Caracterizando el algoritmo de búsqueda de Grover en computadoras cuánticas superconductoras a gran escala

La computación cuántica está a punto de transformar la forma en que abordamos problemas complejos, y el algoritmo de búsqueda de Grover ejemplifica su potencial para revolucionar la búsqueda de conjuntos de datos grandes y no estructurados, ofreciendo mejoras notables en comparación con los métodos clásicos. Aquí, informamos sobre los resultados de la implementación y caracterización de un algoritmo de búsqueda de Grover de tres qubits utilizando la tecnología de computación cuántica escalable de última generación de arquitecturas cuánticas superconductoras. Para profundizar en la escalabilidad y métricas de rendimiento del algoritmo, nuestra investigación abarca la ejecución del algoritmo en los ocho oráculos de un solo resultado concebibles, junto con nueve oráculos de dos resultados, empleando las computadoras cuánticas de 127 qubits de IBM Quantum. Además, llevamos a cabo cinco experimentos de tomografía de estado cuántico para evaluar con precisión el comportamiento y la eficiencia de nuestro algoritmo implementado bajo diversas condiciones, que van desde entornos ruidosos hasta entornos libres de ruido, así como las complejidades del hardware cuántico del mundo real. Al conectar conceptos teóricos con experimentos del mundo real, este estudio no solo arroja luz sobre el potencial de las Computadoras Cuánticas de Escala Intermedia Ruidosa para facilitar búsquedas de bases de datos a gran escala, sino que también ofrece valiosas perspectivas sobre la aplicación práctica del algoritmo de búsqueda de Grover en aplicaciones de computación cuántica del mundo real.