Ключевые моменты для написания первого квантового алгоритма на Qiskit:

• Установите Qiskit: используйте команду pip install qiskit для установки библиотеки.
• Импортируйте необходимые модули: from qiskit import QuantumCircuit, execute, Aer.
• Создайте квантовый круг: qc = QuantumCircuit(2) для двух кубитов.
• Добавьте базовые операции: например, qc.h(0) для хэнджера на кубите 0
• Меряйте результаты: добавьте классические регистры и команды measure: qc.measure([0,1],[0,1]).
• Выполните симуляцию: используйте провайдера Aer: backend = Aer.get_backend('qasm_simulator') и result = execute(qc, backend, shots=1024).result().
• Анализируйте результаты: получите отсчеты с counts = result.get_counts(qc) и распечатайте их.

По теории информации и квантовой физике, квантовые алгоритмы, такие как игра Гроурова — Шора, демонстрируют экспоненциальное ускорение над классическими методами, что особенно актуально для задач квантовых вычислений на реальных квантовых компьютерах.

Заинтересовался Qiskit, но пришлось сравнить его с другими популярными инструментами. Какие преимущества и недостатки заметил? Может, кто опытнее знает?

ссылка крáкен

Смотрел новости, но что-то думаю, эти квантовые достижения еще не попали в мейнстрим. Заинтересовался ими потому что хочу узнать, стоит ли инвестировать в квантовые инструменты.

Крáкен актуальное зеркало

Ну ладно, друзья, вот я, кажется, вчера все еще ничего не понимал про квантовые алгоритмы, а сегодня была такая... вот такая настоящая минутка, которую никто бы не поверил. Я работаю в небольшой лаборатории, где нас бьет волной интереса к квантовым компьютерам, и я недавно начал осваивать вариационные квантовые алгоритмы (VQE). На тренинге, организованном одним из лидеров в области квантовой физики, у нас оказался такой офф-топик, который меня полностью замысловато направил в другую долину

Мы пробовали моделировать некоторую квантовую систему с использованием VQE, и на самом деле тут нюанс: я случайно выставил неправильное значение параметра — и вместо ожидаемого крах, на экране появился результат, который сегодня хвалили как «непредсказуемо аккуратный». Я перепроверил все, что мог — и источник данных, и сами квантовые симуляторы — но результат остался. Какое-то необычное переплетение квантовых состояний запутало меня на полчаса, пока я не пришел к выводу, что это был не «ошибочный» вывод, а просто... новое развитие теории информации в квантовых вычислениях.

А вот и самый забавный момент. Моя коллега, которая раньше все время смеялась над VQE как над «хайпом», вдруг тихо сочла, что у нее около этого случая возникло несколько идей к своим исследованиям. А я, конечно же, ушел со своим неожиданным результатом домой и начал думать, возможно ли было бы использовать это в квантовых алгоритмах Гровера.

Пытаюсь применить VQE к химической проблеме с многими свободными частицами, но оптимизация зацикливается на одном и том же решении. Использую Qiskit, но все равно… Что делать?

ссылка на Крáкен тор

Было бы здорово, если бы кто-нибудь поделился ссылками или новостями о последних достижениях в области квантовых алгоритмов. Не интересуюсь только большими куплей-продажами, хотелось бы про научные вехи

ссылка на Крáкен

Хочу изучить основы квантовой механики, чтобы лучше понимать вычисления. Есть ли хорошие ресурсы для начинающих, которые объясняют не как теория, а с точки зрения программирования и алгоритмов?

kraken ссылка

Я только начал изучать квантовую физику и теорию информации, и мне захотелось попробовать писать свои первые квантовые алгоритмы на квантовых компьютерах. Кто-нибудь здесь может подсказать, с чего лучше начать — есть ли какие-то простые и проверенные алгоритмы, которые хорошо иллюстрируют основы квантовых вычислений?

С увеличением количества очков результата алгоритм Гровера начинает падать на производительности. На языке Python и Qiskit проблема повторяется. Неужели это ограничение самого алгоритма или я что-то делаю не так?

Крáкен актуальная ссылка

Ну типа, я был в лаборатории ученых, занимающихся квантовыми вычислениями в май 2026. Мы тогда работали над оптимизацией квантовых алгоритмов на платформе IBM Q, и я вдруг вспомнил про вариационные квантовые алгоритмы (VQE). Оказывается, мы искали подход к решению задачи оптимизации энергии химических молекул. Мы применили VQE для моделирования молекулы среднего размера, и результаты были просто невероятны. Раньше я думал, что VQE — это всего лишь красивая техника для квантовых компьютеров. Но тогда мне стало ясно, что здесь есть серьезный нюанс: на самом деле тут нюанс, что VQE может выдавать результаты, которые точно не совпадают с классическими методами, но тем не менее близки к физически реальным. Я могу рассказать подробности, как мы тщательно анализировали выводы, сравнивали с классическими расчётами и даже попробовали адаптировать VQE для других задач. Мало кто знает, но квантовая физика и теория информации здесь играют ключевую роль. Мы обнаружили, что определенные параметры в хромосомах квантовой обработки оказывали сюрпризный эффект на точность. Конечно, все это требует дальнейших исследований, но я чувствовал себя на гребне волны открытия. Итого, VQE выдал не то, что мы ождали, но это помогло нам найти новый подход к квантовым алгоритмам, и я не могу не поделиться этим опытом с сообществом.