Navegando por Autor "Palhares Júnior, Alberto Bezerra de"
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Artigo Detecting quantum phase transitions in a frustrated spin chain via transfer learning of a quantum classifier algorithm(Physical Review A, 2024-05-20) Ferreira-Martins, André Juan; Silva, Leandro; Palhares Júnior, Alberto Bezerra de; Pereira, Rodrigo; Soares-Pinto, Diogo O.; Araújo, Rafael Chaves Souto; Canabarro, AskeryThe classification of phases and the detection of phase transitions are central and challenging tasks in diverse fields. Within physics, these rely on the identification of order parameters and the analysis of singularities in the free energy and its derivatives. Here, we propose an alternative framework to identify quantum phase transitions. Using the axial next-nearest-neighbor Ising (ANNNI) model as a benchmark, we show how machine learning can detect three phases (ferromagnetic, paramagnetic, and a cluster of the antiphase with the floating phase). Employing supervised learning, we demonstrate the feasibility of transfer learning. Specifically, a machine trained only with nearest-neighbor interactions can learn to identify a new type of phase occurring when next-nearest-neighbor interactions are introduced. We also compare the performance of common classical machine learning methods with a version of the quantum nearest neighbors (QNN) algorithmTCC Não-localidade de Bell e Teoria de Jogos(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-04-20) Palhares Júnior, Alberto Bezerra de; Araújo, Rafael Chaves Souto; Marcos George Magalhães Moreno Filho; Pereira, Rodrigo Gonçalves; Macrì, TommasoO presente trabalho de conclusão de curso apresenta as ligações entre duas áreas que, à primeira vista, não têm nada em comum, mas que se relacionam sob certas condições: Não-localidade de Bell e Teoria de Jogos. Uma estudada por físicos, a outra por economistas. Esta conexão se dá com o fato da esperança de recompensa de um jogo Bayesiano e de um jogo dinâmico com informação incompleta ambos no contexto de equilíbrio correlacionado ser respectivamente equivalente ao limite da desigualdade de Bell de um cenário de Bell sem e com comunicação. Isso quer dizer, na perspectiva da Não-localidade de Bell, que recursos quânticos, que violam às desigualdades de Bell, aumentam a esperança de recompensa dos jogadores na perspectiva de Teoria de Jogos, ou seja, novas formas de equilíbrio surgem com a introdução de recursos quânticos à Teoria de Jogos. Alguns exemplos são mostrados para discutir as relações entre essas formas de equilíbrio ao fim do trabalho.Dissertação QAOA applied to the portfolio optimization problem(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-06-12) Palhares Júnior, Alberto Bezerra de; Araújo, Rafael Chaves Souto; Silva, Askery Alexandre Canabarro Barbosa da; http://lattes.cnpq.br/1509277905143351; http://lattes.cnpq.br/2817599222252879; Melnikov, Dmitry; http://lattes.cnpq.br/1078982414439134; Bernardes, Nadja KolbA computação quântica não se encontra mais no seu estágio inicial. Já existem hoje computadores quânticos com mais qubits do que um computador clássico é capaz de simular eficientemente. Esse estágio atual é considerado intermediário e por isso é chamado de era NISQ (quântica ruidosa de escala intermediária). A principal característica desse estágio atual é que ainda não há uma quantidade de qubits suficiente para fazer correção quântica de erros, daí o ruidoso no nome. Nesse contexto de computação quântica sem correção quântica de erros e com uma quantidade intermediária de qubits, os algoritmos variacionais ganharam destaque e, dentre eles, há um que se chama QAOA (algoritmo de otimização quântica aproximada). Como o nome sugere, esse é um algoritmo quântico que aproxima a solução de problemas de otimização. O objetivo do presente trabalho foi aplicar esse algoritmo para resolver um problema de otimização da área de finanças conhecido como otimização de portfólio. Essa aplicação se deu tanto da forma ideal (sem ruído) como da forma condizente com a capacidade atual dos computadores quânticos (com ruído). Ambas foram simuladas usando a ferramenta em Python da IBM para simulação e acesso via nuvem de computadores quânticos chamada de Qiskit. Os resultados sugerem que o desempenho do QAOA com ruído foi como esperado pior que o caso ideal, porém ainda satisfatório dentro das limitações do método.