Una nueva guía para programar algoritmos cuánticos guía a los programadores a través de cada paso, desde la teoría hasta la implementación de algoritmos en la computadora cuántica ibmqx4 de 5 qubits disponible públicamente de IBM y otros.
La guía cubre los fundamentos, junto con un resumen de los principales algoritmos cuánticos e instrucciones sobre cómo implementarlos en computadoras cuánticas disponibles públicamente.
A medida que las computadoras cuánticas proliferan y se vuelven más disponibles, los futuros programadores cuánticos se preguntan cómo comenzar en el campo. Una nueva guía para principiantes proporciona una introducción completa a los algoritmos cuánticos y cómo implementarlos en el hardware existente.
“Escribir algoritmos cuánticos es radicalmente diferente de escribir programas informáticos clásicos y requiere cierta comprensión de los principios cuánticos y las matemáticas detrás de ellos”, dijo Andrey Y. Lokhov, científico del Laboratorio Nacional de Los Alamos y autor principal de la guía publicada recientemente en Transacciones ACM en computación cuántica. «Nuestra guía ayuda a los programadores cuánticos a iniciarse en el campo, que crecerá a medida que más computadoras cuánticas con más y más qubits se vuelvan comunes».
El libro revisa 20 algoritmos cuánticos en breves partes independientes e incluye algoritmos cuánticos básicos bien conocidos como el algoritmo de Grover para buscar bases de datos y mucho más, y el algoritmo de Shor para factorizar números enteros. Luego, el tutorial enseña a los programadores cómo implementar los algoritmos en múltiples computadoras cuánticas, incluida la computadora cuántica IBMQX4 de 5 qubits disponible públicamente de IBM, para conectarse con el mundo real. En cada caso, los autores revisan los resultados de la implementación y aclaran las diferencias entre el simulador y las ejecuciones de hardware real.
«Este documento es el resultado de un esfuerzo de respuesta rápida del Instituto de Ciencia y Tecnología de la Información de Los Alamos, donde aproximadamente 20 miembros del personal de laboratorio se autoevaluaron para descubrir e implementar un estándar cuántico de algoritmo en el sistema cuántico IBM Q», dijo Stephan Eidenbenz, sénior[{» attribute=»»>quantum computing scientist at Los Alamos, a coauthor of the article and director of ISTI when work on it began.
It was intended to train employees who had little or no training with quantum computing to implement a quantum algorithm on a real-world quantum computer in order to prepare the Los Alamos workforce for the quantum era, according to Eidenbenz.
These staff members, in addition to a few students and well-established quantum experts, make up the long author list of this “crowd-sourced” overview article that has already been heavily cited, Eidenbenz said.
Before moving on to the more complex topics of unitary transformations and gates, quantum circuits, and quantum algorithms, the first section of the guide explains the fundamentals of programming a quantum computer, including qubits and qubit systems, superposition, entanglement, and quantum measurements.
The section on the IBM quantum computer covers the set of gates available for algorithms, the actual physical gates implemented, how the qubits are connected, and the sources of noise, or errors.
Another section looks at the various types of quantum algorithms. From there, the guide dives into the 20 selected algorithms, with a problem definition, description, and steps for implementing each one on the IBM or, in a few cases, other computers.
Extensive references at the end of the guide will help interested readers go deeper in their explorations of quantum algorithms.
The study was funded by the Information Science and Technology Institute at Los Alamos National Laboratory through the Laboratory Directed Research and Development program.
Reference: “Quantum Algorithm Implementations for Beginners” by Abhijith J., Adetokunbo Adedoyin, John Ambrosiano, Petr Anisimov, William Casper, Gopinath Chennupati, Carleton Coffrin, Hristo Djidjev, David Gunter, Satish Karra, Nathan Lemons, Shizeng Lin, Alexander Malyzhenkov, David Mascarenas, Susan Mniszewski, Balu Nadiga, Daniel O’malley, Diane Oyen, Scott Pakin, Lakshman Prasad, Randy Roberts, Phillip Romero, Nandakishore Santhi, Nikolai Sinitsyn, Pieter J. Swart, James G. Wendelberger, Boram Yoon, Richard Zamora, Wei Zhu, Stephan Eidenbenz, Andreas Bärtschi, Patrick J. Coles, Marc Vuffray and Andrey Y. Lokhov, 7 July 2022, ACM Transactions on Quantum Computing.
DOI: 10.1145/3517340