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Cirq - Computação Quântica com Python

Cirq é o framework open-source do Google Quantum AI para projetar, simular e executar circuitos quânticos em computadores e simuladores quânticos.

Quando Usar

• Você está projetando, simulando ou executando circuitos quânticos com o ecossistema Cirq.
• Você precisa de primitivas no estilo Google Quantum AI, circuitos parametrizados ou integrações como cirq-google e cirq-ionq.
• Você está prototipando ou ensinando fluxos de trabalho quânticos em Python e quer exemplos concretos de circuitos.

Instalação

uv pip install cirq

Para integração de hardware:

# Google Quantum Engine
uv pip install cirq-google

# IonQ
uv pip install cirq-ionq

# AQT (Alpine Quantum Technologies)
uv pip install cirq-aqt

# Pasqal
uv pip install cirq-pasqal

# Azure Quantum
uv pip install azure-quantum cirq

Início Rápido

Circuito Básico

import cirq
import numpy as np

# Create qubits
q0, q1 = cirq.LineQubit.range(2)

# Build circuit
circuit = cirq.Circuit(
    cirq.H(q0),              # Hadamard on q0
    cirq.CNOT(q0, q1),       # CNOT with q0 control, q1 target
    cirq.measure(q0, q1, key='result')
)

print(circuit)

# Simulate
simulator = cirq.Simulator()
result = simulator.run(circuit, repetitions=1000)

# Display results
print(result.histogram(key='result'))

Circuito Parametrizado

import sympy

# Define symbolic parameter
theta = sympy.Symbol('theta')

# Create parameterized circuit
circuit = cirq.Circuit(
    cirq.ry(theta)(q0),
    cirq.measure(q0, key='m')
)

# Sweep over parameter values
sweep = cirq.Linspace('theta', start=0, stop=2*np.pi, length=20)
results = simulator.run_sweep(circuit, params=sweep, repetitions=1000)

# Process results
for params, result in zip(sweep, results):
    theta_val = params['theta']
    counts = result.histogram(key='m')
    print(f"θ={theta_val:.2f}: {counts}")

Capacidades Principais

Construção de Circuitos

Para informações completas sobre a construção de circuitos quânticos, incluindo qubits, portas, operações, portas customizadas e padrões de circuitos, veja:

• references/building.md - Guia completo para construção de circuitos

Tópicos comuns:

• Tipos de Qubits (GridQubit, LineQubit, NamedQubit)
• Portas de um e dois qubits
• Portas e operações parametrizadas
• Decomposição de portas customizadas
• Organização de circuitos com momentos
• Padrões de circuitos padrão (estados de Bell, GHZ, QFT)
• Importação/exportação (OpenQASM, JSON)
• Trabalhando com qudits e observáveis

Simulação

Para informações detalhadas sobre a simulação de circuitos quânticos, incluindo simulação exata, simulação ruidosa, varreduras de parâmetros e a Quantum Virtual Machine, veja:

• references/simulation.md - Guia completo para simulação quântica

Tópicos comuns:

• Simulação exata (vetor de estado, matriz de densidade)
• Amostragem e medições
• Varreduras de parâmetros (parâmetros únicos e múltiplos)
• Simulação ruidosa
• Histogramas de estado e visualização
• Quantum Virtual Machine (QVM)
• Valores esperados e observáveis
• Otimização de performance

Transformação de Circuitos

Para informações sobre otimização, compilação e manipulação de circuitos quânticos, veja:

• references/transformation.md - Guia completo para transformações de circuitos

Tópicos comuns:

• Framework de transformadores
• Decomposição de portas
• Otimização de circuitos (mesclar portas, ejetar portas Z, descartar operações negligenciáveis)
• Compilação de circuitos para hardware
• Roteamento de qubits e inserção de SWAP
• Transformadores customizados
• Pipelines de transformação

Integração de Hardware

Para informações sobre a execução de circuitos em hardware quântico real de vários provedores, veja:

• references/hardware.md - Guia completo para integração de hardware

Provedores suportados:

• Google Quantum AI (cirq-google) - Processadores Sycamore, Weber
• IonQ (cirq-ionq) - Computadores quânticos de íons aprisionados
• Azure Quantum (azure-quantum) - Backends IonQ e Honeywell
• AQT (cirq-aqt) - Alpine Quantum Technologies
• Pasqal (cirq-pasqal) - Computadores quânticos de átomos neutros

Tópicos incluem representação de dispositivos, seleção de qubits, autenticação, gerenciamento de jobs e otimização de circuitos para hardware.

Modelagem de Ruído

Para informações sobre modelagem de ruído, simulação ruidosa, caracterização e mitigação de erros, veja:

• references/noise.md - Guia completo para modelagem de ruído

Tópicos comuns:

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