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Tipo: Dissertação
Título : Fast Wave: Um pacote Python para um cálculo eficiente e preciso de funções de onda de estados de Fock
Título en inglés: Fast Wave: A Python package for an efficient and accurate computation of Fock state wave functions
Autor : Cordeiro, Matheus Gomes
Tutor: Vasconcelos, Hilma Helena Macedo de
Co-asesor: Bezerra, Ítalo Pereira
Palabras clave en portugués brasileño: Oscilador Harmônico Quântico;Função de Onda de Estados de Fock;Função de Hermite;Pacote Python
Palabras clave en inglés: Quantum Harmonic Oscillator;Fock State Wave Function;Hermite Function;Python Package
Áreas de Conocimiento - CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Fecha de publicación : 26-feb-2025
Citación : CORDEIRO, M. G. Fast Wave: Um pacote Python para um cálculo eficiente e preciso de funções de onda de estados de Fock. 2025. 81 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2025.
Resumen en portugués brasileño: As limitações no acesso ao hardware quântico impulsionam a busca por ferramentas eficientes e acessíveis para a simulação de computação quântica. A qualidade da simulação é determinada por sua eficiência e precisão, enquanto o acesso pode ser facilitado por iniciativas de código aberto. No contexto da computação quântica fotônica, a representação de estados de Fock é fundamental, pois a função de onda de cada estado descreve uma quantidade bem definida de fótons. Este trabalho propõe um algoritmo híbrido para o cálculo preciso e eficiente da função de onda desses estados. A primeira parte do algoritmo utiliza coeficientes previamente calculados e armazenados em uma matriz, enquanto a segunda parte emprega uma formulação recursiva, otimizando desempenho e precisão. Ele serve como base para o desenvolvimento do Fast Wave, um pacote Python disponibilizado para a comunidade. O desempenho do algoritmo foi aprimorado nos módulos do pacote, que utilizam as bibliotecas Numba e Cython. Comparações entre o Fast Wave e o pacote Mr Mustard, desenvolvido pela empresa Xanadu, mostram que o Fast Wave supera Mr Mustard em eficiência computacional sem comprometer a confiabilidade numérica. Além disso, parte do código de um dos módulos do Fast Wave foi recentemente integrada ao QuTip, um dos principais pacotes de mecânica quântica em Python, consolidando sua relevância na comunidade científica.
Abstract: The limitations in access to quantum hardware drive the search for efficient and accessible tools for quantum computing simulation. The quality of the simulation is determined by its efficiency and accuracy, while access can be facilitated by open source initiatives. In the context of photonic quantum computing, the representation of Fock states is fundamental, since the wave function of each state describes a well-defined quantity of photons. This work proposes a hybrid algorithm for the accurate and efficient calculation of the wave function of these states. The first part of the algorithm uses previously calculated coefficients stored in a matrix, while the second part employs a recursive formulation, optimizing performance and accuracy. It serves as the basis for the development of Fast Wave, a Python package made available to the community. The performance of the algorithm was improved in the package's modules, which use the Numba and Cython libraries. Comparisons between Fast Wave and the Mr Mustard package, developed by the company Xanadu, show that Fast Wave outperforms Mr Mustard in computational efficiency without compromising numerical reliability. Furthermore, part of the code from one of the Fast Wave modules was recently integrated into QuTip, one of the leading quantum mechanics packages in Python, consolidating its relevance in the scientific community.
URI : http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/80727
Lattes del autor: http://lattes.cnpq.br/9848865290631922
Lattes del tutor: http://lattes.cnpq.br/4017025843870236
Lattes del co-asesor: http://lattes.cnpq.br/0654896068407869
Derechos de acceso: Acesso Aberto
Aparece en las colecciones: DETE - Dissertações defendidas na UFC

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