Browsing by Author "Allende Amen, Carolina"

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    Automatic sythesis of quantum circuits
    (Universidad ORT Uruguay, 2023) Allende Amen, Carolina; Fonseca De Oliveira, André; Buksman Hollander, Efrain; Landi, Gabriel; Tasistro Souto, Álvaro Daniel
    El desarrollo de tesis presentado se centra en el uso de un circuito variacional cuántico para lograr la descomposición unitaria de un algoritmo cuántico. El estudio utiliza técnicas de optimización clásicas y explota las propiedades cuánticas como el entrelazamiento y su relación con la correlación. Este circuito variacional tiene la capacidad de traducir diversos algoritmos cuánticos. Además, se incluye un caso de estudio en el que se aplica esta descomposición para crear un clasificador utilizando un conjunto de datos conocido. En este caso, los datos clásicos se codifican en estados cuánticos.
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    Modelado de la propagación de errores en algoritmos cuánticos
    (Universidad ORT Uruguay, 2020) Allende Amen, Carolina; Fonseca De Olivera, André Luiz; Buksman Hollander, Efrain; Ferragut Varela, Ruben Andrés; Solari Buela, Martín
    En el siguiente trabajo integrador se presenta un análisis de algoritmos cuánticos con el propósito de caracterizar y modelar la propagación de errores. Por un lado se presenta una breve introducción a la computación cuántica, su nomenclatura y utilidad, mientras que por otro lado se muestra un algoritmo cuántico en concreto, la transformada cuántica de Fourier. El estudio de la propagación de errores en sistemas cuánticos es de vital importancia para su futura corrección, y para que estos puedan desarrollar todo su potencial que hoy en día es muy prometedor, siendo que han probado poder resolver problemas que en una computadora clásica tomará un tiempo infinito como resolver problemas con mayor eficiencia, como ser la factorización en número primos (Algoritmo de Shor), búsqueda de un elemento en una base desordenada (Algoritmo de Grover), entre otros.
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    Redes neuronales cuánticas
    (Universidad ORT Uruguay, 2021) Allende Amen, Carolina; Fonseca De Oliveira, André Luiz; Buksman Hollander, Efrain; Misail Saban, Claudio Israel; Solari Buela, Martín
    En el siguiente proyecto se presenta una propuesta e implementación de una estructura basada en circuitos cuánticos que utiliza técnicas de redes neuronales clásicas para la resolución de un problema cuántico. El estado del arte en la computación cuántica menciona que la programación de las computadoras cuánticas aún se basa en ordenar compuertas básicas. Si bien los postulados de la mecánica cuántica garantizan que cualquier operación unitaria es una operación admisible en un sistema cuántico, aún no se cuenta con un método sistemático para la traducción de estas operaciones a compuertas básicas. Mediante el uso de una red neuronal multicapa con una unidad básica formada por compuertas unitarias generales y CNOTs, este trabajo pretende ofrecer una solución al problema planteado utilizando técnicas de aprendizaje automático, específicamente una red neuronal multicapa “feedforward” con aprendizaje supervisado mediante el algoritmo de máximo descenso. A su vez, el aprendizaje de la red está asistido por el uso de dos tipos de correlaciones cuánticas, “Mutual Information” (MI) y “Cumulative Correlation Measure” (CCM) para determinar cuántos CNOTs requiere el algoritmo y entre qué “qubits” deben estar. Los resultados muestran que el modelo de la red es adecuado para la predicción de diversos algoritmos con tanta precisión como el usuario pueda desear.