Resuelve problemas de optimización con restricciones directamente a partir de formatos estándar, con restricciones impuestas mediante «mezcladores XY» en lugar de términos de penalización.
Catálogo de funciones de IBM Quantum
Estos servicios, desarrollados por socios, aceleran la investigación en el ámbito de las aplicaciones al optimizar determinadas partes del flujo de trabajo de desarrollo de software cuántico. Activa las funciones del catálogo en tu instancia del plan Premium o Flex para empezar a trabajar.
¿Está buscando saber a qué funciones tiene acceso? Para comprobar qué funciones están habilitadas en tu instancia, visita la página de la instancia.
Funciones de aplicación
Integre la computación cuántica en los flujos de trabajo de sus aplicaciones, con entradas y salidas clásicas específicas para cada problema.
Dynamics Simulator
Q-CTRL
Simular la dinámica de los sistemas cuánticos mediante una definición de alto nivel. La automatización del proceso y la ejecución de la evolución temporal, junto con la supresión de errores a nivel de hardware, garantizan una precisión fiable.
HI-VQE Chemistry
Qunova Computing
Resuelva los estados fundamentales moleculares aproximados utilizando una diagonalización iterativa del subespacio, con eficiencia computacional y precisión
Iskay Quantum Optimizer
Kipu Quantum
Flujo de trabajo automatizado para resolver problemas de optimización de hasta 156Q, aprovechando la compresión de circuitos y los protocolos contradiabáticos.
Optimization Solver
Q-CTRL
Resuelva problemas de optimización a tamaño completo de dispositivo (156Q) a partir de entradas de alto nivel, logrando automáticamente y de manera eficiente resultados de alta precisión a escala industrial.
Parity Twine Optimizer
ParityQC
Compilación altamente eficiente para la optimización cuántica, que minimiza la profundidad del circuito y la sobrecarga de las puertas de dos qubits, lo que permite ejecutar hoy en día problemas más grandes y densos en hardware real.
Quantum Portfolio Optimizer
Global Data Quantum
Experimentar con estrategias de inversión óptimas en problemas dinámicos de optimización de carteras.
QUICK-PDE
ColibriTD
Resuelve ecuaciones diferenciales parciales y problemas multifísicos complejos, desde la dinámica de fluidos hasta las finanzas, con las QPU de IBM Quantum.
Rimay Quantum Feature Extraction
Kipu Quantum
Amplía los flujos de trabajo clásicos de aprendizaje automático con características transformadas cuánticamente para mejorar la calidad de las predicciones.
Singularity Machine Learning
Multiverse Computing
Resuelva problemas de clasificación del mundo real en hardware cuántico sin necesidad de tener conocimientos especializados en cuántica.
SQOASolver
JIJ
Resuelve problemas de optimización con más variables que qubits en las QPU de IBM Quantum, utilizando un flujo de trabajo híbrido con preprocesamiento y posprocesamiento integrados.
Funciones del circuito
Simplifique la investigación de aplicaciones con herramientas precompiladas que le ayuden con la transpilación, la mitigación de errores y la supresión.
Orbit
Quantum Elements
Aplicar un desacoplamiento dinámico de baja sobrecarga para mejorar el rendimiento del circuito en el hardware « IBM Quantum ».
Performance Management
Q-CTRL
Reduzca los errores sin sobrecarga de muestreo, con la supresión de errores automatizada e impulsada por IA.
Resultados precisos para circuitos de gran volumen mediante caracterización, transpilación y mitigación imparcial.
Tensor-Network Error Mitigation
Algorithmiq
Mitigación de errores en redes tensoriales con baja sobrecarga de intentos y uso reducido del tiempo de ejecución.
SQOASolver
JIJSQOASolver aplica a la optimización la diagonalización cuántica basada en muestras, cuya eficacia ha quedado demostrada en química cuántica. Incorpora múltiples variables en cada qubit, y la QPU solo muestrea cadenas de bits.
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Características y beneficios
Optimización integral
Ejecuta un flujo de trabajo completo con preprocesamiento, ejecución cuántica y posprocesamiento integrados.
Resolver problemas de optimización de mayor envergadura
Abordar problemas con variables más clásicas que los qubits disponibles en el hardware cuántico.
Menos sensible al ruido del hardware
Los algoritmos basados en muestras pueden reducir la sensibilidad al ruido del hardware en comparación con los métodos variacionales.
Guías de aprendizaje relacionadas
Aprenda a aplicar esta tecnología a su flujo de trabajo.
Documentos relacionados
Documentos científicos relacionados con esta función o que la respaldan.
- Sampling-Based Quantum Optimization Algorithm with Quantum RelaxationMatsuyama, H., Yamashiro, Y. | 2504.12629 (2025)