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quantum-algorithms-tutorials: 基于Qiskit的量子算法教程

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简介:
该量子算法资源指南旨在提供全面的学习内容。目前包含已实施以及待实施的内容。本指南涵盖一系列课程材料,包括: - 量子态层析成像(下) - 绝热状态准备(待实施) - HHL算法(已实施) - Simon的算法(已实施) - Shor的量子分解算法(已实施) 两种主要的使用途径是: 1. 访问GitHub上的Jupyter Notebook教程,并通过nbviewer访问其在线版本。 2. 下载存储库并利用本地浏览器运行Jupyter Notebook中的代码。所需软件包括:用于量子计算的开源框架以及用于交互式计算的工具。 如有任何技术问题,请随时联系我们的支持团队,我们将竭诚协助解决。 (c)戴维特·卡恰特兰(Davit Khachatryan)

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  • Practical-Application-of-Quantum-Computing-with-Qiskit-and-IBM-Quantum-E...
    优质
    该书深入浅出地介绍了量子计算的实际应用,使用Qiskit和IBM Quantum平台进行编程与实验,适合对量子技术感兴趣的初学者及进阶读者。 本书是针对对使用IBM Quantum Experience和Qiskit编程量子计算机感兴趣的开发人员的基于食谱的指南。您将学到为量子计算机编程所需的Qiskit的所有概念和组件,从使用Qiskit Terra可视化电路和门,到使用Qiskit Aer模拟现实中的噪声轮廓,并利用Aqua进行量子算法研究。 书中涵盖了以下激动人心的功能: - 使用Python可视化量子位并了解叠加的概念 - 安装本地Qiskit仿真器并与实际的量子硬件连接 - 利用Qiskit Terra在电路级编写程序,比较和对比嘈杂中级量子(NISQ)与通用容错量子计算 - 在模拟器及IBM Quantum硬件上进行计算 通过本书的学习,读者可以全面掌握使用Python在门和算法级别为量子计算机编程的实用技巧。
  • post-quantum:使用Java编写
    优质
    后量子密码学(Post-Quantum Cryptography,PQC)是信息安全领域的重要研究方向之一。随着量子计算技术的进步,基于传统数学难题的经典加密算法开始面临威胁,因此寻求在量子环境下保持安全性的解决方案势在必行。本项目“post-quantum”旨在提供一系列经过验证的后量子算法的Java实现。通过使用Java编程语言,确保了该项目的平台兼容性和灵活性。项目参与者需要掌握扎实的Java编程能力和密码学基础,包括公钥密码学、数字签名和密钥交换等内容。同时,了解Shor算法等量子计算原理将有助于深入理解这些后量子算法的重要性。建议在实际应用前充分评估性能开销,并进行安全性测试和评估工作
  • 光学(Quantum Optics)
    优质
    量子光学是研究光与物质在量子力学框架下的相互作用及其应用的一门学科,探讨原子、分子等微观粒子如何以量子化的方式吸收和发射光子。 量子光学的国际经典教材是由Scully撰写的,非常经典!
  • 近似优化(QAOA): Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) 实现,用...
    优质
    简介:量子近似优化算法(QAOA)是一种利用量子计算技术解决组合优化问题的方法。本文探讨了QAOA的具体实现机制及其在处理复杂优化任务中的潜力和优势。 量子近似优化算法(QAOA)使用Qiskit解决随机图上的最大割问题的实现,请参阅QAOA_Doc.ipynb以获取详细说明。该内容待进一步编辑。
  • Qiskit-Machine-Learning:机器学习源码
    优质
    Qiskit-Machine-Learning 是一个开源库,致力于将量子计算与经典机器学习技术相结合,提供一系列基于Qiskit的量子机器学习算法和模型。 Qiskit机器学习包目前仅包含样本数据集,并提供了一些分类算法如QSVM(量子支持向量机)和VQC(可变量子分类器),这些可用于实验研究,此外还有用于生成对抗网络的QGAN算法。 安装方法推荐使用pip工具进行。在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning` 即可通过该方式自动处理所有依赖项,并确保您获得最新且经过良好测试的版本。如果希望尝试开发中的新功能或为机器学习项目贡献代码,可以考虑从源代码直接安装。 对于使用PyTorch进行神经网络操作的需求,可以通过在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning[torch]` 来安装相关软件包。这将自动配置所需的PyTorch环境以支持进一步的开发工作。
  • scvi-tutorials:用scvi-tools笔记本
    优质
    scvi-tutorials 是一系列基于 Jupyter 笔记本的教学材料,旨在帮助用户掌握 scvi-tools 库,该库提供了一系列用于单细胞 RNA 测序数据的建模和分析工具。 本指南适用于SCVI教程中的笔记本回购。请参考主分支以获取稳定版本,dev分支则用于教程更新。
  • MATLAB实现及序说明__MATLAB
    优质
    本研究利用MATLAB平台实现了量子粒子群优化算法,并详细阐述了该算法的设计思路、代码结构及其应用实例,为相关领域提供了有效的编程参考。 量子粒子群算法代码,包含中文注释,适合编程初学者学习。