Glosario de computación cuántica

Este glosario de computación cuántica es una lista de definiciones de términos y conceptos utilizados en la computación cuántica , sus subdisciplinas y campos relacionados.

Código Bacon–Shor

es un código de corrección de errores de subsistema . ^[1] En un código de subsistema, la información se codifica en un subsistema de un espacio de Hilbert . Los códigos de subsistema permiten procedimientos de corrección de errores simplificados, a diferencia de los códigos que codifican información en el subespacio de un espacio de Hilbert. ^[2] Esta simplicidad condujo a la primera demostración de circuitos tolerantes a fallas en una computadora cuántica. ^[3]

BQP

En la teoría de la complejidad computacional , el tiempo polinomial cuántico de error acotado (BQP) es la clase de problemas de decisión que puede resolver un ordenador cuántico en tiempo polinomial , con una probabilidad de error de como máximo 1/3 para todas las instancias. ^[4] Es el análogo cuántico de la clase de complejidad BPP . Un problema de decisión es miembro de BQP si existe un algoritmo cuántico (un algoritmo que se ejecuta en un ordenador cuántico) que resuelve el problema de decisión con alta probabilidad y se garantiza que se ejecutará en tiempo polinomial. Una ejecución del algoritmo resolverá correctamente el problema de decisión con una probabilidad de al menos 2/3.

Sombra clásica

es un protocolo para predecir funciones de un estado cuántico usando solo un número logarítmico de mediciones . ^[5] Dado un estado desconocido , un conjunto tomográficamente completo de puertas (por ejemplo, puertas de Clifford ), un conjunto de observables y un canal cuántico (definido mediante un muestreo aleatorio de , aplicándolo a y midiendo el estado resultante); predecir los valores esperados . ^[6] Se crea una lista de sombras clásicas usando y ejecutando un algoritmo de generación de sombras. Al predecir las propiedades de , se usa un algoritmo de estimación de mediana de medias para tratar los valores atípicos en . ^[7] La ​​sombra clásica es útil para la estimación de fidelidad directa , la verificación de entrelazamiento, la estimación de funciones de correlación y la predicción de la entropía de entrelazamiento . ^[5] ${\displaystyle \rho }$ ${\displaystyle U}$ ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle \{O_{i}\}}$ ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle U}$ ${\displaystyle \rho }$ ${\displaystyle \operatorname {tr} (O_{i}\rho )}$ ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle \rho }$ ${\displaystyle U}$ ${\displaystyle M}$ ${\displaystyle \rho }$ ${\displaystyle S}$

Computación cuántica basada en la nube

es la invocación de emuladores , simuladores o procesadores cuánticos a través de la nube. Cada vez más, los servicios en la nube se consideran el método para proporcionar acceso al procesamiento cuántico. Las computadoras cuánticas logran su enorme poder computacional al iniciar la física cuántica en el poder de procesamiento y cuando se permite a los usuarios acceder a estas computadoras impulsadas por la energía cuántica a través de Internet, se conoce como computación cuántica en la nube.

Evaluación comparativa de entropía cruzada

(también conocido como XEB), es un protocolo de evaluación comparativa cuántica que se puede utilizar para demostrar la supremacía cuántica . ^{[8] En XEB, un} circuito cuántico aleatorio se ejecuta en una computadora cuántica varias veces para recopilar un conjunto de muestras en forma de cadenas de bits . Las cadenas de bits se utilizan luego para calcular la fidelidad de referencia de entropía cruzada ( ) a través de una computadora clásica , dada por ${\displaystyle k}$ ${\displaystyle \{x_{1},\dots ,x_{k}\}}$ ${\displaystyle F_{\rm {XEB}}}$

${\displaystyle F_{\rm {XEB}}=2^{n}\langle P(x_{i})\rangle _{k}-1={\frac {2^{n}}{k}}\left(\sum _{i=1}^{k}|\langle 0^{n}|C|x_{i}\rangle |^{2}\right)-1}$,

donde es el número de qubits en el circuito y es la probabilidad de una cadena de bits para un circuito cuántico ideal . Si , las muestras se recogieron de una computadora cuántica sin ruido. Si , entonces las muestras podrían haberse obtenido mediante conjeturas aleatorias. ^[9] Esto significa que si una computadora cuántica generó esas muestras, entonces la computadora cuántica es demasiado ruidosa y, por lo tanto, no tiene posibilidad de realizar cálculos más allá de los clásicos. Dado que se necesita una cantidad exponencial de recursos para simular clásicamente un circuito cuántico, llega un punto en el que la supercomputadora más grande que ejecuta el mejor algoritmo clásico para simular circuitos cuánticos no puede calcular el XEB. Cruzar este punto se conoce como lograr la supremacía cuántica; y después de entrar en el régimen de supremacía cuántica, XEB solo puede estimarse. ^[10] ${\displaystyle n}$ ${\displaystyle P(x_{i})}$ ${\displaystyle {x_{i}}}$ ${\displaystyle C}$ ${\displaystyle F_{XEB}=1}$ ${\displaystyle F_{\rm {XEB}}=0}$

Teorema de Eastin-Knill

es un teorema de no-go que establece: "Ningún código de corrección de errores cuánticos puede tener una simetría continua que actúe transversalmente sobre qubits físicos". ^[11] En otras palabras, ningún código de corrección de errores cuánticos puede implementar transversalmente un conjunto de puertas universales . Dado que las computadoras cuánticas son inherentemente ruidosas, los códigos de corrección de errores cuánticos se utilizan para corregir errores que afectan la información debido a la decoherencia . La decodificación de datos corregidos por errores para realizar puertas en los qubits los hace propensos a errores. La computación cuántica tolerante a fallas evita esto al realizar puertas en datos codificados. Las puertas transversales, que realizan una puerta entre dos qubits "lógicos", cada uno de los cuales está codificado en N "qubits físicos" al emparejar los qubits físicos de cada qubit codificado ("bloque de código") y realizar puertas independientes en cada par, se pueden usar para realizar computación cuántica tolerante a fallas pero no universal porque garantizan que los errores no se propaguen incontrolablemente a través del cálculo. Esto se debe a que las puertas transversales garantizan que cada cúbit en un bloque de código sea actuado por, como máximo, una única puerta física y que cada bloque de código se corrija de forma independiente cuando se produce un error. Debido al teorema de Eastin-Knill, un conjunto universal como las puertas { H , S , CNOT , T } no se puede implementar de forma transversal. Por ejemplo, la puerta T no se puede implementar de forma transversal en el código de Steane . ^[12] Esto requiere formas de eludir Eastin-Knill para realizar computación cuántica tolerante a fallos. Además de investigar la computación cuántica tolerante a fallos, el teorema de Eastin-Knill también es útil para estudiar la gravedad cuántica a través de la correspondencia AdS/CFT y en la física de la materia condensada a través del marco de referencia cuántico ^[13] o la teoría de muchos cuerpos . ^[14]

Código de corrección de errores de cinco qubits

es el código de corrección de errores cuánticos más pequeño que puede proteger un qubit lógico de cualquier error arbitrario de un solo qubit. ^[15] En este código, se utilizan 5 qubits físicos para codificar el qubit lógico. ^[16] Con y siendo matrices de Pauli y la matriz de identidad , los generadores de este código son . Sus operadores lógicos son y . ^[17] Una vez que se codifica el qubit lógico, los errores en los qubits físicos se pueden detectar a través de mediciones del estabilizador. Una tabla de búsqueda que asigna los resultados de las mediciones del estabilizador a los tipos y ubicaciones de los errores le da al sistema de control de la computadora cuántica suficiente información para corregir los errores. ^[18] ${\displaystyle X}$ ${\displaystyle Z}$ ${\displaystyle I}$ ${\displaystyle \langle XZZXI,IXZZX,XIXZZ,ZXIXZ\rangle }$ ${\displaystyle {\bar {X}}=XXXXX}$ ${\displaystyle {\bar {Z}}=ZZZZZ}$

Prueba de Hadamard (computación cuántica)

es un método utilizado para crear una variable aleatoria cuyo valor esperado es la parte real esperada , donde es un estado cuántico y es una puerta unitaria que actúa sobre el espacio de . ^[19] La prueba de Hadamard produce una variable aleatoria cuya imagen está en y cuyo valor esperado es exactamente . Es posible modificar el circuito para producir una variable aleatoria cuyo valor esperado sea . ^[19] ${\displaystyle \mathrm {Re} \langle \psi |U|\psi \rangle }$ ${\displaystyle |\psi \rangle }$ ${\displaystyle U}$ ${\displaystyle |\psi \rangle }$ ${\displaystyle \{\pm 1\}}$ ${\displaystyle \mathrm {Re} \langle \psi |U|\psi \rangle }$ ${\displaystyle \mathrm {Im} \langle \psi |U|\psi \rangle }$

Destilación en estado mágico

es un proceso que toma múltiples estados cuánticos ruidosos y produce un número menor de estados cuánticos más confiables. Muchos expertos ^[20] lo consideran una de las principales propuestas para lograr una computación cuántica tolerante a fallas . La destilación de estados mágicos también se ha utilizado para argumentar ^[21] que la contextualidad cuántica puede ser el "ingrediente mágico" responsable de la potencia de las computadoras cuánticas. ^[22]

Puerta de Mølmer-Sørensen

(o puerta MS), es una puerta de dos cúbits utilizada en computación cuántica de iones atrapados . Fue propuesta por Klaus Mølmer y Anders Sørensen. ^[23] Su propuesta también se extiende a puertas de más de dos cúbits.

Algoritmo cuántico

es un algoritmo que se ejecuta en un modelo realista de computación cuántica , siendo el modelo más comúnmente usado el modelo de circuito cuántico de computación. ^{[24] [25]} Un algoritmo clásico (o no cuántico) es una secuencia finita de instrucciones, o un procedimiento paso a paso para resolver un problema, donde cada paso o instrucción se puede realizar en una computadora clásica . De manera similar, un algoritmo cuántico es un procedimiento paso a paso, donde cada uno de los pasos se puede realizar en una computadora cuántica . Aunque todos los algoritmos clásicos también se pueden realizar en una computadora cuántica, ^{[26] : 126} el término algoritmo cuántico se usa generalmente para aquellos algoritmos que parecen inherentemente cuánticos, o usan alguna característica esencial de la computación cuántica como la superposición cuántica o el entrelazamiento cuántico .

Computación cuántica

es un tipo de computación cuyas operaciones pueden aprovechar los fenómenos de la mecánica cuántica , como la superposición , la interferencia y el entrelazamiento . Los dispositivos que realizan cálculos cuánticos se conocen como computadoras cuánticas. ^{[27] [28]} Aunque las computadoras cuánticas actuales son demasiado pequeñas para superar a las computadoras habituales (clásicas) para aplicaciones prácticas, se cree que las realizaciones más grandes son capaces de resolver ciertos problemas computacionales , como la factorización de números enteros (que subyace al cifrado RSA ), sustancialmente más rápido que las computadoras clásicas. El estudio de la computación cuántica es un subcampo de la ciencia de la información cuántica .

Volumen cuántico

es una métrica que mide las capacidades y tasas de error de un ordenador cuántico . Expresa el tamaño máximo de circuitos cuánticos cuadrados que puede implementar con éxito el ordenador. La forma de los circuitos es independiente de la arquitectura del ordenador cuántico, pero el compilador puede transformarla y optimizarla para aprovechar las características del ordenador. De este modo, se pueden comparar los volúmenes cuánticos de diferentes arquitecturas.

Corrección de errores cuánticos

(QEC), se utiliza en computación cuántica para proteger la información cuántica de errores debidos a la decoherencia y otros ruidos cuánticos . Se cree que la corrección de errores cuánticos es esencial para lograr una computación cuántica tolerante a fallas que pueda reducir los efectos del ruido en la información cuántica almacenada, las puertas cuánticas defectuosas, la preparación cuántica defectuosa y las mediciones defectuosas.

Procesamiento de imágenes cuánticas

(QIMP), utiliza computación cuántica o procesamiento de información cuántica para crear y trabajar con imágenes cuánticas . ^{[29] [30]} Debido a algunas de las propiedades inherentes a la computación cuántica, en particular el entrelazamiento y el paralelismo , se espera que las tecnologías QIMP ofrezcan capacidades y rendimientos que superen a sus equivalentes tradicionales, en términos de velocidad de computación, seguridad y requisitos mínimos de almacenamiento. ^{[30] [31]}

Programación cuántica

es el proceso de ensamblar secuencias de instrucciones, llamadas programas cuánticos, que son capaces de ejecutarse en una computadora cuántica . Los lenguajes de programación cuántica ayudan a expresar algoritmos cuánticos utilizando construcciones de alto nivel. ^[32] El campo está profundamente arraigado en la filosofía de código abierto y, como resultado, la mayor parte del software cuántico analizado en este artículo está disponible gratuitamente como software de código abierto . ^[33]

Simulador cuántico

Los simuladores cuánticos permiten estudiar sistemas cuánticos de forma programable. En este caso, los simuladores son dispositivos especiales diseñados para proporcionar información sobre problemas físicos específicos. ^{[34] [35] [36]} Los simuladores cuánticos pueden contrastarse con las computadoras cuánticas "digitales" generalmente programables , que serían capaces de resolver una clase más amplia de problemas cuánticos.

Discriminación de estados cuánticos

En la ciencia de la información cuántica , la discriminación de estados cuánticos se refiere a la tarea de inferir el estado cuántico que produjo las probabilidades de medición observadas. Más precisamente, en su formulación estándar, el problema implica realizar algún POVM en un estado desconocido dado , bajo la promesa de que el estado recibido es un elemento de una colección de estados , con que ocurre con probabilidad , es decir, . La tarea es entonces encontrar la probabilidad de que el POVM adivine correctamente qué estado se recibió. Dado que la probabilidad de que el POVM devuelva el -ésimo resultado cuando el estado dado era tiene la forma , se deduce que la probabilidad de determinar con éxito el estado correcto es . ^[37] ${\displaystyle (E_{i})_{i}}$ ${\displaystyle \rho }$ ${\displaystyle \{\sigma _{i}\}_{i}}$ ${\displaystyle \sigma _{i}}$ ${\displaystyle p_{i}}$ ${\displaystyle \rho =\sum _{i}p_{i}\sigma _{i}}$ ${\displaystyle (E_{i})_{i}}$ ${\displaystyle i}$ ${\displaystyle \sigma _{j}}$ ${\displaystyle {\text{Prob}}(i|j)=\operatorname {tr} (E_{i}\sigma _{j})}$ ${\displaystyle P_{\rm {success}}=\sum _{i}p_{i}\operatorname {tr} (\sigma _{i}E_{i})}$

Supremacía cuántica

o ventaja cuántica , es el objetivo de demostrar que un dispositivo cuántico programable puede resolver un problema que ninguna computadora clásica puede resolver en cualquier cantidad de tiempo factible (independientemente de la utilidad del problema). ^{[38] [39] [40]} Conceptualmente, la supremacía cuántica involucra tanto la tarea de ingeniería de construir una computadora cuántica poderosa como la tarea teórica de complejidad computacional de encontrar un problema que pueda ser resuelto por esa computadora cuántica y que tenga una aceleración superpolinomial sobre el mejor algoritmo clásico conocido o posible para esa tarea. ^{[41] [42]} El término fue acuñado por John Preskill en 2012, ^{[43] [44]} pero el concepto de ventaja computacional cuántica, específicamente para simular sistemas cuánticos, se remonta a las propuestas de computación cuántica de Yuri Manin (1980) ^[45] y Richard Feynman (1981). ^[46] Entre los ejemplos de propuestas para demostrar la supremacía cuántica se incluyen la propuesta de muestreo de bosones de Aaronson y Arkhipov, ^[47] los problemas de bucles de grupos frustrados especializados de D-Wave , ^[48] y el muestreo de la salida de circuitos cuánticos aleatorios . ^{[49] [50]}

Máquina cuántica de Turing

(QTM), o computadora cuántica universal, es una máquina abstracta que se utiliza para modelar los efectos de una computadora cuántica . Proporciona un modelo simple que captura todo el poder de la computación cuántica, es decir, cualquier algoritmo cuántico se puede expresar formalmente como una máquina de Turing cuántica particular. Sin embargo, el circuito cuántico computacionalmente equivalente es un modelo más común. ^{[51] [52] : 2}

Cubit

Un qubit ( / ˈkjuːbɪt / ) o bit cuántico es una unidad básica de información cuántica —la versión cuántica del clásico bit binario realizado físicamente con un dispositivo de dos estados. Un qubit es un sistema mecánico cuántico de dos estados (o dos niveles) , uno de los sistemas cuánticos más simples que muestra la peculiaridad de la mecánica cuántica. Los ejemplos incluyen el espín del electrón en el que los dos niveles pueden tomarse como espín hacia arriba y espín hacia abajo; o la polarización de un solo fotón en el que los dos estados pueden tomarse como la polarización vertical y la polarización horizontal. En un sistema clásico, un bit tendría que estar en un estado o en el otro. Sin embargo, la mecánica cuántica permite que el qubit esté en una superposición coherente de ambos estados simultáneamente, una propiedad que es fundamental para la mecánica cuántica y la computación cuántica .

Quil (arquitectura del conjunto de instrucciones)

es una arquitectura de conjunto de instrucciones cuánticas que introdujo por primera vez un modelo de memoria cuántica/clásica compartida. Fue introducida por Robert Smith, Michael Curtis y William Zeng en A Practical Quantum Instruction Set Architecture . ^[43] Muchos algoritmos cuánticos (incluidos los algoritmos de teletransportación cuántica , corrección de errores cuánticos , simulación, ^{[53] [54]} y optimización ^[55] ) requieren una arquitectura de memoria compartida . Quil se está desarrollando para los procesadores cuánticos superconductores desarrollados por Rigetti Computing a través de la API de programación cuántica Forest . ^{[56] [57]} Se introdujo una biblioteca Python llamada para desarrollar programas Quil con construcciones de nivel superior. Un backend Quil también es compatible con otros entornos de programación cuántica. ^{[58] [59]}pyQuil

Qutrit

(o trit cuántico ), es una unidad de información cuántica que se realiza mediante un sistema cuántico de 3 niveles, que puede estar en una superposición de tres estados cuánticos mutuamente ortogonales . ^[60] El qutrit es análogo al trit radix -3 clásico , al igual que el qubit , un sistema cuántico descrito por una superposición de dos estados ortogonales, es análogo al bit radix-2 clásico . Hay trabajo en curso para desarrollar computadoras cuánticas utilizando qutrits y qubits con múltiples estados. ^[61]

Teorema de Solovay-Kitaev

En computación e información cuántica, el teorema de Solovay-Kitaev dice, en líneas generales, que si un conjunto de puertas cuánticas de un solo cúbit genera un subconjunto denso de SU(2), entonces se garantiza que ese conjunto llenará SU(2) rápidamente, lo que significa que cualquier puerta deseada puede aproximarse mediante una secuencia bastante corta de puertas del conjunto generador. Robert M. Solovay anunció inicialmente el resultado en una lista de correo electrónico en 1995, y Alexei Kitaev dio de forma independiente un resumen de su prueba en 1997. ^[62] Solovay también dio una charla sobre su resultado en MSRI en 2000, pero fue interrumpida por una alarma de incendio. ^[63] Christopher M. Dawson y Michael Nielsen llaman al teorema uno de los resultados fundamentales más importantes en el campo de la computación cuántica . ^[64]

Referencias

1. Bacon, Dave (30 de enero de 2006). "Subsistemas de corrección de errores cuánticos de operadores para memorias cuánticas autocorrectoras". Physical Review A . 73 (1): 012340. arXiv : quant-ph/0506023 . Código Bibliográfico :2006PhRvA..73a2340B. doi :10.1103/PhysRevA.73.012340. S2CID  118968017.
2. Aly Salah A., Klappenecker, Andreas (2008). "Construcciones de código de subsistema". Simposio internacional IEEE sobre teoría de la información de 2008. págs. 369–373. arXiv : 0712.4321 . doi :10.1109/ISIT.2008.4595010. ISBN. 978-1-4244-2256-2. Número de identificación  S2C14063318.{{cite book}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
3. Egan, L., Debroy, DM, Noel, C. (2021). "Control tolerante a fallos de un cúbit con corrección de errores". Phys. Rev. Lett . 598 (7880). Nature: 281–286. arXiv : 2009.11482 . Código Bibliográfico :2021Natur.598..281E. doi :10.1038/s41586-021-03928-y. PMID  34608286. S2CID  238357892.{{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
4. Michael Nielsen e Isaac Chuang (2000). Computación cuántica e información cuántica . Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 0-521-63503-9 . 
5. Huang, Hsin-Yuan; Kueng, Richard; Preskill, John (2020). "Predicción de muchas propiedades de un sistema cuántico a partir de muy pocas mediciones". Nat. Phys . 16 (10): 1050–1057. arXiv : 2002.08953 . Código Bibliográfico : 2020NatPh..16.1050H. doi : 10.1038/s41567-020-0932-7. S2CID  211205098.
6. Koh, DE; Grewal, Sabee (2022). "Sombras clásicas con ruido". Quantum . 6 : 776. arXiv : 2011.11580 . Código Bibliográfico :2022Quant...6..776K. doi :10.22331/q-2022-08-16-776. S2CID  227127118.
7. Struchalin, GI; Zagorovskii, Ya. A.; Kovlakov, EV; Straupe, SS; Kulik, SP (2021). "Estimación experimental de propiedades de estados cuánticos a partir de sombras clásicas". PRX Quantum . 2 (1): 010307. arXiv : 2008.05234 . doi :10.1103/PRXQuantum.2.010307. S2CID  221103573.
8. Boixo, S.; et al. (2018). "Caracterización de la supremacía cuántica en dispositivos de corto plazo". Nature Physics . 14 (6): 595–600. arXiv : 1608.00263 . Código Bibliográfico :2018NatPh..14..595B. doi :10.1038/s41567-018-0124-x. S2CID  4167494.
9. Aaronson, S. (2021). "Problemas abiertos relacionados con la complejidad de consultas cuánticas". arXiv : 2109.06917 [quant-ph].
10. Arute, F.; et al. (2019). "Supremacía cuántica usando un procesador superconductor programable". Nature . 574 (7779): 505–510. arXiv : 1910.11333 . Bibcode :2019Natur.574..505A. doi :10.1038/s41586-019-1666-5. PMID  31645734. S2CID  204836822.
11. Eastin, Bryan; Knill, Emanuel (2009). "Restricciones en conjuntos de puertas cuánticas con codificación transversal". Physical Review Letters . 102 (11): 110502. arXiv : 0811.4262 . Código Bibliográfico :2009PhRvL.102k0502E. doi :10.1103/PhysRevLett.102.110502. PMID  19392181. S2CID  44457708.
12. Campbell, Earl T.; Terhal, Barbara M.; Vuillot, Christophe (2016). "Caminos hacia la computación cuántica universal tolerante a fallos". Nature . 549 (7671): 172–179. arXiv : quant-ph/0403025 . Código Bibliográfico :2017Natur.549..172C. doi :10.1038/nature23460. PMID  28905902. S2CID  4446310.
13. Woods, Mischa; Alhambra, Alvaro M. (2020). "Grupos continuos de puertas transversales para códigos de corrección de errores cuánticos a partir de marcos de referencia de reloj finitos". Quantum . 4 : 245. arXiv : 1902.07725 . Bibcode :2020Quant...4..245W. doi :10.22331/q-2020-03-23-245. S2CID  119302752.
14. Faist, Philippe; Nezami, Sepehr; V. Albert, Victor; Salton, Grant; Pastawski, Fernando; Hayden, Patrick; Preskill, John (2020). "Simetrías continuas y corrección aproximada del error cuántico". Physical Review X . 10 (4): 041018. arXiv : 1902.07714 . Código Bibliográfico :2020PhRvX..10d1018F. doi :10.1103/PhysRevX.10.041018. S2CID  119207861.
15. Gottesman, Daniel (2009). "Introducción a la corrección de errores cuánticos y a la computación cuántica tolerante a fallos". arXiv : 0904.2557 [quant-ph].
16. Knill, E. y Laflamme, R. y Martinez, R. y Negrevergne, C. (2001). "Evaluación comparativa de computadoras cuánticas: el código de corrección de errores de cinco qubits". Phys. Rev. Lett . 86 (25). American Physical Society: 5811–5814. arXiv : quant-ph/0101034 . Bibcode :2001PhRvL..86.5811K. doi :10.1103/PhysRevLett.86.5811. PMID  11415364. S2CID  119440555.{{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
17. D. Gottesman (1997). "Códigos estabilizadores y corrección de errores cuánticos". arXiv : quant-ph/9705052 .
18. Roffe Joschka (2019). "Corrección de errores cuánticos: una guía introductoria". Física contemporánea . 60 (3). Taylor & Francis: 226–245. arXiv : 1907.11157 . Código Bibliográfico :2019ConPh..60..226R. doi :10.1080/00107514.2019.1667078. S2CID  198893630.
19. Dorit Aharonov Vaughan Jones , Zeph Landau (2009). "Un algoritmo cuántico polinomial para aproximar el polinomio de Jones". Algorithmica . 55 (3): 395–421. arXiv : quant-ph/0511096 . doi :10.1007/s00453-008-9168-0. S2CID  7058660.
20. Campbell, Earl T.; Terhal, Barbara M.; Vuillot, Christophe (14 de septiembre de 2017). "Caminos hacia la computación cuántica universal tolerante a fallos" (PDF) . Nature . 549 (7671): 172–179. arXiv : 1612.07330 . Bibcode :2017Natur.549..172C. doi :10.1038/nature23460. PMID  28905902. S2CID  4446310.
21. Howard, Mark; Wallman, Joel; Veitch, Victor; Emerson, Joseph (11 de junio de 2014). "La contextualidad proporciona la 'magia' para la computación cuántica". Nature . 510 (7505): 351–355. arXiv : 1401.4174 . Bibcode :2014Natur.510..351H. doi :10.1038/nature13460. PMID  24919152. S2CID  4463585.
22. Bartlett, Stephen D. (11 de junio de 2014). "Powered by magic" (Impulsado por la magia). Nature . 510 (7505): 345–347. doi : 10.1038/nature13504 . PMID  24919151.
23. Sørensen, Anders; Mølmer, Klaus (1 de marzo de 1999). "Entrelazamiento de múltiples partículas de iones atrapados calientes". Physical Review Letters. 82 (9): 1835–1838. arXiv:quant-ph/9810040. Bibcode:1999PhRvL..82.1835M. doi:10.1103/PhysRevLett.82.1835. S2CID 49333990.
24. Nielsen, Michael A .; Chuang, Isaac L. (2000). Computación cuántica e información cuántica . Cambridge University Press . ISBN 978-0-521-63503-5.
25. Mosca, M. (2008). "Algoritmos cuánticos". arXiv : 0808.0369 [quant-ph].
26. Lanzagorta, Marco; Uhlmann, Jeffrey K. (1 de enero de 2009). Informática cuántica. Editores Morgan y Claypool. ISBN 9781598297324.
27. Hidary, Jack (2019). Computación cuántica: un enfoque aplicado . Cham: Springer. p. 3. ISBN 978-3-030-23922-0.OCLC 1117464128  .
28. Nielsen y Chuang 2010, pág. 1.
29. Venegas-Andraca, Salvador E. (2005). Paseos cuánticos discretos y procesamiento cuántico de imágenes (tesis de doctorado). Universidad de Oxford.
30. Iliyasu, AM (2013). "Hacia la realización de aplicaciones de procesamiento de imágenes y vídeo seguras y eficientes en ordenadores cuánticos". Entropía . 15 (8): 2874–2974. Bibcode :2013Entrp..15.2874I. doi : 10.3390/e15082874 .
31. Yan, F.; Iliyasu, AM; Le, PQ (2017). "Procesamiento cuántico de imágenes: una revisión de los avances en sus tecnologías de seguridad". Revista Internacional de Información Cuántica . 15 (3): 1730001–44. Código Bibliográfico :2017IJQI...1530001Y. doi : 10.1142/S0219749917300017 .
32. Jarosław Adam Miszczak (2012). Estructuras de alto nivel en computación cuántica . Morgan & Claypool Publishers. ISBN 9781608458516.
33. "Lista completa de proyectos cuánticos de código abierto". Github . Consultado el 27 de enero de 2022 .
34. Johnson, Tomi H.; Clark, Stephen R.; Jaksch, Dieter (2014). "¿Qué es un simulador cuántico?". EPJ Quantum Technology . 1 (10). arXiv : 1405.2831 . doi :10.1140/epjqt10. S2CID  120250321.
35.  Este artículo incorpora material de dominio público de Michael E. Newman. Físicos del NIST evalúan un simulador cuántico con cientos de cúbits. Instituto Nacional de Estándares y Tecnología . Consultado el 22 de febrero de 2013 .
36. Britton, Joseph W.; Sawyer, Brian C.; Keith, Adam C.; Wang, C.-C. Joseph; Freericks, James K.; Uys, Hermann; Biercuk, Michael J.; Bollinger, John J. (2012). "Interacciones de Ising bidimensionales diseñadas en un simulador cuántico de iones atrapados con cientos de espines" (PDF) . Nature . 484 (7395): 489–92. arXiv : 1204.5789 . Bibcode :2012Natur.484..489B. doi :10.1038/nature10981. PMID  22538611. S2CID  4370334. Nota: Este manuscrito es una contribución del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU. y no está sujeto a derechos de autor de EE. UU.
37. Bae, Joonwoo; Kwek, Leong-Chuan (2015). "Discriminación de estados cuánticos y sus aplicaciones". Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical . 48 (8): 083001. arXiv : 1707.02571 . Bibcode :2015JPhA...48h3001B. doi :10.1088/1751-8113/48/8/083001. S2CID  119199057.
38. Preskill, John (26 de marzo de 2012). "Computación cuántica y la frontera del entrelazamiento". arXiv : 1203.5813 [quant-ph].
39. Preskill, John (6 de agosto de 2018). "Computación cuántica en la era NISQ y más allá". Quantum . 2 : 79. arXiv : 1801.00862 . Bibcode :2018Quant...2...79P. doi : 10.22331/q-2018-08-06-79 .
40. Zhong, Han-Sen; Wang, Hui; Deng, Yu-Hao; Chen, Ming-Cheng; Peng, Li-Chao; Luo, Yi-Han; Qin, Jian; Wu, Dian; Ding, Xing; Hu, Yi; Hu, Peng (3 de diciembre de 2020). "Ventaja computacional cuántica utilizando fotones". Ciencia. 370 (6523): 1460–1463. arXiv:2012.01625. Código bibliográfico: 2020 Ciencia... 370.1460Z. doi:10.1126/science.abe8770. ISSN 0036-8075. PMID 33273064. S2CID 227254333.
41. Harrow, Aram W.; Montanaro, Ashley (septiembre de 2017). "Supremacía computacional cuántica". Nature . 549 (7671): 203–209. arXiv : 1809.07442 . Bibcode :2017Natur.549..203H. doi :10.1038/nature23458. ISSN  1476-4687. PMID  28905912. S2CID  2514901.
42. Papageorgiou, Anargyros; Traub, Joseph F. (12 de agosto de 2013). "Medidas de aceleración de la computación cuántica". Physical Review A . 88 (2): 022316. arXiv : 1307.7488 . Código Bibliográfico :2013PhRvA..88b2316P. doi :10.1103/PhysRevA.88.022316. ISSN  1050-2947. S2CID  41867048.
43. Smith, Robert S.; Curtis, Michael J.; Zeng, William J. (10 de agosto de 2016). "Una arquitectura práctica de conjuntos de instrucciones cuánticas". arXiv : 1608.03355 [quant-ph].
44. "John Preskill explica la 'supremacía cuántica'". Revista Quanta. 2 de octubre de 2019. Consultado el 21 de abril de 2020.
45. Manin, Yu. I. (1980). Vychislimoe i nevychislimoe [ Computable y no computable ] (en ruso). Sov.Radio. pp. 13–15. Archivado desde el original el 2013-05-10 . Consultado el 2013-03-04 .
46. Feynman, Richard P. (1 de junio de 1982). "Simulación de la física con ordenadores". Revista internacional de física teórica . 21 (6–7): 467–488. Código Bibliográfico :1982IJTP...21..467F. CiteSeerX 10.1.1.45.9310 . doi :10.1007/BF02650179. ISSN  0020-7748. S2CID  124545445. 
47. Aaronson, Scott; Arkhipov, Alex (2011). "La complejidad computacional de la óptica lineal". Actas del cuadragésimo tercer simposio anual de la ACM sobre teoría de la computación . STOC '11. Nueva York, NY, EE. UU.: ACM. págs. 333–342. arXiv : 1011.3245 . doi :10.1145/1993636.1993682. ISBN . 9781450306911.S2CID681637  .​
48. King, James; Yarkoni, Sheir; Raymond, Jack; Ozfidan, Isil; King, Andrew D.; Nevisi, Mayssam Mohammadi; Hilton, Jeremy P.; McGeoch, Catherine C. (17 de enero de 2017). "Recocido cuántico en medio de la robustez local y la frustración global". arXiv : 1701.04579 [quant-ph].
49. Aaronson, Scott; Chen, Lijie (18 de diciembre de 2016). "Fundamentos teóricos de la complejidad de los experimentos de supremacía cuántica". arXiv : 1612.05903 [quant-ph].
50. Bouland, Adam; Fefferman, Bill; Nirkhe, Chinmay; Vazirani, Umesh (29 de octubre de 2018). "Sobre la complejidad y verificación del muestreo aleatorio cuántico de circuitos". Nature Physics . 15 (2): 159–163. arXiv : 1803.04402 . doi :10.1038/s41567-018-0318-2. ISSN  1745-2473. S2CID  125264133.
51. Andrew Yao (1993). Complejidad de circuitos cuánticos . 34.º Simposio anual sobre fundamentos de la informática. pp. 352–361.
52. Abel Molina; John Watrous (2018). "Revisitando la simulación de máquinas de Turing cuánticas mediante circuitos cuánticos". Actas de la Royal Society A: Ciencias matemáticas, físicas e ingeniería . 475 (2226). arXiv : 1808.01701 . doi : 10.1098 /rspa.2018.0767. PMC 6598068. PMID  31293355. 
53. McClean, Jarrod R.; Romero, Jonathan; Babbush, Ryan; Aspuru-Guzik, Alán (4 de febrero de 2016). "La teoría de algoritmos variacionales híbridos cuántico-clásicos". New Journal of Physics . 18 (2): 023023. arXiv : 1509.04279 . Bibcode :2016NJPh...18b3023M. doi :10.1088/1367-2630/18/2/023023. ISSN  1367-2630. S2CID  92988541.
54. Rubin, Nicholas C. (21 de octubre de 2016). "Un enfoque híbrido clásico/cuántico para estudios a gran escala de sistemas cuánticos con teoría de incrustación de matrices de densidad". arXiv : 1610.06910 [quant-ph].
55. Farhi, Edward; Goldstone, Jeffrey; Gutmann, Sam (14 de noviembre de 2014). "Un algoritmo de optimización aproximada cuántica". arXiv : 1411.4028 [quant-ph].
56. "Rigetti lanza un servicio de computación cuántica de pila completa y una fábrica de circuitos integrados cuánticos". IEEE Spectrum: noticias sobre tecnología, ingeniería y ciencia . 26 de junio de 2017. Consultado el 6 de julio de 2017 .
57. "Rigetti lanza silenciosamente la versión beta de la plataforma Forest para programación cuántica en la nube | Informe de computación cuántica". quantumcomputingreport.com . 8 de marzo de 2017 . Consultado el 6 de julio de 2017 .
58. "Acelerador Rigetti de XACC". ornl-qci.github.io . Archivado desde el original el 2017-12-01 . Consultado el 2017-07-06 .
59. Doiron, Nick (7 de marzo de 2017), jsquil: Instrucciones de computadora cuántica para desarrolladores de JavaScript , consultado el 6 de julio de 2017
60. Nisbet-Jones, Peter BR; Dilley, Jerome; Holleczek, Annemarie; Barter, Oliver; Kuhn, Axel (2013). "Qúbits fotónicos, qutrits y ququads preparados con precisión y entregados a pedido". New Journal of Physics . 15 (5): 053007. arXiv : 1203.5614 . Bibcode :2013NJPh...15e3007N. doi :10.1088/1367-2630/15/5/053007. ISSN  1367-2630. S2CID  110606655.
61. "Qudits: ¿El verdadero futuro de la computación cuántica?". IEEE Spectrum . 28 de junio de 2017. Consultado el 24 de mayo de 2021 .
62. Kitaev, A Yu (31 de diciembre de 1997). "Cálculos cuánticos: algoritmos y corrección de errores". Encuestas matemáticas rusas . 52 (6): 1191–1249. Código Bibliográfico :1997RuMaS..52.1191K. doi :10.1070/rm1997v052n06abeh002155. ISSN  0036-0279. S2CID  250816585.
63. Solovay, Robert (8 de febrero de 2000). Grupos de Lie y circuitos cuánticos. MSRI.
64. Dawson, Christopher M.; Nielsen, Michael (1 de enero de 2006). "El algoritmo Solovay-Kitaev". Información y computación cuántica . 6 : 81–95. arXiv : quant-ph/0505030 . doi :10.26421/QIC6.1-6.

Lectura adicional

Libros de texto

• Aaronson, Scott (2013). Computación cuántica desde Demócrito . Cambridge University Press. doi :10.1017/CBO9780511979309. ISBN. 978-0-521-19956-8.OCLC 829706638  .
• Akama, Seiki (2014). Elementos de computación cuántica: historia, teorías y aplicaciones de ingeniería . Springer. doi :10.1007/978-3-319-08284-4. ISBN . 978-3-319-08284-4.OCLC 884786739  .
• Benenti, Giuliano; Casati, Giulio; Rossini, Davide; Strini, Giuliano (2019). Principios de información y computación cuántica: un libro de texto completo (2ª ed.). doi :10.1142/10909. ISBN 978-981-3237-23-0. OCLC  1084428655. S2CID  62280636.
• Bernhardt, Chris (2019). Computación cuántica para todos . MIT Press. ISBN 978-0-262-35091-4.OCLC 1082867954  .
• Hidary, Jack D. (2021). Computación cuántica: un enfoque aplicado (2.ª ed.). doi :10.1007/978-3-030-83274-2. ISBN 978-3-03-083274-2. OCLC  1272953643. S2CID  238223274.
• Hiroshi, Imai; Masahito, Hayashi, eds. (2006). Computación cuántica e información: de la teoría al experimento . Temas de física aplicada. Vol. 102. doi :10.1007/3-540-33133-6. ISBN. 978-3-540-33133-9.
• Hughes, Ciaran; Isaacson, Joshua; Perry, Anastasia; Sun, Ranbel F.; Turner, Jessica (2021). Computación cuántica para los curiosos cuánticos (PDF) . doi :10.1007/978-3-030-61601-4. ISBN 978-3-03-061601-4.OCLC 1244536372.S2CID 242566636  . ​
• Jaeger, Gregg (2007). Información cuántica: una visión general . doi :10.1007/978-0-387-36944-0. ISBN 978-0-387-36944-0.OCLC 186509710  .
• Johnston, Eric R.; Harrigan, Nic; Gimeno-Segovia, Mercedes (2019). Programación de computadoras cuánticas: algoritmos esenciales y ejemplos de código . O'Reilly Media, Incorporated. ISBN 978-1-4920-3968-6.OCLC 1111634190  .
• Kaye, Phillip; Laflamme, Raymond ; Mosca, Michele (2007). Introducción a la computación cuántica . OUP Oxford. ISBN 978-0-19-857000-4.OCLC 85896383  .
• Kitaev, Alexei Yu.; Shen, Alexander H.; Vyalyi, Mikhail N. (2002). Computación clásica y cuántica . American Mathematical Soc. ISBN 978-0-8218-3229-5.OCLC 907358694  .
• Mermin, N. David (2007). Informática cuántica: una introducción . doi :10.1017/CBO9780511813870. ISBN 978-0-511-34258-5.OCLC 422727925  .
• Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina (2019). Grumbling, Emily; Horowitz, Mark (eds.). Computación cuántica: progreso y perspectivas . Washington, DC. doi :10.17226/25196. ISBN 978-0-309-47970-7. OCLC  1091904777. S2CID  125635007.{{cite book}}: CS1 maint: falta la ubicación del editor ( enlace ) CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
• Nielsen, Michael ; Chuang, Isaac (2010). Computación cuántica e información cuántica (edición del décimo aniversario). doi :10.1017/CBO9780511976667. ISBN 978-0-511-99277-3. OCLC  700706156. S2CID  59717455.
• Stolze, Joaquín; Suter, Dieter (2004). Computación cuántica: un curso breve de la teoría al experimento . doi :10.1002/9783527617760. ISBN 978-3-527-61776-0.OCLC 212140089  .
• Wichert, Andreas (2020). Principios de la inteligencia artificial cuántica: resolución de problemas cuánticos y aprendizaje automático (2.ª ed.). doi :10.1142/11938. ISBN 978-981-12-2431-7. OCLC  1178715016. S2CID  225498497.
• Wong, Thomas (2022). Introducción a la computación clásica y cuántica (PDF) . Rooted Grove. ISBN 979-8-9855931-0-5. OCLC  1308951401. Archivado desde el original (PDF) el 29 de enero de 2022. Consultado el 29 de agosto de 2022 .
• Zeng, Bei; Chen, Xie; Zhou, Duan-Lu; Wen, Xiao-Gang (2019). La información cuántica se encuentra con la materia cuántica . arXiv : 1508.02595 . doi :10.1007/978-1-4939-9084-9. ISBN 978-1-4939-9084-9. OCLC  1091358969. S2CID  118528258.

Artículos académicos

• Abbot, Derek ; Doering, Charles R. ; Caves, Carlton M. ; Lidar, Daniel M. ; Brandt, Howard E. ; Hamilton, Alexander R. ; Ferry, David K. ; Gea-Banacloche, Julio ; Bezrukov, Sergey M. ; Kish, Laszlo B. (2003). "Sueños versus realidad: Sesión plenaria de debate sobre computación cuántica". Procesamiento de información cuántica . 2 (6): 449–472. arXiv : quant-ph/0310130 . doi :10.1023/B:QINP.0000042203.24782.9a. hdl :2027.42/45526. S2CID  34885835.
• Berthiaume, André (1997). "Computación cuántica".
• DiVincenzo, David P. (2000). "La implementación física de la computación cuántica". Fortschritte der Physik . 48 (9–11): 771–783. arXiv : quant-ph/0002077 . Código Bib : 2000ForPh..48..771D. doi :10.1002/1521-3978(200009)48:9/11<771::AID-PROP771>3.0.CO;2-E. S2CID  15439711.
• DiVincenzo, David P. (1995). "Computación cuántica". Science . 270 (5234): 255–261. Bibcode :1995Sci...270..255D. CiteSeerX  10.1.1.242.2165 . doi :10.1126/science.270.5234.255. S2CID  220110562.En la Tabla 1 se enumeran los tiempos de conmutación y desfase para varios sistemas.
• Feynman, Richard (1982). "Simulación de la física con ordenadores". Revista Internacional de Física Teórica . 21 (6–7): 467–488. Bibcode :1982IJTP...21..467F. CiteSeerX  10.1.1.45.9310 . doi :10.1007/BF02650179. S2CID  124545445.
• Jeutner, Valentin (2021). "El imperativo cuántico: abordar la dimensión legal de las computadoras cuánticas". Morals & Machines . 1 (1): 52–59. doi : 10.5771/2747-5174-2021-1-52 . S2CID  236664155.
• Mitchell, Ian (1998). "El poder de la computación en el siglo XXI: la Ley de Moore y más allá".
• Simon, Daniel R. (1994). "Sobre el poder de la computación cuántica". Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos, Computer Society Press.