Este trabajo analiza la explicabilidad del algoritmo de búsqueda basado en caminatas cuánticas acuñadas sobre el hipercubo, integrando la metodología SMEF-E (Shapley–Matrix Explainability Framework – Energy). El enfoque combina teoría de juegos cooperativos con funciones de valor Hamiltonianas, con el fin de atribuir la contribución funcional y energética del oráculo, la moneda de Grover y el operador flip-flop durante la evolución del algoritmo. La descomposición mediante valores de Shapley permite interpretar de manera cuantitativa cómo se genera la interferencia constructiva y cómo se redistribuye la energía a medida que se alcanza la probabilidad de éxito óptima. Los resultados experimentales validan los modelos teóricos y aportan transparencia sobre los mecanismos internos que sustentan la ventaja cuántica en búsqueda espacial.
Este trabajo analiza la explicabilidad del algoritmo de búsqueda basado en caminatas cuánticas acuñadas sobre el hipercubo, integrando la metodología SMEF-E (Shapley–Matrix Explainability Framework – Energy). El enfoque combina teoría de juegos cooperativos con funciones de valor Hamiltonianas, con el fin de atribuir la contribución funcional y energética del oráculo, la moneda de Grover y el operador flip-flop durante la evolución del algoritmo. La descomposición mediante valores de Shapley permite interpretar de manera cuantitativa cómo se genera la interferencia constructiva y cómo se redistribuye la energía a medida que se alcanza la probabilidad de éxito óptima. Los resultados experimentales validan los modelos teóricos y aportan transparencia sobre los mecanismos internos que sustentan la ventaja cuántica en búsqueda espacial.
La Ingeniería de Software Cuántico (Q-SE) requiere herramientas que permitan analizar de manera reproducible y cuantitativael comportamiento funcional de algoritmos cuánticos, más allá de su corrección global. En este trabajo se presenta SMEF (Software Engineering Module Evaluation Framework), un marco de atribución funcional basado en valores de Shapley, orientado a cuantificar la contribución de bloques funcionales dentro de una implementación cuántica bajo métricas explícitas definidas por el analista. El marco evalúa configuraciones parciales del circuito que preservan el orden físico de ejecución, permitiendo descomponer el comportamiento global en contribuciones funcionales atribuibles a cada bloque, en coherencia con la semántica operacional del algoritmo y con las propiedades axiomáticas del mecanismo de atribución empleado. SMEF no busca reinterpretar la dinámica cuántica subyacente, sino proporcionar métricas funcionales reproducibles y comparables, útiles para actividades propias de la Q-SE, tales como auditoría, validación, comparación sistemática de implementaciones y detección de anomalías funcionales. La propuesta se valida mediante dos casos de estudio: (i) la búsqueda sobre hipercubos del algoritmo SKW y (ii) la etapa de estimación de fase (QPE) del algoritmo de Shor. En ambos casos, los perfiles de contribución obtenidos resultan coherentes con el rol funcional esperado de los bloques analizados y permiten identificar desviaciones funcionales sin necesidad de inspeccionar el circuito a nivel de compuertas.
El objetivo de esta investigación es proponer una implementación del algoritmo de Grover, un método cuántico que permite reducir significativamente el tiempo de búsqueda en bases de datos no estructuradas. Se aplicó una metodología que integró diferentes experimentos en simuladores y una computadora cuántica en el cual se incluyó el análisis del algoritmo cuántico, y se compara con los algoritmos clásicos deterministas en diferentes escenarios de búsquedas. Se estructura la arquitectura del algoritmo ajustando los parámetros que lo constituyen y tipo de búsqueda. Por ende, dando una versión de los fundamentos de la computación cuántica, destacando los principios de superposición y entrelazamiento como elementos clave para abordar problemas de búsquedas en listas no ordenadas con tecnologías cuánticas. Asimismo, se introducen los conceptos de qubits, compuertas cuánticas, circuitos cuánticos, y se describe la interpretación geométrica de su acción sobre los estados cuánticos mediante la esfera de Bloch. Se detalla el funcionamiento del algoritmo de Grover con la utilización de simuladores cuánticos y su escalabilidad en la computadora cuántica ibmbrisbane, para la estructuración de la solución a problemas de búsqueda en listas no ordenadas, explicando cómo logra una aceleración cuadrática al reducir la complejidad de búsqueda de ( O(N) ) a ( O(sqrt{N}) ). Esta investigación siguió un enfoque cuantitativo, experimental y comparativo, visualizando como este algoritmo representa una ventaja computacional significativa en la resolución de problemas de búsqueda en estructuras de datos no organizadas y con el objeto experimental del tamaño de la búsqueda.
El presente trabajo de integración curricular tiene como objetivo analizar y comparar el desempeño de un algoritmo de búsqueda clásico y de un cuántico, en específico el algoritmo de Grover, con el fin de analizar y contrastar la ventaja computacional teórica y asintótica que proporciona la computación cuántica frente a los algoritmos clásicos, considerando las limitaciones del hardware cuántico actual. Se analizan las bases teóricas de estos dos enfoques, su complejidad temporal y su comportamiento frente a conjuntos de datos de tamaño distinto. La metodología que se emplea es la simulación de ambos algoritmos, es experimental, ya que permite observar y realizar comparaciones de tiempo y eficiencia para la localización de un elemento objetivo. En el caso del algoritmo cuántico, se implementa el algoritmo de Grover mediante simuladores cuánticos, analizando el impacto del número de qubits y de las iteraciones en los resultados obtenidos. Los resultados muestran que para la búsqueda clásica la complejidad de tiempo es O(n) en cambio en el caso del algoritmo de Grover esta se reduce a O(√n) siendo una mejora interesante que se centra en un n grande. A pesar de esto, existen limitaciones en la implementación de ordenadores cuánticos en la actualidad. Por último, se concluyó que el algoritmo de Grover es una alternativa bastante interesante para resolver problemas de búsqueda no estructurada y se muestra el potencial de la computación cuántica como una tecnología emergente con aplicaciones en la ingeniería.
La Ingeniería de Software Cuántico (Q-SE) requiere herramientas que permitan analizar de manera reproducible y cuantitativa el comportamiento funcional de algoritmos cuánticos, más allá de su corrección global. En este trabajo se presenta SMEF (Software Engineering Module Evaluation Framework), un marco de atribución funcional basado en valores de Shapley, orientado a cuantificar la contribución de bloques funcionales dentro de una implementación cuántica bajo métricas explícitas definidas por el analista. El marco evalúa configuraciones parciales del circuito que preservan el orden físico de ejecución, permitiendo descomponer el comportamiento global en contribuciones funcionales atribuibles a cada bloque, en coherencia con la semántica operacional del algoritmo y con las propiedades axiomáticas del mecanismo de atribución empleado. SMEF no busca reinterpretar la dinámica cuántica subyacente, sino proporcionar métricas funcionales reproducibles y comparables, útiles para actividades propias de la Q-SE, tales como auditoría, validación, comparación sistemática de implementaciones y detección de anomalías funcionales. La propuesta se valida mediante dos casos de estudio: (i) la búsqueda sobre hipercubos del algoritmo SKW y (ii) la etapa de estimación de fase (QPE) del algoritmo de Shor. En ambos casos, los perfiles de contribución obtenidos resultan coherentes con el rol funcional esperado de los bloques analizados y permiten identificar desviaciones funcionales sin necesidad de inspeccionar el circuito a nivel de compuertas.
Este proyecto de titulación se centra en la aplicación de la computación cuántica a través del entorno Qiskit, con el objetivo de analizar la seguridad criptográfica en relación con la comparación entre cifrados clásicos y cuánticos. El análisis se desarrolla mediante el estudio del espacio de búsqueda de claves en esquemas criptográficos simétricos, considerando escenarios de tamaño reducido que permiten evaluar su comportamiento bajo modelos de cómputo clásico y cuántico. Para el enfoque cuántico, se emplea el algoritmo de Grover, el cual es implementado en un simulador cuántico mediante la construcción de circuitos que incluyen la inicialización en superposición uniforme, el oráculo de fase para marcar el estado objetivo y el operador de difusión encargado de la amplificación de amplitudes. Las simulaciones se ejecutan para diferentes cantidades de iteraciones, lo que permite analizar la evolución de la probabilidad de éxito en función del tamaño del espacio de búsqueda y del número de repeticiones del algoritmo. Las ejecuciones se realizan utilizando una semilla fija, lo que garantiza la reproducibilidad de los resultados y facilita la comparación entre los valores teóricos y los obtenidos mediante simulación. Se registran las probabilidades asociadas al estado marcado, así como el crecimiento del tamaño del circuito cuántico conforme aumenta el número de iteraciones. Los escenarios analizados corresponden a registros de tres y cuatro qubits, lo que permite un análisis detallado del comportamiento del algoritmo. Finalmente, se incorpora la comparación con la búsqueda clásica en los mismos espacios de búsqueda, permitiendo establecer una referencia directa entre ambos enfoques y evidenciar la ventaja del algoritmo de Grover en términos de eficiencia.
Este trabajo se centra en el estudio de algoritmos de computación cuántica, con una introducción general al marco teórico de la computación cuántica, su naturaleza, estado actual y potencial en la resolución de problemas complejos. En particular, se aborda el uso de algoritmos cuánticos en tareas de optimización, un área de gran relevancia. Se analizarán problemas de optimización de funciones, enfocándonos en la optimización de diferentes tipos de potenciales. Para ello, se implementará el algoritmo QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm), uno de los algoritmos cuánticos más representativos en este ámbito. Con el objetivo de contextualizar su rendimiento, se compararán sus resultados con los obtenidos mediante algoritmos clásicos de optimización como el método del descenso del gradiente y el método de Newton. El estudio incluirá tanto una comparación cuantitativa en términos de precisión, tiem- po de ejecución y calidad de la solución, como un análisis cualitativo de las diferencias entre enfoques clásicos y cuánticos. Asimismo, se examinará la influencia de los hiperparámetros de cada algoritmo sobre su rendimiento, con el propósito de identificar patrones o relaciones que permitan optimizar su configuración para distintos tipos de problemas.