Curso PROGRAÇAO quântica : Programação Java na computação quântica
### **1. Conceitos Básicos da Computação Quântica**
– **Qubit**: Unidade básica de informação quântica. Diferente do bit clássico (0 ou 1), um qubit pode estar em **superposição** (0 e 1 simultaneamente).
– **Entrelaçamento quântico**: Fenômeno onde dois ou mais qubits se correlacionam, mesmo à distância.
– **Portas quânticas**: Operações que manipulam qubits (ex: Hadamard, CNOT, Pauli-X).
– **Medição**: Processo que colapsa o estado quântico em um resultado clássico (0 ou 1).
### **2. Linguagens e Frameworks para Programação Quântica**
Várias plataformas permitem experimentar com algoritmos quânticos:
#### **Qiskit (IBM)**
– **Linguagem**: Python.
– **Recursos**: Simuladores, acesso a computadores quânticos reais via IBM Quantum Experience.
– **Exemplo**:
“`python
from qiskit import QuantumCircuit, transpile, Aer, execute
qc = QuantumCircuit(2, 2)
qc.h(0) # Aplica porta Hadamard no qubit 0
qc.cx(0, 1) # Entrelaça qubit 0 e 1 (CNOT)
qc.measure([0,1], [0,1])
simulator = Aer.get_backend(‘qasm_simulator’)
result = execute(qc, simulator, shots=1000).result()
print(result.get_counts(qc)) Exibe resultados
#### **Q# (Microsoft)
– **Linguagem**: Q#, integrado com C# ou Python.
– **Ambiente**: Microsoft Quantum Development Kit.
– **Exemplo**:
“`qsharp
operation HelloQ() : Result {
use q = Qubit();
H(q); // Porta Hadamard
let result = M(q); // Medição
Reset(q);
return
– **Linguagem**: Python.
– **Foco**: Simulação e integração com processadores quânticos do Google.
– **Exemplo**:
“`python
import cirq
qubit = cirq.GridQubit(0, 0)
circuit = cirq.Circuit(cirq.H(qubit), cirq.measure(qubit))
simulator = cirq.Simulator()
result = simulator.run(circuit, repetitions=1000)
print(result.histogram(key=’0,0′)) # Contagem de estados
3. Aplicações Práticas**
– **Algoritmos quânticos**:
– **Algoritmo de Shor**: Fatoração de números grandes (ameaça à criptografia RSA).
– **Algoritmo de Grover**: Busca em banco de dados não ordenado (quadrática mais rápida que clássica).
– **Otimização**: Resolução de problemas combinatórios (ex: logística, finanças).
– **Química quântica**: Simulação de moléculas para descobrir novos materiais ou medicamentos.
– **Machine Learning**: Algoritmos como VQE (Variational Quantum Eigensolver).
–4 Desafios da Programação Quântica**
– **Erros e decoerência**: Qubits são sensíveis a ruídos ambientais, exigindo correção de erros.
– **Escalabilidade**: Computadores quânticos atuais têm poucos qubits (NISQ – Noisy Intermediate-Scale Quantum).
– **Aprendizado da teoria quântica**: Requer conhecimento em álgebra linear, mecânica quântica e probabilidade.
*5. Como Começar?**
1. **Pré-requisitos**:
– Python básico.
– Álgebra linear (vetores, matrizes).
– Conceitos de probabilidade.
2. **Passos**:
– Estude fundamentos de computação quântica (ex: livro “Quantum Computation and Quantum Information” de Nielsen e Chuang).
– Escolha um framework (Qiskit, Cirq ou Q#).
– Pratique com simuladores locais ou na nuvem (IBM Quantum Experience, AWS Braket).
– Explore tutoriais no YouTube ou plataformas como Coursera/edX.
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### **6. Recursos Recomendados**
– **Livros**:
– “Quantum Computing for Everyone” (Chris Bernhardt).
– “Programming Quantum Computers” (Eric Johnston et al.).
– **Cursos Online**:
– IBM Quantum Lab (qiskit.org).
– Microsoft Learn (módulos de Q#).
– Coursera: “Quantum Machine Learning” (University of Toronto).
– **Documentação**:
– [Qiskit Documentation](https://qiskit.org/documentation/)
– [Cirq Tutorials](https://quantumai.google/cirq)
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Idioma : Português
Tamanho do arquivo : 1.6 MB
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Leitura de texto : Habilitado
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Dicas de vocabulário : Não habilitado
Número de páginas : 81 páginas
