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  • 第一步安装pyqpanda,第二步运行下面的代码 from pyqpanda import * if __name__ == "__main__": init(QMachineType.CPU) qubits = qAlloc_many(3) ... # 构建量子程序 prog.insert(H(qubits[0])

    第一步安装pyqpanda,第二步运行下面的代码

    from pyqpanda import *
    
    if __name__ == "__main__":
    
         init(QMachineType.CPU)
         qubits = qAlloc_many(3)
         control_qubits = [qubits[0], qubits[1]]
         prog = create_empty_qprog()
    
         # 构建量子程序
         prog.insert(H(qubits[0])) \
             .insert(H(qubits[1])) \
             .insert(H(qubits[0]).dagger()) \
             .insert(X(qubits[2]).control(control_qubits))
    
         # 对量子程序进行概率测量
         result = prob_run_dict(prog, qubits, -1)
    
         # 打印测量结果
         for key in result:
              print(key+":"+str(result[key]))
    
         finalize()
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述
    我可以出相关的视频教程,如果大家支持的话。
    在这里插入图片描述

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  • 在本文中,我们将介绍对量子计算机进行编程的一些基本原理, 并消除这种误解。我们将研究免费的开源软件:IBM研发的QISKit ,以及量子机器学习软件 PennyLane 。我们还将介绍如何在IBM的云端量子计算机上运行程序。...

    一个普遍的误解是,量子计算机尚未准备好进行市场应用,并且该技术还需要很多年才能使用。在本文中,我们将介绍对量子计算机进行编程的一些基本原理, 并消除这种误解。我们将研究免费的开源软件:IBM研发的QISKit ,以及量子机器学习软件 PennyLane 。我们还将介绍如何在IBM的云端量子计算机上运行程序。在后续文章中,我们将讨论一些应用到机器学习中的程序,这些应用程序可供有好奇心的人使用。

    什么是量子计算机?

    首先,让我们谈谈量子计算以及你能从这项技术中期待什么。你会发现在手机,笔记本电脑或平板电脑内部的计算机芯片都是由硅构成的。最常见的技术之一是:使用一种基于光的特殊光刻技术将微观图案蚀刻到硅芯片中。这些微小的图案使我们能够以可控方式通过硅芯片传输电子(电流)。目前,我们已经达到了这些微小图案可以达到的物理极限。现在我们可以以纳米级精度有效大量创建它们,一个典型的体系结构大约为10纳米,大约20到50个原子。

    目前存在可以更精确操纵单个原子的技术,并且我们目前可以创建比你通常在计算机或电话中发现的架构还要小的架构。不过这种制造过程要慢一些, 因此要大量生产这些小得多的,原子尺度的芯片要困难些。在构造具有如此小特征的计算机芯片时,我们遇到的困难是电子和原子的量子行为。电子具有波粒二相性,这意味着,在某些情况下,电子的行为类似于波,而不是粒子,因此,如果蚀刻的图案太小,将其限制在硅芯片上的微小蚀刻图案上将变得更加困难。电子“扩散”并发生电子泄漏(量子隧穿效应),从而导致部分电流流过硅芯片中微小通道。这种泄漏意味着芯片无法达到预期的性能,并且电子作为波的行为将成为问题。这通常被称为“摩尔定律之死”,它代表了过去几十年来,我们所期望计算机性能增长的停滞。如果你将赌注押在假设市场不断增长上,那么这将是一个很大的问题,因为计算机芯片的大小和效率确实存在物理限制。

    量子计算旨在将这种量子力学的“问题”作为一种计算优势,通过使用它,来以不同于我们的手机和笔记本电脑中通常的二进制1和0的方式来处理信息。量子计算机的一种有用方式是作为ASIC (专用集成电路),这不是确切的,但却不是一个坏的类比。将其视为一种特殊的计算机芯片,以能够比标准硅芯片更有效地执行特定类型的计算。让我们看一下QISKit中基本计算单位的表示方式。

    QISKit中的量子态

    首先,您需要下载免费的 Anaconda,以便您可以使用Jupyter Lab。 下 载Anaconda之后,在Anaconda导航中打开Jupyter Lab的实例,要安装QISKit,你只需在Jupyter notebook或Jupyter Lab中使用pip。

    接下来,你需要导入qiskit 和matplotlib库。

    现在,如果要在Bloch Sphere上绘制“Spin-Up”态,则可以键入以下命令:

    我们可以使用以下命令绘制量子比特的“Spin-Down"状态。

    通常,量子比特状态不再局限于简单的0或1(经典的二进制位),量子比特可以处于无限多个状态。每个状态都可以表示为Bloch球面上的一个点。Spin-Up对应于状态0, Spin-Down 对应于状态1,但是量子比特也可以处于这两种状态的组合中。Bloch球上的每个点都像地球表面上的坐标一样, 代表唯一的量子比特状态。量子比特有无限多个不同状态的这种特性与量子力学中“叠加态”概念有关。例如,Bloch球上的以下状态是状态0和状态1的均匀混合,因此它处于这两个状态的叠加状态。

    此“Spin-Right”位置表示为“叠加态”,

    或0状态和1状态的“线性组合”。如果您不理解线性代数表达,那也没关系。现在,如果我们想在Spin-Up状态(或状态0)下对单个量子比特进行操作,并将其翻转为Spin-Down (或状态1),则可以使用非门。非门或“Pauli X门”是量子逻辑门。量子逻辑门在概念上与经典逻辑门相似,但并不完全相同。它们对量子比特的操作非常类似于经典逻辑门可以对比特进行的操作,但是它们始终是可逆的,并由单位矩阵乘法表示。我们可以在QISKit中创建一个量子电路,如下所示:

    现在,如果要使用非门对单个量子进行操作,可以在QISKit中使用以下代码进行操作。

    然后,我们可以定义一个设备来运行电路。

    最后,我们可以输出通过运行电路而得到的态矢量。

    这表明我们已经将量子比特状态翻转为Spin-Down,这是量子算法的基本思想。在后续文章中,我们将研究如何在实际硬件上实现这些量子逻辑门。同样也可以使用IBM的软件来完成,并且可以对量子计算机芯片的微波脉冲进行编程。

    作者 Amelie Schreiber

    如果你想看一些介绍量子算法背后数学知识的教程,量子计算背后的数学原理。关注公众号获取作者github地址

    展开全文
  • A Python library for quantum programming using Quil.
  • 量子编程已经提上日程,微软提供了quantum开发工具包 Microsoft Quantum Development Kit简称QDK,在visual studio 2019环境下,可以安装quantum工具,本人试过在visual studio 2017下无法安装这个工具,只能按照...

        量子编程已经提上日程,微软提供了quantum开发工具包 Microsoft Quantum Development Kit简称QDK,在visual studio 2019环境下,可以安装quantum工具,本人试过在visual studio 2017下无法安装这个工具,只能按照微软提供的简易安装环境。环境要求python3.6、dotnet-sdk-2.1及以上。如下图所示:

        

        这里我的python环境是3.7.4,.Net Core SDK版本是2.2.108。这里主要是需要安装dotnet环境。我选择的是压缩包的sdk。下载地址是:https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet-core/2.2。选择一个合适的版本即可。

        我的dotnet-sdk-2.2.108-win-x64.zip解压到一个目录,然后将该目录加入环境变量就可以了。验证dotnet版本信息:

        

        接着就可以进行dotnet tool install -g Microsoft.Quantum.IQSharp安装了。 安装过程会下载dotnet-iqsharp.exe到系统用户目录下的.dotnet\tools目录下。如下所示:

           

        接着,我们需要在命令行下进入该目录,然后运行dotnet iqsharp install,如果不到该目录下运行此命令,会报错,找不到dotnet-iqsharp.exe文件。安装成功的情况:

    C:\Users\Administrator>dotnet iqsharp install
    [InstallKernelSpec] Installed kernelspec iqsharp in C:\ProgramData\jupyter\kernels\iqsharp

        windows环境准备好了,接下来需要pip安装qsharp依赖。pip install qsharp,这个依赖需要依赖pywin32等等,安装完成,我们查看安装的库。

        

        以上到这里,环境就全部准备好了,我们可以编写两个文件,一个是q#编写的Operation.qs,一个是hello_world.py。内容如下所示:

        Operation.qs

    namespace HelloWorld
    {
            open Microsoft.Quantum.Intrinsic;
            open Microsoft.Quantum.Canon;
    
            operation SayHello() : Result {
                    Message("Hello from Quantum!");
                    return Zero;
            }
    }

        hello_world.py 

    import qsharp
    from HelloWorld import SayHello
    SayHello.simulate()

        直接运行python hello_world.py,打印了Hello from Quantum!表示成功了。 

        

        第一次运行python hello_world.py的时候,如果报错,基本就是win32api的问题,后面有介绍如何解决。如果不报错,那么第一次运行会比较慢,按照提示,好像需要准备Q#环境。再次执行,就很快打印结果了。 

        整个搭建过程中,遇到的问题如下:

        1、dotnet运行dotnet tool install -g Microsoft.Quantum.IQSharp正常,但是运行dotnet qsharp install的时候,报错,找不到dotnet-iqsharp.exe可执行程序,最后到~\.dotnet\tools目录下运行即可。

        2、通过pip install qsharp安装qsharp库之后,运行程序,报错提示找不到win32api模块,其实已经安装了,有可能是我们的sys.path中没有包含win32相关的路径。因为我的python不是通过msi的方式安装,直接使用的二进制压缩包安装,很多环境变量需要手动增加到sys.path中,这里给出我的sys.path的配置。找到python安装目录下的python37._pth文件,加入以下路径:

    .\Lib\site-packages\pywin32_system32\
    .\Lib\site-packages\win32\
    .\Lib\site-packages\win32\lib
    .\Lib\site-packages\pythonwin

        最后可以在python交互式环境中验证win32api是否已经可以通过import导入了。

    C:\Users\Administrator\Desktop\test>python
    Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul  8 2019, 20:34:20) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
    >>> import win32api
    >>>
    >>>

        没有报错,则表示sys.path已经配置正确了。

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  • 在本文中,我们将介绍对量子计算机进行编程的一些基本原理, 并消除这种误解。我们将研究免费的开源软件:IBM研发的QISKit ,以及量子机器学习软件 PennyLane 。我们还将介绍如何在IBM的云端量子计算机上运行程序。...

    一个普遍的误解是,量子计算机尚未准备好进行市场应用,并且该技术还需要很多年才能使用。在本文中,我们将介绍对量子计算机进行编程的一些基本原理, 并消除这种误解。我们将研究免费的开源软件:IBM研发的QISKit ,以及量子机器学习软件 PennyLane 。我们还将介绍如何在IBM的云端量子计算机上运行程序。在后续文章中,我们将讨论一些应用到机器学习中的程序,这些应用程序可供有好奇心的人使用。

    什么是量子计算机?

    首先,让我们谈谈量子计算以及你能从这项技术中期待什么。你会发现在手机,笔记本电脑或平板电脑内部的计算机芯片都是由硅构成的。最常见的技术之一是:使用一种基于光的特殊光刻技术将微观图案蚀刻到硅芯片中。这些微小的图案使我们能够以可控方式通过硅芯片传输电子(电流)。目前,我们已经达到了这些微小图案可以达到的物理极限。现在我们可以以纳米级精度有效大量创建它们,一个典型的体系结构大约为10纳米,大约20到50个原子。

    目前存在可以更精确操纵单个原子的技术,并且我们目前可以创建比你通常在计算机或电话中发现的架构还要小的架构。不过这种制造过程要慢一些, 因此要大量生产这些小得多的,原子尺度的芯片要困难些。在构造具有如此小特征的计算机芯片时,我们遇到的困难是电子和原子的量子行为。电子具有波粒二相性,这意味着,在某些情况下,电子的行为类似于波,而不是粒子,因此,如果蚀刻的图案太小,将其限制在硅芯片上的微小蚀刻图案上将变得更加困难。电子“扩散”并发生电子泄漏(量子隧穿效应),从而导致部分电流流过硅芯片中微小通道。这种泄漏意味着芯片无法达到预期的性能,并且电子作为波的行为将成为问题。这通常被称为“摩尔定律之死”,它代表了过去几十年来,我们所期望计算机性能增长的停滞。如果你将赌注押在假设市场不断增长上,那么这将是一个很大的问题,因为计算机芯片的大小和效率确实存在物理限制。

    量子计算旨在将这种量子力学的“问题”作为一种计算优势,通过使用它,来以不同于我们的手机和笔记本电脑中通常的二进制1和0的方式来处理信息。量子计算机的一种有用方式是作为ASIC (专用集成电路),这不是确切的,但却不是一个坏的类比。将其视为一种特殊的计算机芯片,以能够比标准硅芯片更有效地执行特定类型的计算。让我们看一下QISKit中基本计算单位的表示方式。

    QISKit中的量子态

    首先,您需要下载免费的 Anaconda,以便您可以使用Jupyter Lab。 下 载Anaconda之后,在Anaconda导航中打开Jupyter Lab的实例,要安装QISKit,你只需在Jupyter notebook或Jupyter Lab中使用pip。

    接下来,你需要导入qiskit 和matplotlib库。


    现在,如果要在Bloch Sphere上绘制“Spin-Up”态,则可以键入以下命令:

    我们可以使用以下命令绘制量子比特的“Spin-Down"状态。

    通常,量子比特状态不再局限于简单的0或1(经典的二进制位),量子比特可以处于无限多个状态。每个状态都可以表示为Bloch球面上的一个点。Spin-Up对应于状态0, Spin-Down 对应于状态1,但是量子比特也可以处于这两种状态的组合中。Bloch球上的每个点都像地球表面上的坐标一样, 代表唯一的量子比特状态。量子比特有无限多个不同状态的这种特性与量子力学中“叠加态”概念有关。例如,Bloch球上的以下状态是状态0和状态1的均匀混合,因此它处于这两个状态的叠加状态。

    此“Spin-Right”位置表示为“叠加态”,


    或0状态和1状态的“线性组合”。如果您不理解线性代数表达,那也没关系。现在,如果我们想在Spin-Up状态(或状态0)下对单个量子比特进行操作,并将其翻转为Spin-Down (或状态1),则可以使用非门。非门或“Pauli X门”是量子逻辑门。量子逻辑门在概念上与经典逻辑门相似,但并不完全相同。它们对量子比特的操作非常类似于经典逻辑门可以对比特进行的操作,但是它们始终是可逆的,并由单位矩阵乘法表示。我们可以在QISKit中创建一个量子电路,如下所示:


    现在,如果要使用非门对单个量子进行操作,可以在QISKit中使用以下代码进行操作。


    然后,我们可以定义一个设备来运行电路。

    最后,我们可以输出通过运行电路而得到的态矢量。


    这表明我们已经将量子比特状态翻转为Spin-Down,这是量子算法的基本思想。在后续文章中,我们将研究如何在实际硬件上实现这些量子逻辑门。同样也可以使用IBM的软件来完成,并且可以对量子计算机芯片的微波脉冲进行编程。
    作者 Amelie Schreiber

    如果你想看一些介绍量子算法背后数学知识的教程,量子计算背后的数学原理。关注公众号,获取本文github地址:

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