Introdução

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Os computadores quânticos têm o potencial de ajudar a resolver problemas científicos e comerciais significativos. Para se tornarem comercialmente viáveis, os computadores quânticos precisam ser máquinas de grande escala e tolerantes a falhas, com muitos qubits em superposição e baixas taxas de erro físico. Para alcançar a tolerância a falhas, os computadores quânticos precisam de algum tipo de implementação de correção de erro quântico (QEC). No entanto, o QEC requer recursos adicionais, como maior tempo de computação e mais qubits físicos. Dado esses requisitos, é importante estimar a quantidade de recursos necessários para executar um algoritmo quântico específico em um determinado tipo de hardware.

O Azure Quantum Resource Estimator ajuda você a analisar como diferentes parâmetros arquitetônicos, como qubits físicos e modelos QEC, afetam as estimativas gerais de recursos físicos. Neste módulo, você aprenderá a usar o Estimador de Recursos Quânticos do Azure para estimar os recursos necessários para executar um algoritmo quântico em um computador quântico real.

Objetivos de aprendizagem

Ao final deste módulo, você pode:

  • Explique o que é o Azure Quantum Resource Estimator.
  • Defina os parâmetros de destino do Resource Estimator.
  • Use o Estimador de Recursos para estimar os recursos necessários para executar um algoritmo quântico.

Pré-requisitos