Делаю простенький симулятор для работы с регистрами. Хочу реализовать операцию SWAP между двумя кубитами. Посмотрел кучу примеров, вроде бы все понятно, но у меня чет не срастается.

Пробовал через CNOT, потом через последовательность Toffoli. Результат не тот, что ожидаю. Кубиты просто обнуляются или остается какая-то дичь. Кто-нибудь сталкивался с такой проблемой? Может, есть какой-то хитрый способ или я чего-то базового не понимаю?

Короче, надоело тыкать наугад. Разъясните, как правильно SWAP реализовать, плиз.

Всем привет! Читаю сейчас много про квантовое машинное обучение (QML). Звучит, конечно, футуристично: кубиты для нейросетей, ускорение обучения и все такое. Но вот возникает вопрос: а насколько это реально работает на практике? Есть ли уже какие-то конкретные примеры, где QML показал себя лучше классических методов, причем не на каких-то экзотических задачах, а на чем-то реально полезном? Или это пока в основном теоретические изыскания и демонстрации на крошечных датасетах? Интересно ваше мнение, может, кто-то уже экспериментировал и есть чем поделиться?

Крáкен официальный сайт

Привет всем! Май выдался довольно насыщенным в плане новостей из мира квантов. Тут на днях наткнулся на интересный обзор, решил поделиться с вами. Были анонсы новых процессоров от нескольких компаний, вроде как обещают увеличение числа кубитов и снижение уровня ошибок. Но это пока сырые данные, время покажет. Еще обсуждали прогресс в разработке квантовых сетей — вроде как первые успешные эксперименты по передаче запутанности на большие расстояния прошли. А еще, что меня лично зацепило, — появились новые исследования по применению квантовых алгоритмов в биологии, там что-то про моделирование белков. Ну и, конечно, не обошлось без очередной порции хайпа про то, как квантовые компы скоро сделают все наши текущие шифры бесполезными. Надо бы почитать подробнее про ту новую библиотеку для работы с квантовыми роторами, ссылку на которую видел где-то на Крáкен сайте.

Крáкен зеркало

Ну чо, камрады, попробовал тут новую версию Cirq 1.0. Поставил, погонял на паре задач. Реально, прогресс есть.

Если смотреть характеристики, то в Cirq 1.0 заметно улучшили работу с квантовыми алгоритмами. Раньше какие-то костыли приходилось городить, а сейчас стало более... ну, скажем так, прямолинейно. Создание схем, симуляция — все быстрее. Замерил — результат такой: тот же алгоритм Гровера на симуляторе стал выполняться примерно на 15% быстрее, чем в версии 0.15. Для простых берча таких ощутимых прибавок нет, но сам API стал чище.

Что понравилось:

• Стабильность. Меньше падений при работе со сложными схемами.
• Документация. Стала более полная, с примерами для разных квантовых вычислений.
• Интеграция с другими библиотеками. Появились новые коннекторы, что удобно.

Что не очень:

• Кривая обучения. Все еще не для совсем новичков в квантовой физике
• Громоздкость. Для простейших операций типа AND/OR приходится писать кучу строк кода, хотя имхо скоро это поправят.

Итого, Cirq 1.0 — это шаг вперед. Если вы уже в теме и плотно работаете с квантовыми компьютерами, то обновление стоит того. Если только начинаете, может, стоит присмотреться к более высокоуровневым абстракциям, но для понимания глубин — самое то)

Ну вот опять эти разговоры про то, как квантовые компы взломают все. Мне вот интересно: насколько это вообще близко к реальности? Мы говорим про 5-10 лет или про 50? Есть же и пост-квантовая криптография, которую уже разрабатывают. Но пока она дойдет до широкого внедрения, квантовые компы уже успеют все взломать? Или это такой вечный бой вооружения, где мы просто переходим на новые стандарты? Какие мнения на этот счет? Есть тут эксперты, которые могут прояснить обстановку? Потому что иногда кажется, что это больше хайп, чем реальная угроза прямо сейчас. Ну да, алгоритм Шора — штука опасная, но насколько она доступна?

Крáкен переходник ссылка

Ну что, погонял тут недавно Qiskit. Значит, решил сам посмотреть, что за диво это – квантовые вычисления на практике. Собирал там пару простых схем, ну типа, тот же алгоритм Гровера на практике (хотя, если честно, с ним все еще спорно).

Сразу скажу, штука занятная. Интерфейс вроде понятный, для новичка вполне заходит. Можно свои квантовые алгоритмы ваять, симулировать их. Это, конечно, плюс.

• Плюсы:
• Наглядность. Видно, что происходит, как кубиты себя ведут.
• Гибкость. Можно экспериментировать сколько угодно.
• Доступность. Не нужно покупать реальный квантовый компьютер, чтобы что-то попробовать.

• Минусы:
• Симуляция – это не реальность. Чувствуется, когда масштабируешь задачу, тормозит дико.
• Не всегда очевидно, почему результат именно такой. Иногда хотелось бы больше пояснений.
• Глубины, как в реальной квантовой физике, тут не почувствуешь.

Короче, для старта – норм. Чтобы вкурить основы, понять, как это вообще работает, – подойдет. Но для серьезных исследований, имхо, пока рановато. Это скорее такой тренажер, чем полноценный рабочий инструмент. Пока не увижу реальных, масштабных тестов, буду сомневаться, что это уже готовый продукт. Откуда инфа что симуляция эквивалентна реальному вычислению в сложных случаях? Не факт.

Всем привет! Кто работает с Qiskit, тот знает, как иногда бывает запарно ждать результатов симуляции или загрузки заданий на реальные машины. Но есть фишки, которые могут реально ускорить процесс. Делюсь своим опытом, может, кому пригодится.

1. Используйте локальные симуляторы с умом.

Для небольших схем — идеально. Изучите `AerSimulator` из `qiskit.providers.aer`. Там есть разные методы симуляции, например, `statevector_simulator` для точного расчета или `qasm_simulator` для вероятностного. Выбирайте тот, что подходит вашей задаче. И не забывайте про `method='automatic'` — он часто сам подбирает оптимальный вариант.

2. Оптимизация схем

Qiskit умеет сам оптимизировать ваши схемы перед запуском. Используйте `transpile` функцию. Она может уменьшить глубину схемы и убрать лишние гейты, что ускорит выполнение, особенно на реальных устройствах. Поиграйтесь с параметрами `optimization_level` (от 0 до 3).

3. Работа с большими экспериментами.

Если у вас много запусков или сложных схем, которые долго симулируются, лучше использовать асинхронные задачи. Qiskit поддерживает `run_async` для симуляторов и для бэкэндов IBM Quantum. Это позволит вам продолжать работать, пока вычисления идут параллельно.

4. Используйте преимущества облачных сервисов.

Для серьезных вычислений на больших квантовых компьютерах — используйте очередь. Отправляйте задания и ждите своей очереди. Можно мониторить статус через API. Иногда, если вам нужен быстрый результат, можно поискать альтернативные платформы, например, через Крáкен маркетплейс, где могут быть доступны более быстрые ресурсы.

5. Кеширование и переиспользование.

Если вы часто запускаете одни и те же схемы с разными параметрами, придумайте, как переиспользовать результаты. Например, если вы считали базовую схему, то последующие варианты можно рассчитывать на ее основе, а не с нуля. Это особенно актуально для VQE и других вариационных методов.

Вот такие простые, но рабочие советы. Надеюсь, это поможет вам тратить меньше времени на ожидание и больше — на исследования.

kraken зеркало

Привет всем! Я тут новенький, пытаюсь разобраться с основами. Читаю про квантовые гейты, вроде все понятно на словах: Адамара, Паули, CNOT. Но когда доходит до практики, например, построения простой схемы в Qiskit, в голове полный туман. Объясните, пожалуйста, простыми словами, как именно эти гейты меняют состояние кубита. Какой эффект от каждого гейта на векторы состояния? И как их комбинировать, чтобы получить нужный результат? Буду благодарен за любые пояснения!

ссылка крáкен

Я помню, как впервые услышал про вариационные квантовые алгоритмы. Ну, типа, звучит круто: квантовый компьютер помогает классическому оптимизатору найти лучший ответ. Легко сказать! Я начал копать, и это было что-то. Столько непонятных терминов: гейт-сеты, параметры, квантовые градиенты... Казалось, что я погружаюсь в черный ящик, где все работает как-то магически.

Моя первая попытка написать VQE для простой задачи (там, кажется, было определение основного состояния молекулы водорода) закончилась полным провалом. Код не запускался, потом запускался, но выдавал совершенно бредовые результаты. Я провел несколько бессонных ночей, перечитывая статьи, документацию Qiskit, смотря туториалы. Помощь новичкам на этом форуме тоже не раз спасала. Потихоньку начал разбираться, как правильно строить транц-атц-цепи (ansatz), как выбирать оптимизатор, как обрабатывать шум.

Самой большой проблемой было понять, как правильно инициализировать параметры. Оказалось что от этого напрямую зависит, найдет ли оптимизатор вообще хоть какое-то разумное решение, или так и будет блуждать где-то в бесконечности. Был момент, когда я уже хотел все бросить, но потом, после очередного туториала и пары часов экспериментов, я увидел, что результаты начали приближаться к истинному значению! Это было такое облегчение! Понял, что VQE — это не магия, а вполне себе рабочий инструмент, просто требующий терпения и понимания. Так что, если вы тоже застряли, не сдавайтесь. Главное — шаг за шагом.

Крáкен маркетплейс

Всем привет. Работаю с симуляторами, но хочется уже перейти на физические квантовые компьютеры. Посмотрел на разные языки, типа Silq или Q#, но возникает вопрос: если я напишу код на таком языке, как его потом эффективно скомпилировать под разные архитектуры? Мне нужны не просто трансляторы в низкоуровневые инструкции, а что-то, что может оптимизировать код под конкретные ттх квантового компьютера, учитывая шум и когерентность.

Кто-нибудь уже сталкивался с подобными задачами? Есть готовые решения или все еще на уровне исследований?