Modelo HybridD-GM: una metodología computacional para simulaciones de computación cuántica
La computación cuántica es una realidad emergente y un desafío tecnológico que está siendo utilizado como un complemento a la computación clásica en áreas específicas. Algunos de los ámbitos que más se benefician del desarrollo y aplicación de algoritmos cuánticos son movilidad, salud, energía, sostenibilidad o medioambiente.
El objetivo de nuestra investigación, dentro del área de investigación de Fusión de datos, es la consolidación del modelo HybriD-GM, concebida como una metodología computacional que se centra en la simulación de computación cuántica y está diseñada para aprovechar las ventajas de la arquitectura híbrida clásica. Este modelo ofrece un marco de trabajo eficiente para el estudio y desarrollo de algoritmos cuánticos.
Funciones de HybriD-GM
El modelo HybriD-GM se distingue por su capacidad de llevar a cabo simulaciones de los algoritmos cuánticos Shor y Grover. Estos algoritmos son reconocidos por sus notables avances en la factorización de números enteros y la búsqueda de elementos en listas desordenadas. En comparación con la versión previa, D-GM, y otros trabajos relacionados, HybriD-GM demuestra mejoras de rendimiento significativas
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Funciones de HybriD-GM
- Realizar la integración entre la computación clásica y la cuántica
- Construir estructuras lógicas de lenguajes de programación cuántica
El modelo HybriD-GM se distingue por su capacidad de llevar a cabo simulaciones de los algoritmos cuánticos Shor y Grover. Estos algoritmos son reconocidos por sus notables avances en la factorización de números enteros y la búsqueda de elementos en listas desordenadas. En comparación con la versión previa, D-GM, y otros trabajos relacionados, HybriD-GM demuestra mejoras de rendimiento significativas
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