generados por estas compuertas son números complejos con coeficientes enteros, excepto un factor de 2^(p/2). Esta característica permite una refinación acumulativa de los estados, según el parámetro p, y lo distingue de otros enfoques de computación cuántica. A pesar de su aparente simplicidad, el modelo posee características fundamentales que hacen posible la generación de estados con superposición y entrelazamiento, dos conceptos esenciales en la computación cuántica. Además, se demuestra que el modelo presentado es un aproximador universal de cualquier compuerta cuántica. Se proporcionan caracterizaciones de las compuertas que se pueden obtener a partir del modelo, permitiendo identificar de manera inequívoca una compuerta discreta de otra que debe ser aproximada. Para un sistema de dos qubits, se presenta una forma de descomponer toda compuerta discreta como producto de compuertas del modelo más simples y con menor grado de refinamiento. También se exploran las propiedades matemáticas subyacentes de estos estados, buscando determinar las propiedades geométricas que presentan. Se demuestra que, para el espacio de dos qubits, es posible completar una base de vectores propios utilizando un conjunto ortonormal de vectores pertenecientes al modelo discreto, lo cual es un resultado sumamente relevante. Además, se ha analizado en profundidad la aplicabilidad del modelo y su relación con protocolos importantes de información cuántica, como el protocolo de teleportación y el código superdenso. Es relevante destacar que varios de los estados que se consideran de máximo entrelazamiento en diferentes sentidos son estados discretos, lo que permite el desarrollo completo de protocolos de información cuántica dentro del marco de este modelo. Asimismo, se ha estudiado la relación entre los algoritmos cuánticos y el modelo discreto. Algunos algoritmos pueden implementarse completamente en el modelo, mientras que otros requieren aproximaciones. Sin embargo, esto no ha impedido que importantes algoritmos, como el algoritmo de búsqueda de Grover, se puedan ejecutar exactamente utilizando las compuertas del modelo, proporcionando valiosas conclusiones sobre ambos. El modelo de computación cuántica discreta con coeficientes enteros es una propuesta innovadora y sólida que abre nuevas perspectivas en el campo de la computación cuántica. Sus características únicas y su potencial para la implementación de algoritmos importantes lo convierten en un área de investigación prometedora para futuros avances en la ciencia y la tecnología cuánticas. ABSTRACT This thesis is framed in quantum computation and information and focuses on the paradigm of quantum computing based on gates. The main result is the presentation of a new model of discrete quantum computation based on only two gates. The most novel and attractive feature of this model is its simplicity. The coefficients of the states generated by these gates are complex numbers with integer coefficients, except for a factor of 2p. This feature allows for a cumulative refinement of the states, depending on the parameter p, and distinguishes it from other quantum computing approaches. Despite its apparent simplicity, the model possesses fundamental features that make possible the generation of states with superposition and entanglement, two essential concepts in quantum computing. Furthermore, it is shown that the model presented is a universal approximator of any quantum gate. Characterization of the gates that can be obtained from the model are provided, allowing one discrete gate to be unambiguously identified from another to be approximated. For a two-qubit system, a way of decomposing any discrete gate as a product of simpler, less refined model gates is presented. The underlying mathematical properties of these states are also explored, seeking to determine the geometrical properties they exhibit. It is shown that, for the two-qubit space, it is possible to complete an eigenvector basis using an orthonormal set of vectors belonging to the discrete model, which is a highly relevant result. In addition, the applicability of the model and its relation to important quantum information protocols, such as the teleportation protocol and the superdense code, have been analyzed in depth. It is relevant to note that several of the states that are maximally entangled in different directions are discrete states, which allows the complete development of quantum information protocols within the framework of this model. The relationship between quantum algorithms and the discrete model has also been studied. Some algorithms can be fully implemented in the model, while others require approximations. However, this has not prevented important algorithms, such as Grover's search algorithm, from being accurately executed using the gates of the model, providing valuable insights into both. The discrete quantum computing model with integer coefficients is an innovative and robust approach that opens new perspectives in the field of quantum computing. Its unique features and its potential for the implementation of important algorithms make it a promising area of research for future advances in quantum science and technology.
La computación cuántica es un paradigma de computación basado en las propiedades de la mecánica cuántica. Su unidad básica de información es el qubit, que permite estar en una superposición de múltiples estados. Esta propiedad, entre otras, permite la representación y manipulación de información de maneras que presentan potenciales ventajas respecto de otros tipos de computación. Sin embargo los ordenadores cuánticos actuales están limitados por la cantidad de ruido que sufren sus qubits. Los algoritmos cuánticos variacionales son una familia de arquitecturas de algoritmos cuánticos que surgen como una oportunidad en esta situación ya que debido a sus propiedades son capaces de alcanzar buenos resultados a pesar del ruido. La efectividad de esta aproximación depende de diversos factores como la tarea a resolver, el circuito cuántico utilizado, la optimización clásica, etc. que deben ser adaptados en cada situación. El objetivo de este proyecto es comprender y estudiar esta familia de arquitecturas desde sus fundamentos teóricos, y posteriormente realizar simulaciones que pongan en práctica estos conceptos. Para ello en la primera sección se definen los principios teóricos de la computación cuántica, para luego definir la arquitectura común entre los algoritmos variacionales y finalmente concretar en tres implementaciones relevantes, que después de exponerse serán implementadas con herramientas software de simulación de computación cuántica.
La computación cuántica es un nuevo paradigma de computación que se presenta como un sistema basado en la máquina de Turing en el que se emplean fenómenos físicos fundamentales, como el entrelazamiento cuántico, la superposición cuántica o el teleportación cuántica (enlaces EPR), para transportar y/o transformar los datos. Al ser una máquina de Turing fundamental, el computador cuántico presenta los siguientes elementos esenciales para la construcción de circuitos: 1) el qubit como elemento mínimo de transmisión de información y 2) las puertas cuánticas como elementos mínimos de transformación de información. Con estos elementos podemos teóricamente generar cualquier algoritmo, al igual que lo puede hacer un computador clásico basado en la máquina de Turing, y así la atención se centra en ver que ejecuciones en computación cuántica poseen ventajas respecto a la computación clásica. Hasta la formulación del algoritmo de Shor, la ventaja en la ejecución de los algoritmos cuánticos frente a los algoritmos clásicos no se percibía claramente, lo que convertía a la computación cuántica en una mera anécdota en la historia de la computación. Fueron la superposición y el entrelazamiento cuánticos en la ejecución de ciertos procesos, lo que mostró el gran potencial de este paradigma, aumentando el interés de empresas privadas por las tecnologías cuánticas. En la actualidad nos encontramos en el amanecer de la computación cuántica y así, de forma similar a los enormes ordenadores de válvulas de vacío de los 70, los computadores cuánticos son difíciles de encontrar, pero, a diferencia de los 70, Internet y la conectividad humana actual permiten que una enorme comunidad volcada en la computación cuántica avance a pasos agigantados. Cientos de miles de usuarios colaboran en pos del conocimiento, ejecutando numerosos algoritmos en un pequeño número de computadores que requieren de una temperatura extremadamente baja (aproximadamente -273ºC) que garantice un funcionamiento fiable. Hoy por hoy, el algoritmo de Shor es solo uno más de los muchos algoritmos de los que se sabe o sospecha que tienen ventaja en entornos cuánticos, convirtiendo el paradigma cuántico en sistemas de computación que sin duda en un futuro cercano jugarán un papel esencial en el desarrollo de la humanidad. Es por ello, que muchos investigadores emplean el paradigma cuántico en la resolución de problemas en una de las áreas de computación más revolucionarias, la Inteligencia Artificial. A pesar de los avances de la Inteligencia Artificial en procesadores clásicos, los investigadores sospechan que el dominio de la superposición cuántica y el entrelazamiento cuántico pueden cambiar todo el panorama y las ideas preconcebidas sobre la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. En este escenario, el presente trabajo comprueba la capacidad de la computación cuántica en un contexto de aprendizaje automático. Para ello, analiza las principales diferencias entre computación clásica y cuántica, describiendo el funcionamiento de esta última. El trabajo se centra en un algoritmo supervisado muy extendido por sus buenos resultados, el Support Vector Machine (SVM), del que se explican los fundamentos para analizar las capacidades y limitaciones del algoritmo en los entornos clásico y cuántico. Se aplica el SVM en un problema de clasificación real, utilizando una base de datos médicos sobre cáncer de mama. Los resultados muestras la superioridad en capacidad de discriminación de la versión cuántica frente a la clásica. Abstract: Quantum computing represents a new paradigm of computing. It is presented as a system based on Turing´s data machine embedded in different physics fundaments than a classical machine. These fundamental phenomena are also known as quantum phenomena, from entanglement and quantum superposition through quantum teleportation (EPR links). As a fundamental Turing machine, the quantum computer presents the essential elements for the construction of circuits: 1) the qubit as the minimum element of information transmission and 2) the quantum gates as element of minimum information transformation. With these elements, we can generate any algorithm, as well as a classic computer based on a Turing machine can do. By supposedly being able to execute any algorithm in a quantum computer, the objective becomes not to see what it is executable, but what executions have advantages over a classical computation. Until Shor's algorithm, scholars did not conceive a high level of advantage in the execution of quantum algorithms against classical ones, leaving the quantum computer as an anecdote in the history of computing. When the advantages of quantum superposition and entanglement in the execution of certain processes were discovered, new possibilities and advantages were opened up to this computing paradigm, increasing the interest of private companies for this type of technology. Today, we are at the dawn of quantum computing, similar to the huge vacuum valve computers of the 70s, quantum computers are hard to find. However, unlike the '70s, the Internet and current human connectivity allows for a huge community dedicated to quantum computing to advance this technology. Hundreds of thousands of users collaborate in the pursuit of knowledge, trying to execute numerous algorithms or processes in these computers. Currently Shor's algorithm is just one of the many algorithms known or suspected to have an advantage in quantum environments, converting the quantum paradigm into a computing model to be taken into account and, with high probability, in the future play an essential role in the development of humanity. That is why many researchers use this innovative way to solve problems in one of the most revolutionary areas of computing, Artificial Intelligence. Despite the advances in Artificial Intelligence in classical processors, researchers suspect that the domain of quantum superposition and entanglement can change the whole landscape and preconceptions about Artificial Intelligence and Machine Learning. In this scenario, the present project tests the capacity of quantum computing in an automatic learning context. Due to this automatic learning context, this project analyses the main differences between classical and quantum computing while describing the operation of the latter. The work focuses on a supervised algorithm quite widespread for its good results, the Support Vector Machine (SVM), explaining its fundaments and analysing the capabilities and limitations of the algorithm in classical and quantum environments. The SVM is applied to a real classification problem, using a medical database on breast cancer. The results show the superiority in discrimination capability.
Uno de los retos actuales en el campo de la información es la construcción de un ordenador cuántico. En un ordenador cuántico se sustituye la unidad de información de los ordenadores clásicos, el bit, por un bit cuántico o qubit. El principio de superposición, inherente a la física cuántica, permite entonces manejar estados "superposición". Esta posibilidad abre una puerta a la implementación de nuevos algoritmos y podría permitir simulaciones y cálculos impracticables con tecnologías clásicas. Los tres obstáculos principales a la hora de construir un ordenador cuántico son: - Encontrar sistemas físicos que tengan las propiedades adecuadas para ser qubits. Se buscan principalmente que sean equivalentes a un sistema cuántico de dos niveles en el régimen de trabajo. Existen sistemas que, de forma natural, ya presentan esta característica, por ejemplo espines nucleares, atómicos o moleculares o dipolos eléctricos. Por otro lado, también existen sistemas sintéticos que pueden fabricarse con las características deseadas. Estos últimos son determinados circuitos cuánticos como los qubits de carga o qubits de flujo (superconductores). - Encontrar sistemas para inicializar, leer, escribir y manipular los qubits así como para acoplarlos entre sí generando entrelazamiento cuántico y creando puertas lógicas cuánticas. Los qubits no solo tienen que almacenar información, sino que además deben poder ser manipulados de forma efectiva. Asimismo, la información ha de ser transferida de un lugar del sistema a otro (bus cuántico). La forma más natural de manipular los distintos qubits es mediante su acoplo a radiación electromagnética. Los fotones son de forma natural objetos cuánticos y ofrecen un muy efectivo medio para la transferencia de información cuántica. - Mantener la coherencia cuántica de los qubits. Los sistemas y efectos cuánticos son típicamente muy sensibles a perturbaciones externas y cualquier interacción con el entorno puede destruir su coherencia. La necesidad de aislarlos adecuadamente del entorno compite directamente con la facilidad de manipularlos y ponerlos en interacción mutua. En este contexto, tiene especial importancia el estudio de la interacción de fotones individuales con sistemas cuánticos candidatos a ser qubits. El ejemplo arquetípico para el estudio de esta interacción son los sistemas de electrodinámica cuántica de cavidades (Cavity Quantum Electrodynamics o CQED en inglés). Éstos consisten en un sistema cuántico de dos niveles acoplado a único modo de la radiación electromagnética, por ejemplo, a fotones almacenados en una cavidad. La intensidad del acoplo fotón-qubit ha de superar las frecuencias de coherencia de ambos subsistemas. Este régimen de acoplo fuerte permite que, durante el tiempo de vida del sistema, se pueda realizar un numero suficientemente elevado de operaciones. Con el objeto de aumentar el acoplo entre los fotones de una cavidad y un qubit, se han investigado distintos tipos de cavidades y qubits que permiten alcanzar el régimen de acoplo fuerte. Uno de los más interesantes es lo que ahora se conoce como electrodinámica cuántica de circuitos (Circuit QED), que consiste en usar tecnologías de circuitos integrados y superconductores para fabricar cavidades y qubits adaptados para aplicaciones en el procesado cuántico de información. Uno de los sistemas más utilizados en Circuit QED es el qubit de carga (Cooper pair box) acoplado a través de la componente eléctrica del campo a un resonador coplanar superconductor (superconducting coplanar waveguide resonator). La geometría de una guía de ondas coplanar permite aumentar la densidad de energía electromagnética (y por consiguiente el acoplo) con respecto a una cavidad tridimensional estándar. Este sistema presenta acoplo fuerte y permite la realización de operaciones sobre el qubit e incluso entrelazar múltiples qubits acoplados a la misma cavidad. Sistemas candidatos a qubits que se acoplan al campo magnético, como por ejemplo sistemas de espines de estado sólido, también son interesantes por sus posibles aplicaciones para el almacenamiento de información cuántica y para proporcionar una interconexión entre fotones de radio-frecuencias con fotones ópticos. Experimentos realizados en los últimos años demuestran la posibilidad de acoplar coherentemente centros NV y P1 de diamante con circuitos cuánticos como resonadores superconductores o qubits de flujo. Estos defectos en diamante actúan como sistemas de espín 1 y se acoplan colectivamente al circuito proporcionando un aumento en el acoplo proporcional a la raíz cuadrada de número de espines. El acoplo fuerte se consigue gracias a este factor junto con la alta coherencia de los centros magnéticos (tiempos de coherencia de 1-2 ms a temperatura ambiente). También se ha demostrado acoplo fuerte magnético, incluso a temperatura ambiente, entre radicales paramagnéticos de spin 1/2 y cavidades de microondas tridimensionales. El uso qubits de espín abre también la posibilidad a otros sistemas algo más complejos. Los "single molecule magnets" (moléculas imán ó SMMs) son moléculas organometálicas formadas por un núcleo de alto espín rodeado de ligandos orgánicos que, de forma natural, se organizan en cristales moleculares. El alto valor de su espín puede permitir que el régimen de acoplo fuerte sea más fácil de alcanzar y podría llevar a su aplicación como memorias cuánticas. Los SMMs son también interesantes por que permiten manipular químicamente sus propiedades para distintas aplicaciones. Si nos restringimos solo al campo de la información cuántica, estos sistemas pueden actuar no sólo como qubits individuales sino que se pueden diseñar para que una única molécula contenga múltiples qubits débil o fuertemente entrelazados, para actuar como puertas lógicas o como simuladores cuánticos. Muchas de las aplicaciones de SMMs más sofisticados requieren acoplar moléculas individuales al campo magnético de un resonador, un reto aún más complicado que el acoplo a cristales macroscópicos. Si este límite fuera alcanzable, se podrían utilizar circuitos supercondutores para manipular y transferir coherentemente información entre qubits de espín, proporcionando una arquitectura adecuada para implementar un procesador cuántico de espines. Si nos inspiramos en los sistemas de Circuit QED, podemos imaginar construir un sistema similar donde se colocarían moléculas individuales en las posiciones de la cavidad donde haya máximo campo magnético para el modo deseado de las microondas. Los espines podrían entonces sintonizarse individualmente utilizando campos magnéticos locales para ponerlos en resonancia con la cavidad e intercambiarían información. El principal objetivo en esta tesis, es comprobar la viabilidad de propuestas como esta y dar los primeros pasos hacia su realización. Los acoplos alcanzables en la actualidad para espines individuales son todavía demasiado bajos como para superar sus los límites impuestos por sus tiempos de coherencia. Esto nos deja con dos alternativas para mejorar el acoplo: - Encontrar sistemas de espín con mejores propiedades (tanto acoplo más fuerte como mejor coherencia) - Modificar las cavidades para aumentar el campo magnético y, por tanto, el acoplo. Teniendo esto en cuenta, los objetivos concretos de la tesis son: - Establecer que características deben tener los sistemas de espín para acoplarse fuertemente con un circuito cuántico - Estudiar las propiedades de diferentes familias de SMMs y ver si cumplen con las condiciones requeridas para el acoplo fuerte, tanto en forma de cristales moleculares como de moléculas individuales. - Diseñar nuevos resonadores de Circuit QED para concentrar el campo de microondas en regiones, optimizando así la interacción con pequeños grupos de espines o moléculas magnéticas. Explorar también si estas modificaciones cambian de forma sustancial las propiedades básicas del resonador.
La computación cuántica es un campo de la ingeniería informática que actualmente empieza a ser de gran relevancia debido a su capacidad de mejora de eficiencia para la resolución de ciertas tareas de la computación. En este Trabajo de Fin de Grado se ven algunos de los algoritmos cuánticos más importantes, ya sea porque sirven para demostrar la ventaja cuántica frente a la clásica o porque tienen una gran utilidad en áreas como la criptografía, la inteligencia artificial o las comunicaciones. Los algoritmos cuánticos se basan en la manipulación de un vector, denominado vector de estado, que define el estado en el que se encuentran los cúbits, o bits cuánticos, y que será una superposición de los valores definidos como 0 y 1. Esto se hace para maximizar la probabilidad de un estado, o conjunto de estados, que serán la solución o facilitarán su obtención. En los computadores cuánticos reales esto se hace de manera natural, ya que la mecánica cuántica está presente en la naturaleza del universo, aunque estos son escasos debido al lento avance que se tiene, por lo que su uso es limitado. Por tanto, se utilizan computadores clásicos para simular las operaciones cuánticas sobre el vector de estado, de forma que se pueda comprobar el correcto funcionamiento de nuevos algoritmos sin tener que ejecutarlos en un computador cuántico. El problema que existe es la gran capacidad de memoria que se necesita tener, ya que el vector de estado crece exponencialmente con el número de cúbits que se desea simular, y el tiempo necesario para llevar a cabo la simulación. Para ello se utilizarán técnicas de paralelización de código en CPU y en GPU, de forma que se disminuya en gran medida el tiempo de simulación. Se realizará un estudio comparativo del rendimiento que ofrece cada versión del código, de forma que se determine la necesidad de cada una de las técnicas de computación de alto rendimiento para realizar simulaciones de computación cuántica. ABSTRACT Quantum computing is a field of computer engineering which is currently beginning to gain importance due to the capacity for efficiency improvement in the resolution of certain tasks of computation. In this Final Degree Project several of the most important quantum algorithms are going to be studied either because of their ability to demonstrate the quantum advantage over the classical computation or because they are useful in areas like cryptography, artificial intelligence or communications. Quantum algorithms are based on the manipulation of a vector, named state vector, that defines the state that qubits, or quantum bits have, which is a superposition of the values defined as 0 and 1. This vector manipulation is done to maximise the probability of a state or group of states that are the solution or that will facilitate obtaining it. In real quantum computers this is done naturally, since quantum mechanics are present in the nature of the universe, although these computers are scarce due to the slow progress being made in this field, so their use is limited. Therefore, classical computers are used to simulate the quantum operations on the state vector, such that proper functioning of new algorithms can be verified without needing to run them on a quantum computer. The problem is the memory capacity that is needed, because the state vector grows exponentially with the number of qubits that are wanted to simulate, in addition to the time that this simulation requires. For this reason, techniques of parallelization in CPU and GPU will be utilized, so that the time of simulation can be decreased. A comparative study of performance from each code version will be conducted, in a way that the necessity of each technique of high-performance computing for performing simulations of quantum computing can be determined.
La computación cuántica promete una potencia computacional sin precedentes al aprovechar principios mecánicos cuánticos como la superposición y el entrelazamiento. Sin embargo, el hardware cuántico actual está limitado por la cantidad de cúbits y las altas tasas de error, lo que dificulta la prueba de algoritmos cuánticos complejos a escala. Como resultado, los simuladores cuánticos basados en software que se ejecutan en computadoras clásicas se han convertido en herramientas esenciales para explorar algoritmos y rincipios cuánticos. Estos simuladores, aunque potentes, requieren recursos de memoria significativos debido al crecimiento exponencial de los tamaños de los estados cuánticos. Por ejemplo, representar un estado de N cúbits requiere 2^N números complejos, lo que supone una carga inmensa para los sistemas de memoria clásicos. Este trabajo investiga estrategias de gestión de memoria para optimizar el uso de recursos en simuladores de computación cuántica. Las técnicas exploradas incluyen la eliminación de estados, las estructuras de datos de estado completo, las optimizaciones de aplicaciones de puertas cuánticas, la compresión de datos y los enfoques de memoria distribuida. El objetivo es reducir el consumo de memoria al tiempo que se preserva la precisión de las simulaciones cuánticas. El estudio implementa estas estrategias en un simulador cuántico, proporcionando una comparación detallada de su rendimiento en varios algoritmos cuánticos. Los resultados resaltan las compensaciones entre la eficiencia computacional y el uso de la memoria, ofreciendo información sobre los enfoques más efectivos para escalar simulaciones cuánticas en hardware clásico.