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量子计算机是利用量子物理学的特性来存储数据和进行计算的机器。这对于某些任务来说是非常有利的，它们甚至可以大大超过我们最好的超级计算机。
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物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Building a Qiskit® quantum program
Generally speaking, there are just a few required building blocks to create a quantum program using Qiskit”. First, you have to set up the required infrastructure and create the quantum circuit (what we call the quantum score in IBM Quantum Experience*). Then, you have to configure a backend to run your quantum program on, and finally execute and retrieve the results of your calculations.
The following section is a summary of the Python building blocks that are required to make up a quantum program.
Listing the required classes, modules, and functions
Qiskit” includes a large number of Python classes, but for our initial foray, we just need the basic ones. These are used to configure each of the components that follow:
- QuantumCircuit: This is used to create the circuit-the program-that you will execute. You will add gates and other components to the circuit.
- QuantumRegister: This represents the qubits that you can use to build your quantum program.
- ClassicalRegister: This represents the classical bits that are used to store the output of your quantum program.
- Aer: This is the Qiskit” simulation layer, which we will discuss in greater detail in Chapter 7, Simulating Quantum Computers with Aer.
- IBMQ: This module is required to execute your quantum programs on actual IBMQ hardware. It includes the tools you need to interact with IBMQ.
- execute: This component lets you run your program by providing the circuit, a backend, and a number of shots.
Working with quantum registers and classical registers
To be able to build your quantum program, you first need to decide how many qubits you want to work with, and how many classical bits you want to include to store your output. You can either set these up explicitly or use the QuantumCircuit class to automatically create the registers.
物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Understanding your quantum circuit
The quantum circuit instance that you create will hold the qubits and classical bits. You will manipulate each instance by adding gates.
A quantum program can be assembled by combining more than one quantum circuit. You can, for example, create a circuit that holds the quantum gates and one circuit that holds the measurement gates. You can then add these circuits together to create a main quantum circuit that makes up your quantum program.
Selecting a backend to run on
To be able to execute your quantum program, you must define a backend. A backend can be a local simulator, an IBM Quantum” simulator in the cloud, or actual IBM Quantum” hardware accessed through the cloud.
Initially, we will use the qasm_simulator backend that is included with Qiskit Aer, but we will also run our quantum programs on some of the freely available IBM Quantum” backends.
Running your circuit as a job
You run the quantum program as a job by providing the circuit, a backend, and a number of shots. If you run your quantum programs on IBM Quantum” hardware, you can also include a job monitor to keep track of your place in the queue.
Receiving the results of your job
When your job has run, the results are returned. In these initial recipes, where we use the qasm_simulator backend or the IBM Quantum” hardware, the returned results will be Python dictionaries.
物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Quantum coin toss revisited
In this recipe, we will take a closer look at the very first quantum program we created in IBM Quantum Experience – the quantum coin toss. Again, this is arguably the simplest quantum program that still provides real quantum computing value. It demonstrates the probabilistic nature of quantum computing. For a refresher, see Chapter 3, IBM Quantum Experiences $^{*}$ – Quantum Drag and Drop.
In IBM Quantum Experience”, the coin toss program looked like this:
With the quantum coin toss, we will again use the Hadamard gate to create a quantum superposition, and a measurement gate to force the superposition to collapse into one of the two qubit states $|0\rangle$ or $|1\rangle$, representing heads or tails. This time, however, we will create the circuit in Python with Qiskit”, which means that we need to also create the framework for the gates and measurement by defining and creating quantum circuits and classical circuits using Python commands.
This is a quantum circuit that simulates the probabilistic nature of a single qubit in superposition. The 1 -qubit circuit initializes the qubit in the ground state $-|0\rangle-$ and then uses a Hadamard gate to put the qubit in superposition.
During our calculations, the statevector of the qubit looks like this:
$$
|\psi\rangle=\frac{|0\rangle+|1\rangle}{\sqrt{2}}
$$
Figure $4.2$ – Formula for the statevector of the qubit
You can also write it in the vector form:
$$
|\psi\rangle=\left[\begin{array}{c}
\frac{1}{\sqrt{2}} \
\frac{1}{\sqrt{2}}
\end{array}\right]
$$
Figure $4.3$ – Statevector of the qubit in the vector form
Another vector form is the Qiskit” statevector form that you will see in these examples:
$$
\left[\begin{array}{lll}
0.70710678+0 . j & 0.70710678+0 . j
\end{array}\right]
$$
Measuring the qubit causes it to collapse into one of the states $|0\rangle$ or $|1\rangle$ with a $\sim 50 \%$ probability, that is, a coin toss. The result is displayed as a numeric readout, as a bar diagram, and as a Bloch sphere.
量子计算代考
物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Building a Qiskit® quantum program
一般来说，使用 Qiskit 创建量子程序只需要几个构建块”。首先，您必须设置所需的基础架构并创建量子电路（我们在 IBM Quantum Experience* 中称之为量子分数）。然后，您必须配置一个后端来运行您的量子程序，最后执行并检索您的计算结果。
以下部分是组成量子程序所需的 Python 构建块的摘要。
列出所需的类、模块和函数
Qiskit”包含大量 Python 类，但对于我们最初的尝试，我们只需要基本的类。这些用于配置以下每个组件：
- QuantumCircuit：这用于创建您将执行的电路——程序。您将在电路中添加门和其他组件。
- QuantumRegister：这代表你可以用来构建你的量子程序的量子比特。
- ClassicalRegister：这表示用于存储量子程序输出的经典位。
- Aer：这是 Qiskit 模拟层，我们将在第 7 章用 Aer 模拟量子计算机中更详细地讨论它。
- IBMQ：需要此模块才能在实际 IBMQ 硬件上执行您的量子程序。它包括与 IBMQ 交互所需的工具。
- 执行：此组件允许您通过提供电路、后端和多个镜头来运行程序。
使用量子寄存器和经典寄存器
为了能够构建您的量子程序，您首先需要确定要使用多少量子比特，以及要包含多少经典比特来存储您的输出。您可以显式设置这些，也可以使用 QuantumCircuit 类自动创建寄存器。
物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Understanding your quantum circuit
您创建的量子电路实例将保存量子位和经典位。您将通过添加门来操纵每个实例。
一个量子程序可以通过组合多个量子电路来组装。例如，您可以创建一个包含量子门的电路和一个包含测量门的电路。然后，您可以将这些电路添加在一起以创建构成您的量子程序的主量子电路。
选择要运行的后端
为了能够执行您的量子程序，您必须定义一个后端。后端可以是本地模拟器、云中的 IBM Quantum“模拟器，或通过云访问的实际 IBM Quantum”硬件。
最初，我们将使用 Qiskit Aer 中包含的 qasm_simulator 后端，但我们还将在一些免费提供的 IBM Quantum 后端上运行我们的量子程序。
将电路作为作业运行 您
通过提供电路、后端和多个镜头来将量子程序作为作业运行。如果您在 IBM Quantum 硬件上运行您的量子程序，您还可以包括一个作业监视器来跟踪您在队列中的位置。
接收作业结果
当作业运行时，将返回结果。在这些初始配方中，我们使用 qasm_simulator 后端或 IBM Quantum 硬件，返回的结果将是 Python 字典。
物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Quantum coin toss revisited
在这个秘籍中，我们将仔细研究我们在 IBM Quantum Experience 中创建的第一个量子程序——抛硬币。同样，这可以说是仍然提供真正量子计算价值的最简单的量子程序。它展示了量子计算的概率性质。如需复习，请参阅第 3 章，IBM Quantum 体验∗– 量子拖放。
在 IBM Quantum Experience 中，抛硬币程序如下所示：
通过抛掷量子硬币，我们将再次使用 Hadamard 门创建一个量子叠加，以及一个测量门来迫使叠加塌陷到两个量子位状态之一|0⟩或者|1⟩，代表正面或反面。然而，这一次，我们将使用 Qiskit 在 Python 中创建电路”，这意味着我们还需要通过使用 Python 命令定义和创建量子电路和经典电路来创建门和测量的框架。
这是一个模拟单个量子比特在叠加中的概率性质的量子电路。1-qubit 电路将 qubit 初始化为基态−|0⟩−然后使用 Hadamard 门将量子比特置于叠加态。
在我们的计算过程中，量子位的状态向量如下所示：
|ψ⟩=|0⟩+|1⟩2
数字4.2– 量子比特状态向量的公式
也可以写成向量形式：
|ψ⟩=[12 12]
数字4.3– 向量形式的量子比特状态向量
另一种向量形式是 Qiskit” 状态向量形式，您将在这些示例中看到：
[0.70710678+0.j0.70710678+0.j]
测量量子比特会导致它崩溃到其中一种状态|0⟩或者|1⟩与∼50%概率，也就是抛硬币。结果显示为数字读数、条形图和布洛赫球。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。