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qCAD Möbius QND: Hardware Co-Design and Topological Suppression of Quantum Measurement Backaction (v8.4 - Repaired Upload)

Daniel Horacio Cichello

Published Jun 29, 2026• 0 citations
Publisher

Abstract

Este repositorio aloja el núcleo numérico oficial (v8.4) del framework qCAD (Quantum Computer-Aided Design) diseñado para la simulación, validación ontológica y co-diseño de hardware de cavidades cuánticas de Möbius en el régimen de medición de no-demolición cuántica (QND). El motor numérico traduce y ejecuta de forma estricta las ecuaciones fundamentales del formalismo del tensor métrico estocástico $\xi_{ij}$ del vacío, evaluando el grado de colapso macroscópico estructural bajo el límite conmutativo $C \rightarrow 0$. El pipeline implementa una contracción formal de índices tensoriales mediante notación de Einstein (`np.einsum`) para mapear de manera exacta la tasa de dephasing total modificada: $\Gamma_\phi = \frac{\kappa}{2} + \sum_{ij} \xi_{ij}^2 \gamma_{ij}$. Asimismo, el simulador incorpora un módulo de calibración termodinámica boseónica basado en la relación rigurosa de Planck-Einstein ($E = \hbar\omega$), lo que garantiza la consistencia física de la población de fotones térmicos y la tasa residual de decoherencia en regímenes experimentales de ultra-baja temperatura ($T \approx 20\text{ mK}$) típicos de criostatos de dilución. El software está optimizado para su despliegue masivo en clústeres de computación de alto rendimiento (HPC), aislando los flujos de datos mediante inyección parametrizada en formato JSON y previniendo condiciones de carrera (race conditions) en sistemas de archivos compartidos (Lustre/NFS). Contenido del paquete:- `hardware_config.json`: Archivo maestro de parámetros estructurales del hardware.- `pipeline_moebius_v8_4.py`: Motor numérico en Python, suite de simulaciones estocásticas complejas y entorno hermético de pruebas unitarias (`unittest`).- `README.md`: Documentación técnica de instalación, reproducción científica y despliegue en entornos SLURM.

DOI
10.5281/zenodo.21018006

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Acceleració d'un descodificador LDPC quàntic de programació lineal basat en síndromes mitjançant la implementació de maquinari en FPGA utilitzant síntesi d'alt nivell.

Álvaro Cárcel-Montero

[ES] La computación cuántica aprovecha las propiedades físicas de los qubits, como la superposición y el entrelazamiento, para obtener mayor rendimiento y capacidad de cómputo. Sin embargo, los qubits son intrínsecamente inestables y se degradan con rapidez, lo cual se conoce como decoherencia. Dicho efecto hace que los qubits se vuelvan más sensibles al ruido ambiental. La corrección cuántica de errores (QEC) es fundamental para detectar y corregir errores en tiempo real, ya que los retrasos pueden provocar fallos irreversibles en los cálculos. El escaso margen de tiempo disponible exige algoritmos de descodificación de baja latencia. Esta tesis busca estudiar la viabilidad de la implementación del decodificador de programación lineal basada en síndromes (SB-LP) para códigos cuánticos de verificación de paridad de baja densidad (QLDPC) explorando diferentes enfoques que aceleran su funcionamiento en plataformas hardware adecuadas para la decodificación en tiempo real en sistemas de computación cuántica tolerantes a fallos utilizando síntesis de alto nivel (HLS) en el entorno AMD. En primer lugar, el algoritmo se implementará en MATLAB para una mejor comprensión del mismo. Posteriormente, se traducirá a una implementación de software en C/C++ como transición para, en última instancia, implementarlo en hardware optimizado, haciendo hincapié en el paralelismo y la segmentación para reducir la latencia de descodificación. Las optimizaciones clave incluyen la segmentación y el paralelismo basado en el flujo de datos para explotar las capacidades de la FPGA.

•Jan 7, 2026•0 citations

Evolución de componentes de computación cuántica y mediciones cuánticas no destructivas en la informática moderna

Cristian Espinel López, Álvaro Martínez Gómez, Marisol Aguilar Echeverría +1 more

El presente trabajo, realiza una breve introducción a las medidas QND (Quantum nondemolition measurement) y sus características. Además, se describe teóricamente un qubit acoplado a un oscilador armónico cuántico forzado como ejemplo de una medición QND en un qubit. El formalismo desarrollado para este tipo de sistemas cuánticos acoplados se desenvuelve dentro de la teoría cuántica de la computación. Como parte del estudio de las mediciones QND, se introducen los qubits de flujo que hacen uso de los interferómetros superconductores cuánticos (SQUIDs). El análisis de este esquema informático intenta introducir al lector en los conceptos de computación cuántica como el quibit que es el componente base que permite procesar información de forma cuántica. El objetivo de este trabajo es caracterizar si las medidas elaboradas sobre el qubit acoplado son o no QND. En este sentido, la aplicación del formalismo expuesto permitirá vislumbrar los alcances y limitaciones de los qubits acoplados en el desarrollo y aplicación de los sistemas cuánticos de la computación hasta el día de hoy. Adicionalmente, la aplicación de esta teoría se puede emplear a mediciones QND sobre qubits superconductores articulados a un oscilador armónico cuántico. Todo este proceso es sujeto al análisis y metodología que nos proporciona la historia de la ciencia y la tecnología. AbstractThe present work makes a brief introduction to QND (Quantum non demolition measurement) measurements and its characteristics. In addition, a qubit coupled to a forced quantum harmonic oscillator which is described theoretically as an example of a QND measurement in a qubit. The formalism developed for this type of coupled quantum systems is developed within the quantum theory of computation. As part of the study of QND measurements, the flow qubits making use of quantum superconducting interferometers (SQUIDs) are introduced. The analysis of this computer schema attempts to introduce the reader to the concepts of quantum computing such as qubit, which is the basic component that allows information to be processed quantumly. The objective of this work is to characterize whether the elaborated measures on the coupled qubit are QND or not. In this sense, the application of the exposed formalism will allow us to glimpse the scope and limitations of coupled qubits in the development and application of quantum computing systems to this day. Additionally, the application of this theory can be applied to QND measurements on superconducting qubits coupled to a quantum harmonic oscillator. All this process is subject to the analysis and methodology provided by the history of science and technology.

•Sep 1, 2018•0 citations

La Cuántica Entrelazamiento, Colapso, Ruido y Simulación Física

Yosmel Silva Llanes

Este trabajo presenta una explicación completa del comportamiento cuántico, incluyendo entrelazamiento, colapso, ruido físico del ambiente y generación de patrones cuánticos mediante simulación computacional. Se describe cómo las partículas pueden permanecer entrelazadas a temperaturas extremadamente bajas, cómo el colapso ocurre cuando la energía que mantiene la unión se agota y cómo el ruido del entorno determina el resultado final. El documento incluye modelos matemáticos, análisis físico, correlaciones experimentales y un simulador cuántico escrito en Python que reproduce estos fenómenos utilizando fuentes de entropía del hardware. También se proporciona un archivo ZIP con experimentos, gráficos, documentación y scripts que permiten verificar, estudiar y extender los resultados presentados.

•Oct 12, 2026•0 citations

El principio de incertidumbre como frontera ontológica del determinismo. Articulaciones con la teoría del caos y su confirmación experimental

Juan Carlos Ruíz Castillo

El principio de incertidumbre de Heisenberg constituye uno de los pilares estructurales de la mecánica cuántica y representa una ruptura definitiva con el ideal determinista de la física clásica. En este trabajo se desarrolla un análisis exhaustivo del principio de incertidumbre desde una perspectiva matemática, física y filosófica, mostrando que no se trata de una limitación instrumental o epistemológica, sino de una propiedad ontológica inherente a la estructura formal de la teoría cuántica. A partir del formalismo de espacios de Hilbert, operadores auto-adjuntos y álgebras no conmutativas, se demuestra que la incertidumbre emerge de manera necesaria como consecuencia de la incompatibilidad estructural entre observables conjugados. El estudio articula el principio de incertidumbre con la teoría del caos clásico y las ciencias de la complejidad, estableciendo una distinción fundamental entre imprevisibilidad epistemológica e indeterminación ontológica. Mientras que el caos clásico conserva trayectorias bien definidas aunque prácticamente inaccesibles, la mecánica cuántica elimina la noción misma de trayectoria como entidad fundamental. Esta ruptura se manifiesta en la granularidad del espacio de fases, en la imposibilidad de definir condiciones iniciales exactas y en la reformulación del concepto de determinismo.Asimismo, se analizan desarrollos experimentales contemporáneos que han verificado el principio de incertidumbre bajo esquemas de medición diseñados para excluir perturbaciones instrumentales, consolidando su interpretación ontológica. Finalmente, se examinan las implicaciones del principio de incertidumbre para la simulación, la predictibilidad y la complejidad cuántica, mostrando que introduce límites estructurales irreductibles a la descripción y al control de los sistemas físicos. En conjunto, el trabajo sostiene que el principio de incertidumbre no debilita la racionalidad científica, sino que redefine susalcances y profundiza nuestra comprensión de la realidad física. Palabras clave: principio de incertidumbre; mecánica cuántica; estructura matemática; operadores no conmutativos; teoría del caos; complejidad; determinismo; ontología física.

•Dec 15, 2025•0 citations

Manual da Computação Quântica na Prática Fundamentos, cálculos e aplicações científicas

Jhonata Jankowitsch

Este manual apresenta uma introdução técnica e aplicada à computação quântica, articulando os seus fundamentos físicos, matemáticos e computacionais com exemplos práticos de programação, simulação e análise de algoritmos. A obra explica a constituição de sistemas quânticos contemporâneos, incluindo processadores baseados em qubits supercondutores, infraestrutura criogénica, portas quânticas, superposição, interferência, medição e entrelaçamento. São desenvolvidos cálculos passo a passo para demonstrar a representação de estados quânticos, a aplicação de operadores matriciais e o comportamento probabilístico dos circuitos. O manual aborda ainda algoritmos como Grover e Shor, a utilização da biblioteca Qiskit e a diferença entre simulação clássica e execução em hardware quântico real. Em complemento, discute aplicações emergentes em química computacional, ciência dos materiais, investigação biomolecular, otimização e criptografia pós-quântica, destacando tanto o potencial transformador dessas tecnologias quanto as suas atuais limitações técnicas. A abordagem adotada procura diferenciar resultados já demonstrados experimentalmente de hipóteses, projeções e aplicações ainda em desenvolvimento, oferecendo uma visão crítica, pedagógica e cientificamente fundamentada sobre o papel da computação quântica na evolução da ciência e da engenharia.

•Jan 1, 2026•0 citations

Memory Management in Software Quantum Computing Simulators

Gilberto Javier Díaz

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.

•Feb 3, 2025•0 citations
Este repositorio aloja el núcleo numérico oficial (v8.4) del framework qCAD (Quantum Computer-Aided Design) diseñado para la simulación, validación ontológica y co-diseño de hardware de cavidades cuánticas de Möbius en el régimen de medición de no-demolición cuántica (QND). El motor numérico traduce y ejecuta de forma estricta las ecuaciones fundamentales del formalismo del tensor métrico estocástico ξij\xi_{ij}ξij​ del vacío, evaluando el grado de colapso macroscópico estructural bajo el límite conmutativo C→0C \rightarrow 0C→0. El pipeline implementa una contracción formal de índices tensoriales mediante notación de Einstein (np.einsum) para mapear de manera exacta la tasa de dephasing total modificada: Γϕ=κ2+∑ijξij2γij\Gamma_\phi = \frac{\kappa}{2} + \sum_{ij} \xi_{ij}^2 \gamma_{ij}Γϕ​=2κ​+∑ij​ξij2​γij​. Asimismo, el simulador incorpora un módulo de calibración termodinámica boseónica basado en la relación rigurosa de Planck-Einstein (E=ℏωE = \hbar\omegaE=ℏω), lo que garantiza la consistencia física de la población de fotones térmicos y la tasa residual de decoherencia en regímenes experimentales de ultra-baja temperatura (T≈20 mKT \approx 20\text{ mK}T≈20 mK) típicos de criostatos de dilución. El software está optimizado para su despliegue masivo en clústeres de computación de alto rendimiento (HPC), aislando los flujos de datos mediante inyección parametrizada en formato JSON y previniendo condiciones de carrera (race conditions) en sistemas de archivos compartidos (Lustre/NFS). Contenido del paquete:- hardware_config.json: Archivo maestro de parámetros estructurales del hardware.- pipeline_moebius_v8_4.py: Motor numérico en Python, suite de simulaciones estocásticas complejas y entorno hermético de pruebas unitarias (unittest).- README.md: Documentación técnica de instalación, reproducción científica y despliegue en entornos SLURM.
[ES] La computación cuántica aprovecha las propiedades físicas de los qubits, como la superposición y el entrelazamiento, para obtener mayor rendimiento y capacidad de cómputo. Sin embargo, los qubits son intrínsecamente inestables y se degradan con rapidez, lo cual se conoce como decoherencia. Dicho efecto hace que los qubits se vuelvan más sensibles al ruido ambiental. La corrección cuántica de errores (QEC) es fundamental para detectar y corregir errores en tiempo real, ya que los retrasos pueden provocar fallos irreversibles en los cálculos. El escaso margen de tiempo disponible exige algoritmos de descodificación de baja latencia. Esta tesis busca estudiar la viabilidad de la implementación del decodificador de programación lineal basada en síndromes (SB-LP) para códigos cuánticos de verificación de paridad de baja densidad (QLDPC) explorando diferentes enfoques que aceleran su funcionamiento en plataformas hardware adecuadas para la decodificación en tiempo real en sistemas de computación cuántica tolerantes a fallos utilizando síntesis de alto nivel (HLS) en el entorno AMD. En primer lugar, el algoritmo se implementará en MATLAB para una mejor comprensión del mismo. Posteriormente, se traducirá a una implementación de software en C/C++ como transición para, en última instancia, implementarlo en hardware optimizado, haciendo hincapié en el paralelismo y la segmentación para reducir la latencia de descodificación. Las optimizaciones clave incluyen la segmentación y el paralelismo basado en el flujo de datos para explotar las capacidades de la FPGA.
El presente trabajo, realiza una breve introducción a las medidas QND (Quantum nondemolition measurement) y sus características. Además, se describe teóricamente un qubit acoplado a un oscilador armónico cuántico forzado como ejemplo de una medición QND en un qubit. El formalismo desarrollado para este tipo de sistemas cuánticos acoplados se desenvuelve dentro de la teoría cuántica de la computación. Como parte del estudio de las mediciones QND, se introducen los qubits de flujo que hacen uso de los interferómetros superconductores cuánticos (SQUIDs). El análisis de este esquema informático intenta introducir al lector en los conceptos de computación cuántica como el quibit que es el componente base que permite procesar información de forma cuántica. El objetivo de este trabajo es caracterizar si las medidas elaboradas sobre el qubit acoplado son o no QND. En este sentido, la aplicación del formalismo expuesto permitirá vislumbrar los alcances y limitaciones de los qubits acoplados en el desarrollo y aplicación de los sistemas cuánticos de la computación hasta el día de hoy. Adicionalmente, la aplicación de esta teoría se puede emplear a mediciones QND sobre qubits superconductores articulados a un oscilador armónico cuántico. Todo este proceso es sujeto al análisis y metodología que nos proporciona la historia de la ciencia y la tecnología. AbstractThe present work makes a brief introduction to QND (Quantum non demolition measurement) measurements and its characteristics. In addition, a qubit coupled to a forced quantum harmonic oscillator which is described theoretically as an example of a QND measurement in a qubit. The formalism developed for this type of coupled quantum systems is developed within the quantum theory of computation. As part of the study of QND measurements, the flow qubits making use of quantum superconducting interferometers (SQUIDs) are introduced. The analysis of this computer schema attempts to introduce the reader to the concepts of quantum computing such as qubit, which is the basic component that allows information to be processed quantumly. The objective of this work is to characterize whether the elaborated measures on the coupled qubit are QND or not. In this sense, the application of the exposed formalism will allow us to glimpse the scope and limitations of coupled qubits in the development and application of quantum computing systems to this day. Additionally, the application of this theory can be applied to QND measurements on superconducting qubits coupled to a quantum harmonic oscillator. All this process is subject to the analysis and methodology provided by the history of science and technology.
Este trabajo presenta una explicación completa del comportamiento cuántico, incluyendo entrelazamiento, colapso, ruido físico del ambiente y generación de patrones cuánticos mediante simulación computacional. Se describe cómo las partículas pueden permanecer entrelazadas a temperaturas extremadamente bajas, cómo el colapso ocurre cuando la energía que mantiene la unión se agota y cómo el ruido del entorno determina el resultado final. El documento incluye modelos matemáticos, análisis físico, correlaciones experimentales y un simulador cuántico escrito en Python que reproduce estos fenómenos utilizando fuentes de entropía del hardware. También se proporciona un archivo ZIP con experimentos, gráficos, documentación y scripts que permiten verificar, estudiar y extender los resultados presentados.
El principio de incertidumbre de Heisenberg constituye uno de los pilares estructurales de la mecánica cuántica y representa una ruptura definitiva con el ideal determinista de la física clásica. En este trabajo se desarrolla un análisis exhaustivo del principio de incertidumbre desde una perspectiva matemática, física y filosófica, mostrando que no se trata de una limitación instrumental o epistemológica, sino de una propiedad ontológica inherente a la estructura formal de la teoría cuántica. A partir del formalismo de espacios de Hilbert, operadores auto-adjuntos y álgebras no conmutativas, se demuestra que la incertidumbre emerge de manera necesaria como consecuencia de la incompatibilidad estructural entre observables conjugados. El estudio articula el principio de incertidumbre con la teoría del caos clásico y las ciencias de la complejidad, estableciendo una distinción fundamental entre imprevisibilidad epistemológica e indeterminación ontológica. Mientras que el caos clásico conserva trayectorias bien definidas aunque prácticamente inaccesibles, la mecánica cuántica elimina la noción misma de trayectoria como entidad fundamental. Esta ruptura se manifiesta en la granularidad del espacio de fases, en la imposibilidad de definir condiciones iniciales exactas y en la reformulación del concepto de determinismo.Asimismo, se analizan desarrollos experimentales contemporáneos que han verificado el principio de incertidumbre bajo esquemas de medición diseñados para excluir perturbaciones instrumentales, consolidando su interpretación ontológica. Finalmente, se examinan las implicaciones del principio de incertidumbre para la simulación, la predictibilidad y la complejidad cuántica, mostrando que introduce límites estructurales irreductibles a la descripción y al control de los sistemas físicos. En conjunto, el trabajo sostiene que el principio de incertidumbre no debilita la racionalidad científica, sino que redefine susalcances y profundiza nuestra comprensión de la realidad física. Palabras clave: principio de incertidumbre; mecánica cuántica; estructura matemática; operadores no conmutativos; teoría del caos; complejidad; determinismo; ontología física.
Este manual apresenta uma introdução técnica e aplicada à computação quântica, articulando os seus fundamentos físicos, matemáticos e computacionais com exemplos práticos de programação, simulação e análise de algoritmos. A obra explica a constituição de sistemas quânticos contemporâneos, incluindo processadores baseados em qubits supercondutores, infraestrutura criogénica, portas quânticas, superposição, interferência, medição e entrelaçamento. São desenvolvidos cálculos passo a passo para demonstrar a representação de estados quânticos, a aplicação de operadores matriciais e o comportamento probabilístico dos circuitos. O manual aborda ainda algoritmos como Grover e Shor, a utilização da biblioteca Qiskit e a diferença entre simulação clássica e execução em hardware quântico real. Em complemento, discute aplicações emergentes em química computacional, ciência dos materiais, investigação biomolecular, otimização e criptografia pós-quântica, destacando tanto o potencial transformador dessas tecnologias quanto as suas atuais limitações técnicas. A abordagem adotada procura diferenciar resultados já demonstrados experimentalmente de hipóteses, projeções e aplicações ainda em desenvolvimento, oferecendo uma visão crítica, pedagógica e cientificamente fundamentada sobre o papel da computação quântica na evolução da ciência e da engenharia.
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.