物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Tossing a quantum coin

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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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  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Tossing a quantum coin

物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Tossing a quantum coin

One of the examples I use is what is arguably the simplest useful quantum program that you can build: a simulated coin toss.
We will go into more detail about the quantum coin toss in Chapter 4, Starting at the Ground Level with Terra, but I will use that program as an example here. It is very small, and not too complicated to understand.
As we discussed briefly in Chapter 2, Quantum Computing and Qubits with Python, a quantum computer, in contrast to a classical computer, provides you with probabilistic, or randomized, computation. In this case, we set up our qubit as a superposition that results in probabilities to get an outcome of 0 or 1 , or heads or tails in coin toss nomenclature, when we measure the qubit.

Build the quantum circuit and then run it. This is the circuit we will come back to later in the book, on the Qiskit” side of things:

  1. Log in to IBM Quantum Experience at https: / quantum-computing . ibm. com/composer.
  2. From IBM Quantum Experience”, select Circuit Composer from the left pane.
  3. Create a new circuit.
  4. Find the gates that you need.
    In this recipe, we will just use two quantum instructions, one of which we briefly discussed in Chapter 2, Quantum Computing and Qubits with Python, in the Hadamard gate recipe. Remember that the H gate takes the input qubit and creates a superposition.
    We will also use a measurement instruction to measure the qubit and write the result to the classical bit line at the bottom of the score.

物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Moving between worlds

Now you have seen how to create your quantum scores in Circuit Composer, and how to run them on a simulator, and on a real IBM quantum computer. But the rest of the book will be about working in Qiskit” with your programs. Do we just say farewell to IBM Quantum Experience” then?
Not so fast. IBM Quantum Experience ${ }^{*}$ is a great environment for learning how to build quantum scores, and you do not have to troubleshoot Python code or worry about your environment being up to date (IBM takes care of that for you), and it is actually pretty easy to take what you create in IBM Quantum Experience and just move it over to Qiskit”.
You have two options:

  • Qiskit”: With Qiskit” code export, your quantum score is translated into Python code that you can paste directly into your Python interpreter and run. This is a one-way trip from IBM Quantum Experience” to Qiskit”.
  • QASM: Underneath the covers, IBM Quantum Experience” runs OpenQASM (Quantum Assembly Language) code to keep track of your scores. You can export your quantum scores as QASM from the Code Editor. You can then use the QuantumCircuit. from_qasm_str() method in Qiskit” to import that code. To go the other way, use $. qasm () to export your circuit from Qiskit” and then paste into Code Editor to go the other way.

物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Technical requirements

The quantum programs that we discuss in this chapter can be found here: https:// github . com/Packt Publishing/Quantum-Computing-in-Practice-withQiskit-and-IBM-Quantum-Experience/tree/master/Chapter $04 .$

You can run the recipes in this chapter in your local Qiskit’ environment that you set up as part of Chapter 1, Preparing Your Environment, or you can run them in the notebook environment of the IBM Quantum Experience”.
If you run them in your local environment, I’d recommend using the built-in Spyder iPython editor from your Anaconda installation. That is the editor used to build and run the samples in this book.
In the code examples in this book, you will sometimes see the following line of code:
from IPython. core.display import display
Depending on your environment, iPython might not display graphical output directly in the output. If this is the case, you can use the display () method to force the output, like this:
display (qc. draw (‘mpl’))This example prints the quantum circuit qc to the iPython console.

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量子计算代考

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我使用的一个例子是可以说是你可以构建的最简单有用的量子程序:模拟抛硬币。
我们将在第 4 章中更详细地介绍抛掷量子硬币,使用 Terra 从地面开始,但我将在此处使用该程序作为示例。它非常小,而且理解起来并不复杂。
正如我们在第 2 章“使用 Python 的量子计算和量子比特”中简要讨论的那样,与经典计算机相比,量子计算机为您提供概率或随机计算。在这种情况下,我们将我们的量子比特设置为一个叠加,当我们测量量子比特时,导致得到结果的概率为 0 或 1,或者在掷硬币命名法中出现正面或反面。

构建量子电路,然后运行它。这是我们将在本书后面的“Qiskit”方面回到的电路:

  1. 通过 https://quantum-computing 登录 IBM Quantum Experience。ibm。com/作曲家。
  2. 从 IBM Quantum Experience”,从左侧窗格中选择 Circuit Composer。
  3. 创建一个新电路。
  4. 找到您需要的大门。
    在这个秘籍中,我们将只使用两条量子指令,其中一条我们在第 2 章“量子计算和 Python 的量子比特”中的 Hadamard 门秘籍中简要讨论过。请记住,H 门采用输入量子比特并创建叠加。
    我们还将使用测量指令来测量量子位并将结果写入分数底部的经典位线。

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现在您已经了解了如何在 Circuit Composer 中创建量子分数,以及如何在模拟器和真正的 IBM 量子计算机上运行它们。但本书的其余部分将是关于在 Qiskit 中使用您的程序。那么,我们是否只是告别 IBM Quantum Experience 呢?
没那么快。IBM 量子体验∗是学习如何构建量子分数的绝佳环境,您不必对 Python 代码进行故障排除或担心您的环境是最新的(IBM 会为您处理),实际上很容易获得您想要的在 IBM Quantum Experience 中创建,然后将其移至 Qiskit”。
你有两个选择:

  • Qiskit”:通过 Qiskit” 代码导出,您的量子分数将被转换为 Python 代码,您可以将其直接粘贴到 Python 解释器中并运行。这是从 IBM Quantum Experience“到 Qiskit”的单程旅行。
  • QASM:在幕后,IBM Quantum Experience”运行 OpenQASM(量子汇编语言)代码来跟踪您的分数。您可以从代码编辑器将您的量子分数导出为 QASM。然后您可以使用 QuantumCircuit。Qiskit 中的 from_qasm_str() 方法”以导入该代码。反之,使用 $。qasm () 从 Qiskit 导出您的电路”,然后粘贴到代码编辑器中以另一种方式。

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我们在本章中讨论的量子程序可以在这里找到:https://github。com/Packt Publishing/Quantum-Computing-in-Practice-withQiskit-and-IBM-Quantum-Experience/tree/master/Chapter04.

您可以在作为第 1 章准备环境的一部分设置的本地 Qiskit 环境中运行本章中的食谱,也可以在 IBM Quantum Experience 的笔记本环境中运行它们。
如果您在本地环境中运行它们,我建议您使用 Anaconda 安装中的内置 Spyder iPython 编辑器。那是用于构建和运行本书中示例的编辑器。
在本书的代码示例中,您有时会看到以下代码行:
来自 IPython。core.display import display
根据您的环境,iPython 可能不会直接在输出中显示图形输出。如果是这种情况,可以使用 display() 方法强制输出,像这样:
display (qc.draw (‘mpl’)) 这个例子将量子电路 qc 打印到 iPython 控制台。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

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