Introdução

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O potencial dos computadores quânticos para resolver problemas científicos importantes também se estende a problemas comerciais. Para alcançar a viabilidade comercial no uso de computadores quânticos, você deve ter computadores em grande escala, tolerantes a falhas, que tenham um grande número de qubits (ou bits quânticos, a unidade básica de medida em computação quântica) em superposição e taxas de erro físico abaixo de um determinado limite. Você também precisa de esquemas de correção de erros quânticos (QEC) para alcançar a tolerância a falhas. O QEC é intensivo em tempo e espaço, de modo que o tempo de execução para operações de nível de algoritmo ou nível lógico aumenta. Em seguida, você precisa de mais qubits físicos para armazenar e calcular mais informações.

Dados esses requisitos, a estimativa de recursos torna-se crucial à medida que você desenvolve computadores quânticos e soluções quânticas para usos comerciais. É importante entender o impacto das escolhas de projeto arquitetônico e esquemas QEC ao planejar sua solução de computação quântica.

Você pode usar o Azure Quantum Resource Estimator para analisar o impacto de várias opções para parâmetros de arquitetura, como qubit físico e modelos QEC, nas estimativas gerais de recursos físicos. Neste módulo, você aprenderá alguns conceitos básicos sobre estimativa de recursos em computação quântica tolerante a falhas e explorará o Estimador de Recursos Quânticos do Azure.

Objetivos de aprendizagem

No final deste módulo, saberá como:

  • Explique o que é o Azure Quantum Resource Estimator.
  • Defina os parâmetros de destino do Azure Quantum Resource Estimator.
  • Estime os recursos de um algoritmo quântico usando o Azure Quantum Resource Estimator.

Pré-requisitos