Pibic

Bem-vindo à página de Iniciação Científica do projeto. Esta página armazena slides informativos, códigos desenvolvidos durante a pesquisa, arquivos relevantes, apresentações e detalhes sobre os trabalhos terminados e em andamento. Todos os documentos também podem ser visualizados no GitLab do projeto no diretório IC clicando aqui.

Arthur Pimentel

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QuNetSim

O framework QuNetSim é um simulador de redes quânticas desenvolvido em Python. Alguns códigos foram produzidos para compreender de forma mais prática o funcionamento das redes quânticas, da comunicação quântica, alguns protocolos, entre outros.

Qiskit

Qiskit é uma toolkit na linguagem Python para desenvolvimento de circuitos quânticos. Para entender a computação quântica em baixo nível, o qubit, portas lógicas e circuitos, produziu-se alguns códigos e tutoriais.

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Relatório Parcial Pibic CNPQ 22/23

Relatório Final Pibic CNPQ 22/23

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Seminc

Apresentação do trabalho desenvolvido no seminário de Iniciação científica da UFPA de 2023.

David Tavares

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Qiskit

Qiskit é uma toolkit na linguagem Python para desenvolvimento de circuitos quânticos. Para entender a computação quântica em baixo nível, o qubit, portas lógicas e circuitos, produziu-se alguns tutoriais.

Otimização de Portifólio

Este código em Python utiliza bibliotecas de otimização para encontrar as alocações ótimas em um portfólio, evidenciando variações de desempenho entre diferentes abordagens. Essa análise é crucial para avaliar e comparar aspectos como tempo de execução e precisão, oferecendo insights valiosos na otimização de portfólios e análise de risco em finanças quânticas.

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Artigo sobre Estudo e Simulação de uma Rede de Distribuição de Chaves Quânticas de Alto Desempenho para o Campus da UFPA

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III ERAD|ERAMIA-NO2 2023

Apresentação de trabalho sobre inovações em segurança na Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2023.

Polyana Moraes

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Otimização de Algoritmos Quânticos

Este código em Python utiliza a plataforma da IBM Quantum para executar exemplos de circuitos quânticos, demonstrando variações de desempenho entre diferentes backends. Isso é essencial para avaliar e comparar aspectos como tempo de execução e ruídos, proporcionando insights valiosos na análise de circuitos quânticos.