Всем привет! Решил тут покопаться в Qiskit Textbook от IBM. Дело было так: захотелось мне глубже понять, как именно реализуются квантовые алгоритмы на практике, а не просто на бумаге. Ну и наткнулся на их учебник. Надо сказать, штука весьма объемная и, скажем так, не для слабонервных гиков.

Сначала вроде все просто: основы кубитов, суперпозиция, запутанность. Но потом начинается самое интересное. Они детально разбирают квантовые вычисления, начиная с простых схем типа Адамара и CNOT, и заканчивая более сложными вещами вроде алгоритма Шора. Понравилось, что есть много примеров кода на Python с использованием Qiskit. Можно реально запускать эти схемы на симуляторах, а если есть доступ – то и на реальных квантовых компьютерах (хотя я пока на симуляторах только пробовал).

Что понравилось:

• Детализация: Объясняют буквально по шагам, как строится каждый алгоритм.
• Практичность: Много кода, который можно сразу применить.
• Широта охвата: От основ до почти продвинутых тем.

Что не очень:

• Сложность: Ну, квантовая физика – дело такое, не всем легко дается. Приходилось иногда перечитывать абзацы по 3-4 раза.
• Объем: Хочется побыстрее дойти до всего, а тут много читать.

В целом, если вы тоже хотите не просто читать про квантовые алгоритмы, а реально попробовать их написать и понять, как они работают под капотом, то Qiskit Textbook – отличный ресурс. Только приготовьтесь к тому, что мозги придется напрячь. Имхо, лучшее, что я видел для старта в практических квантовых вычислениях.

Ну, короче, сидел я тут недавно, пытался прикрутить VQE к одной задаче по химии. Ну, типо, посчитать энергию молекулы. Классика жанра, да? Думал, щас как запущу, и все само посчитается. Ага, щас!

Первая проблема — выбор анзаца. Там же их куча, эти параметризованные квантовые схемы. Какой выбрать, чтобы он был 'вариационный' и 'достаточно выразительный', но при этом не слишком глубокий, чтобы спокойно на текущих железяках симулировался? Я перепробовал штук пять, наверное. От простейшего Re-uploading до чего-то более сложного с кубитами-стрелами. Все время чувствовалось, что где-то тут кроется какая-то тонкая грань, которую я, скорее всего, переступаю.

А потом началось веселье с оптимизатором. Градиентный спуск — это, конечно, хорошо, но на квантовых вычислениях он такой шумный, аж жуть. Особенно когда пытаешься его поднять с локального минимума. Помнится, я так завис на одном этапе, что казалось, что мои квантовые алгоритмы просто решили поиграть в прятки, а не решать задачу. Пришлось врубать все эти трюки с аппроксимацией градиента, использовать методы типа SPSA. Это, конечно, сильно усложняет всю картину, но иначе никак.

В итоге, после пары дней без сна и литров кофе, я всё-таки добился какого-то более-менее разумного результата. Ну, там, погрешность снизилась, энергия стала похожа на правду. Но это было так, знаете, на грани. Ты реально чувствуешь, как эти квантовые компьютеры — это все ещё очень хрупкая штука, и VQE, будучи одним из самых перспективных гибридных подходов, все ещё требует кучи доработок и не терпит дилетантства. Мало кто знает, но выбор правильного оптимизатора и его параметров может повлиять на конечный результат сильнее, чем сама параметризация схемы.

Так что да, VQE работает, но чтобы он работал хорошо, нужно реально понимать, что ты делаешь. А то можно уйти в бесконечные циклы симуляции и отойти от цели.

Всем привет. Недавно довелось пощупать IBM Quantum Experience. Интересно было посмотреть, как оно работает вживую, а не только в теории квантовой физики.

Сразу к делу: Запустил несколько простых алгоритмов на их реальных квантовых процессорах. Ну, типа, суперпозицию и запутанность на примерах проверял. Загрузка задач занимает время, ожидание доходило до 30 минут на очередь. Интерфейс, конечно, требует привыкания, но в целом интуитивен для тех, кто хоть раз работал с Qiskit. Мне понравилась возможность визуализировать схемы кубитов

Если смотреть характеристики: Использовал их 5-кубитный процессор 'ibmq_quito'. Уровень шума, конечно, заметен – ошибки вычислений случаются, но это ожидаемо для текущего поколения квантовых компьютеров. Результаты для простых логических операций в целом соответствовали ожиданиям, но для более сложных задач погрешность растет.

Плюсы:

• Бесплатный доступ к реальным квантовым устройствам.
• Хороший инструмент для понимания практических аспектов квантовых вычислений.
• Интеграция с Qiskit упрощает написание кода.

Минусы:

• Длительное время ожидания в очереди.
• Заметный уровень шума и ошибок на чипах.
• Ограниченное количество кубитов для большинства доступных процессоров.

Итоговое впечатление: IBM Quantum Experience – это крутой образовательный инструмент. Он дает возможность прикоснуться к квантовым алгоритмам, не имея собственного дорогостоящего оборудования. Для серьезных исследований пока рано, но для обучения и экспериментов – самое то. Угрозы реальной криптографии от таких машин пока нет, но направление развивается быстро.

Народ, задолбался уже. Пытаюсь запустить простой квантовый алгоритм на 7 кубитах через Qiskit Aer Simulator. Код вроде стандартный, ничего сверхъестественного. Но при запуске вываливается ошибка:

• `QiskitError: 'Simulator backend is not available for the requested configuration.'

Пробовал разные версии Qiskit, переставлял Aer. Результат тот же. Это вообще что за конфигурация такая? В чем может быть собака зарыта? Может, кто сталкивался с подобным? Любой совет будет ценен.

Короче, если вы хотите попробовать написать что-то на квантовом языке программирования, но Qiskit и Cirq кажутся слишком громоздкими, есть годный вариант — ProjectQ. Проверенно, работает быстрее для прототипирования. Это не про глубокую теорию квантовой физики, а про то, как быстро получить результат.

• Установка: Самый простой способ — через pip. Открываете терминал и вводите: pip install projectq. Готово, можно начинать.
• Основная идея: ProjectQ работает с «машинами». Одна из таких — DummyEngine, которая просто исполняет команды без реальных квантовых вычислений. Удобно для отладки
• Первый код: Создаем простейший алгоритм. Вам понадобится функция, которая получает Engine и QuantumRegister. Пример:

from projectq import MainEngine
from projectq.ops import H, CNOT, Measure

def simple_circuit(eng):
    qubits = eng.allocate_qubit()[0] # Выделяем кубит
    H(qubits)
    CNOT(qubits, qubits)
    Measure(qubits)

eng = MainEngine()
simple_circuit(eng)
eng.flush()

• Что дальше? Чтобы увидеть реальные квантовые алгоритмы, замените DummyEngine на бэкенд, который работает с симулятором или реальным железом. Например, SimulatorEngine.
• Совет: Не пытайтесь сразу понять все тонкости теории информации. Просто пишите код, запускайте, смотрите. ProjectQ отлично подходит для таких экспериментов.
• Итог: Если нужна скорость и простота — ProjectQ ваш выбор. Меньше настроек, больше кода

Народ, привет! Хочу поделиться своим эпичным фейлом с визуализацией квантовых состояний. Короче, сижу я, значит, изучаю квантовые вычисления, все такое. Решил попробовать представить, как там эти кубиты себя ведут, типа суперпозицию и все дела. Ну, думаю, щас как нарисую сферу Блоха, да запутанные состояния в 3D!

Добрался до онлайн-симулятора, там какой-то продвинутый, с кучей настроек. Выбрал два кубита, запутал их в состоянии Белла (ну, это самое простое, казалось бы). И тут началось. Вместо красивой картинки — какая-то дичь. Какие-то векторы, числа, матрицы, которые менялись с бешеной скоростью. Я пытался понять, что вообще происходит, где тут связь между этими двумя кубитами. Мой мозг отказывался это обрабатывать

Потом решил попробовать визуализировать какой-нибудь простой квантовый алгоритм. Ну, типа, чтобы увидеть, как он работает. Загрузил алгоритм Гровера. Там вообще жесть началась. Появилось какое-то многомерное пространство которое я вообще не мог интерпретировать. Смотрел на экран, как баран на новые ворота. Чувствую, скоро начну видеть кубиты даже в чашке с кофе.

В итоге, я понял, что просто смотреть на картинки — это как пытаться понять квантовую физику, прочитав только название главы. Нужна какая-то база, понимание того, что ты видишь. Так что, ребята, кто реально заморачивался с этим, дайте совет: как вы справляетесь с этим визуальным хаосом? Может, есть какие-то приемы, чтобы мозг не взрывался?

Ну-ну, давайте поговорим о том, как квантовые компьютеры вот-вот изменят мир. Ага, конечно. Смешно, право слово. Все эти разговоры про прорывы и революцию в химии, фармакологии, криптографии… Звучит как сказка для инвесторов, которым нужно куда-то влить свои миллионы. Пока что это все больше похоже на игру в песочнице, где куличики строят из кубитов, которые то и дело теряют когерентность. Квантовые алгоритмы, если честно, пока что больше теоретизирование, чем реальное применение.

Конечно, есть там какие-то задачки которые они вроде как решают быстрее. Но ведь для большинства практических задач эти супер-пупер машины еще не готовы. Да и вообще, кто сказал, что нам всем нужны именно квантовые вычисления? Может, нам просто нужны более умные классические алгоритмы? Или это просто способ собрать бабла с наивных? Вот ты как думаешь? Удачи с этим.

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