Qiskit:量子计算的Python工具包
Qiskit是由IBM开发的开源量子计算软件开发工具包,它提供了一套完整的工具,用于量子电路的设计、模拟、优化和执行。Qiskit支持量子算法的开发,并且可以与IBM的量子计算机硬件进行交互。
Qiskit的主要特点
- 量子电路设计:Qiskit允许用户使用Python代码构建量子电路。
- 量子模拟器:提供了多种量子电路模拟器,包括状态向量模拟器和噪声模拟器。
- 量子硬件接入:可以直接在IBM的量子计算机上运行量子电路。
- 算法库:包含了多种量子算法的实现,如量子傅里叶变换、量子相位估计等。
- 教育和社区支持:提供了丰富的教程、文档和社区支持。
Qiskit的常用函数及其参数
QuantumCircuit()
创建量子电路。
num_qubits: 量子电路中的量子比特数。num_clbits: 量子电路中的经典比特数。
execute()
在指定的量子计算机或模拟器上执行量子电路。
circuits: 要执行的量子电路。backend: 执行电路的后端,可以是量子计算机或模拟器。
Aer.get_backend()
获取Aer模拟器的后端。
backend_name: 模拟器的名称,如'qasm_simulator'。
transpile()
对量子电路进行优化,以适应特定的量子硬件。
circuit: 要优化的量子电路。backend: 优化的目标后端。
Aer.get_backend('qasm_simulator')
获取量子模拟器后端。
backend_name: 指定模拟器的名称。
示例
以下是一个使用Qiskit进行量子计算的简单示例:
from qiskit import QuantumCircuit, execute, Aer
from qiskit.tools.visualization import plot_histogram# 创建一个量子电路,包含2个量子比特和2个经典比特
circuit = QuantumCircuit(2, 2)# 添加量子门
circuit.h(0) # 应用Hadamard门到量子比特0
circuit.cx(0, 1) # 应用CNOT门,控制位是量子比特0,目标位是量子比特1# 测量量子比特并存储结果到经典比特
circuit.measure([0, 1], [0, 1])# 使用Aer的qasm_simulator后端
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')# 执行量子电路
job = execute(circuit, simulator, shots=1024)
result = job.result()# 获取测量结果
counts = result.get_counts(circuit)
print(counts)# 绘制结果的直方图
plot_histogram(counts)
在这个示例中,我们创建了一个包含两个量子比特的量子电路,并在量子比特0上应用了Hadamard门,然后应用了CNOT门。最后,我们测量了量子比特并将结果存储到经典比特中。我们使用Aer.get_backend('qasm_simulator')获取了量子模拟器后端,并执行了电路。最后,我们打印了测量结果,并且使用plot_histogram绘制了结果的直方图。
相关文章:
Qiskit:量子计算的Python工具包
Qiskit是由IBM开发的开源量子计算软件开发工具包,它提供了一套完整的工具,用于量子电路的设计、模拟、优化和执行。Qiskit支持量子算法的开发,并且可以与IBM的量子计算机硬件进行交互。 Qiskit的主要特点 量子电路设计:Qiskit允…...
Python——贪吃蛇
以下是一个简单的贪吃蛇游戏的Python代码示例: import pygame import time import random# 初始化 Pygame pygame.init()# 定义颜色 BLACK (0, 0, 0) WHITE (255, 255, 255) RED (255, 0, 0) GREEN (0, 255, 0) BLUE (0, 0, 255)# 设置屏幕尺寸 screen_width …...
WPF 依赖属性与附加属性(面试长问)
在WPF中,**依赖属性(Dependency Property)和附加属性(Attached Property)**是WPF依赖属性系统的重要组成部分。它们虽然都基于依赖属性系统,但用途、定义方式和使用场景有显著差异。以下是两者的详细解释及…...
Python 中的各括号用法
括号的使用 在Python中,括号和中括号有不同的用途: 圆括号 (): 函数调用:当你调用一个函数时,需要使用圆括号,即使没有参数。print("Hello, World!") # 调用print函数表达式分组:在…...
业务流程建模(BPM)的重要性及其应用
什么是业务流程建模(BPM)? 业务流程建模(BPM)是对企业内各项业务流程进行图形化描述的一种方法。它旨在通过可视化的方式帮助企业理解和分析现有的业务流程,从而发现潜在的问题并进行改进。BPM通常采用流程…...
isxdigit函数讲解 <ctype.h>头文件函数
目录 1.头文件 2.isxdigit函数使用 方源一把抓住VS2022,顷刻 炼化! 1.头文件 以上函数都需要包括头文件<ctype.h> ,其中包括 isxdigit 函数 #include<ctype.h> 2.isxdigit函数使用 isxdigit 函数是判断字符是否为十六进制数…...
Linux中安装NextCloud
切换为 root 账号 Ubutu 系统默认登录的用户为非 root 权限用户,为了能正常安装 nextCloud,需要切换为 root 账号。执行如下命令即可: sudo su 更新及安装基础包 请依次运行如下命令,有遇到询问的Is this ok [y/d/N]的时候直接键…...
【编程基础知识】什么是数据库事务
事务(Transaction)是数据库管理系统中的一个基本概念,用于确保数据库操作的原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability…...
移植案例与原理 - XTS子系统之应用兼容性测试用例开发
往期知识点记录: 鸿蒙(HarmonyOS)应用层开发(北向)知识点汇总 startup子系统之syspara_lite系统属性部件 (1) startup子系统之syspara_lite系统属性部件 (2) startup子系…...
关于linux里的df命令以及inode、数据块-stat链接数以及关于awk文本处理命令中内置函数sub、gsub、sprintf
一、关于linux里的df命令以及inode、数据块-stat链接数 Linux中df命令用于显示目前在Linux系统上的文件系统的磁盘使用情况统计,平常这个命令也用得很多,但一般就是使用df -h查看各个分区的空间使用情况,除此外也可以使用df查看当前linux系统…...
如何本地搭建Whisper语音识别模型
要在本地搭建Whisper语音识别模型,您需要以下几个步骤: 步骤一:系统准备 操作系统: 建议使用Ubuntu 20.04或以上版本,确保系统足够稳定和兼容。硬件配置: 最好有一个强大的GPU,因为语音识别涉及大量的计算工作。推荐…...
微信小程序仿微信聊天界面
界面结构: 消息列表: 使用 scroll-view 实现滚动,每条消息使用 view 组件包裹,根据消息类型 (文本、图片、文件) 显示不同内容。输入框区域: 包含输入框 (textarea)、发送按钮 (button) 和上传文件按钮 (view 组件模拟)。头像: 使用 image 组件展示。 …...
文件用电脑生成的在线技巧,能够轻松将多种类型文件转二维码
现在为了能够更加快捷将文件分享给其他人查看,很多人会通过制作二维码的方式来存储文件,这样可以减少文件对内存的占用,而且用户扫码获取内容也更加的方便快捷。二维码能够随时更新内容,可以长期通过一个二维码来提供个不同的内容…...
QT实现TCP/UDP通信
服务器端: 客户端: 服务器: widget.h #ifndef WIDGET_H #define WIDGET_H#include <QWidget> #include <QTcpServer> #include <QTcpSocket> #include <QList> #include <QMessageBox> #include <QDebug&…...
流程自动化变革:看低代码开发如何赋能企业创新转型
在数字化转型的浪潮中,企业面临着前所未有的挑战和机遇。为了保持竞争力,企业必须快速适应市场变化,创新业务模式,并提高运营效率。流程自动化成为企业转型的关键,而低代码开发平台如JNPF,正成为推动这一变…...
可提示 3D 分割研究里程碑!SAM2Point:SAM2加持泛化任意3D场景、任意提示!
郑重声明:本解读已获得论文作者的原创解读授权 文章链接:https://arxiv.org/pdf/2408.16768 在线demo: https://huggingface.co/spaces/ZiyuG/SAM2Point code链接:https://github.com/ZiyuGuo99/SAM2Point 亮点直击 无投影 3D 分割࿱…...
Rabbitmq中得RPC调用代码详解
文章目录 1.RPC客户端2.RabbitMQ连接信息实体类3.XML工具类 本文档只是为了留档方便以后工作运维,或者给同事分享文档内容比较简陋命令也不是特别全,不适合小白观看,如有不懂可以私信,上班期间都是在得 直接上代码了 1.RPC客户端 …...
ISAC: Toward Dual-Functional Wireless Networks for 6G and Beyond【论文阅读笔记】
此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记,比较随意且具有严重的偏向性(偏向自己研究方向和感兴趣的),随缘分享,共同进步~ Integrated Sensing and Communications: Toward Dual-Functional Wireless Networks for 6G and…...
split 分割字符串方法解析,substring 截取字符串方法解析;二者的作用和区别?使用时需要注意什么?附代码和运行图
目录 一. 摘要 二. split 方法 2.1 String[] split(String regix) 2.2 String[] split(String regix,int limit) 2.3.1 当 int < 0时,会按照最大数量切割字符串 2.3.2 当 int 0时,此时就和第一个方法一样了,等于没有传入…...
HTTP 协议的基本格式
HTTP协议("超文本传输协议"),是一个被广泛使用应用层协议,自1991年正式发布HTTP协议以来,HTTP协议就一直在更新,目前已经更新到3.0版本,但是目前主流的依旧是1.1版本,但依旧是一个最主流使用的应…...
使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式
一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明:假设每台服务器已…...
Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别
一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...
反向工程与模型迁移:打造未来商品详情API的可持续创新体系
在电商行业蓬勃发展的当下,商品详情API作为连接电商平台与开发者、商家及用户的关键纽带,其重要性日益凸显。传统商品详情API主要聚焦于商品基本信息(如名称、价格、库存等)的获取与展示,已难以满足市场对个性化、智能…...
边缘计算医疗风险自查APP开发方案
核心目标:在便携设备(智能手表/家用检测仪)部署轻量化疾病预测模型,实现低延迟、隐私安全的实时健康风险评估。 一、技术架构设计 #mermaid-svg-iuNaeeLK2YoFKfao {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg…...
【Zephyr 系列 10】实战项目:打造一个蓝牙传感器终端 + 网关系统(完整架构与全栈实现)
🧠关键词:Zephyr、BLE、终端、网关、广播、连接、传感器、数据采集、低功耗、系统集成 📌目标读者:希望基于 Zephyr 构建 BLE 系统架构、实现终端与网关协作、具备产品交付能力的开发者 📊篇幅字数:约 5200 字 ✨ 项目总览 在物联网实际项目中,**“终端 + 网关”**是…...
docker 部署发现spring.profiles.active 问题
报错: org.springframework.boot.context.config.InvalidConfigDataPropertyException: Property spring.profiles.active imported from location class path resource [application-test.yml] is invalid in a profile specific resource [origin: class path re…...
CSS设置元素的宽度根据其内容自动调整
width: fit-content 是 CSS 中的一个属性值,用于设置元素的宽度根据其内容自动调整,确保宽度刚好容纳内容而不会超出。 效果对比 默认情况(width: auto): 块级元素(如 <div>)会占满父容器…...
让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比
在机器学习的回归分析中,损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差(MSE)作为经典的损失函数,在处理干净数据时表现优异,但在面对包含异常值的噪声数据时,其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...
浪潮交换机配置track检测实现高速公路收费网络主备切换NQA
浪潮交换机track配置 项目背景高速网络拓扑网络情况分析通信线路收费网络路由 收费汇聚交换机相应配置收费汇聚track配置 项目背景 在实施省内一条高速公路时遇到的需求,本次涉及的主要是收费汇聚交换机的配置,浪潮网络设备在高速项目很少,通…...
【从零开始学习JVM | 第四篇】类加载器和双亲委派机制(高频面试题)
前言: 双亲委派机制对于面试这块来说非常重要,在实际开发中也是经常遇见需要打破双亲委派的需求,今天我们一起来探索一下什么是双亲委派机制,在此之前我们先介绍一下类的加载器。 目录 编辑 前言: 类加载器 1. …...
