Qiskit SPSA Optimizer

Esta herramienta habilita la optimización basada en SPSA para circuitos cuánticos parametrizados dentro del marco de Qiskit. Acepta una definición de problema, una función de costo y hiperparámetros SPSA para realizar actualizaciones de tipo gradiente estocástico mediante dos evaluaciones del objetivo por iteración. El flujo de trabajo está diseñado para investigadores y desarrolladores que necesitan una optimización robusta ante ruido, sin cálculos de gradiente explícitos. El concepto central es perturbar el vector de parámetros en direcciones aleatorias ±1, estimar el gradiente a partir de la diferencia en valores del objetivo y actualizar los parámetros con un paso escalado. A través de múltiples iteraciones, los usuarios obtienen una trayectoria de costos y vectores de parámetros, lo que permite analizar el comportamiento de convergencia y la robustez ante el ruido. La herramienta admite establecer límites, reglas de actualización adaptativas y registro opcional para ayudar a benchmarks entre diferentes tamaños de problema. Los beneficiarios incluyen desarrolladores de algoritmos cuánticos, docentes que demuestran optimización variacional y investigadores que comparan SPSA con optimizadores alternativos. Su valor único radica en la integración estrecha con flujos de trabajo estilo Qiskit, configuraciones de hiperparámetros reproducibles y una clara separación entre la lógica SPSA y las definiciones de objetivos específicas del problema. Funcionalidades clave: dimensión del problema configurable, parámetros iniciales, estimación del gradiente de dos evaluaciones por iteración y un registro histórico para análisis posterior. Casos de uso incluyen barridos de hiperparámetros, estudios comparativos de optimizadores estocásticos y demostraciones educativas de SPSA en simuladores ruidosos o dispositivos reales. La herramienta enfatiza el control del dominio sobre la dinámica de la optimización, con manejo explícito de evaluaciones inválidas, umbrales de convergencia y límites de parámetros para mantener los experimentos manejables. Ejemplos: afinar un circuito variacional para un Hamiltoniano simulado, evaluar SPSA frente a Adam en un emulador con ruido o enseñar el impacto de los hiperparámetros en la velocidad y estabilidad de la convergencia.