物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Touring the IBM Quantum® Hardware with Qiskit®

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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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写量子计算Quantum computer方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写量子计算Quantum computer代写方面经验极为丰富,各种代写量子计算Quantum computer相关的作业也就用不着说。

我们提供的量子计算Quantum computer及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • 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|Touring the IBM Quantum® Hardware with Qiskit®

物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|What are the IBM Quantum® machines

This section is less of a recipe and rather more of a basic overview of the quantum components and processes that you will be encountering. If you’d rather jump ahead and start coding right away, then go to the next recipe.

With Qiskit”, you can run your quantum programs on two types of quantum computers: simulators and IBM Quantum” hardware. The simulators run either locally or in the cloud on IBM hardware. Generally speaking, running a simulator in the cloud gives you greater power and performance; ibmq_gasm_simulator – available online – lets you run fairly deep quantum programs on up to 32 qubits. Your local simulator performance depends on your hardware; remember that simulating a quantum computer gets exponentially harder with each qubit added.The actual IBM quantum computer hardware is located in an IBM lab and is accessed through the cloud. There are good reasons for this, so let’s walk through this recipe on how to set up and run a quantum computer with the superconducting qubits that IBM Quantum ${ }^{*}$ provides.

Superconducting quantum computers are extremely sensitive to noise such as electromagnetic radiation, sound waves, and heat. An isolated environment equipped with cryogenic cooling provides a location with as little disturbance as possible.
Quantum computers may use so-called Josephson junctions kept at cryogenic temperatures and manipulated by microwave pulses. Ordinary people do not possess this kind of hardware, so, in this book, we will use the freely available IBM quantum computers in the cloud for our quantum programming.

物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Locating the available backends

In Qiskit”, a backend represents the system on which you run your quantum program. A backend can be a simulator, like the local Aer simulator that we have used earlier. If you want to run your quantum programs on real quantum computers instead of on your local simulator, you must identify an IBM Quantum” machine as a backend to use, and then configure your quantum program to use it.
Let’s see the steps of what we’ll be doing:

  1. Start by importing the required classes and methods and load your account information. In this case, we use the IBMQ class, which contains the main hardware-related functions.
  2. Take a look at the machines that are available to your account.
  3. Select a generally available backend.
  4. Create and run a Bell state quantum program on the selected backend.
  5. Select a simulator backend and run the Bell state quantum program again for comparison.
    Getting ready
    In this recipe, we will use the IBMQ provider .backends () method to identify and filter available backends to run your programs and then use the provider.get backend () method to select the backend. In the example that follows, we will use the ibmqx2 and ibmq_qasm_simulator backends. We will then run a small quantum program on one of the hardware backends, and then on the simulator backend.
    The Python file in the following recipe can be downloaded from here: https : // github. com/PacktPublishing/Quantum-Computing-in-Practice-withQiskit-and-IBM-Quantum-Experience/blob/master/Chapter05/ch5_ r1_identifying_backends.py .

物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Comparing backends

The IBM Quantum” backends are all slightly different, from the number of qubits to the individual behavior and interaction between these. Depending on how you write your quantum program, you might want to run the code on a machine with certain characteristics.
The backend information that is returned by IBMQ is just a plain Python list and you can juggle the returned data with any other list. For example, you can write a Python script that finds the available IBM Quantum” backends, then run a quantum program on each of the backends and compare the results in a diagram that shows a rough measure of the quality of the backends’ qubits.

In this recipe, we will use a simple Python loop to run a succession of identical Bell-state quantum programs on the available IBM Quantum” backends to get a rough estimate of the performance of the backends.
Getting ready
The file required for this recipe can be downloaded from here: https://github .com/ PacktPublishing/Quantum-Computing-in-Practice-with-Qiskit-andIBM-Quantum-Experience/blob/master/Chapter05/ch5_r2_comparing_ backends . py.

物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Touring the IBM Quantum® Hardware with Qiskit®

量子计算代考

物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|What are the IBM Quantum® machines

本节不是一个秘诀,而是更多关于您将遇到的量子组件和过程的基本概述。如果您更愿意直接开始编码,请转到下一个秘诀。

使用 Qiskit”,您可以在两种类型的量子计算机上运行您的量子程序:模拟器和 IBM Quantum”硬件。模拟器可以在本地运行,也可以在 IBM 硬件上的云中运行。一般来说,在云中运行模拟器可以为您提供更强大的功能和性能;ibmq_gasm_simulator – 可在线获取 – 可让您在多达 32 个量子位上运行相当深的量子程序。您的本地模拟器性能取决于您的硬件;请记住,每增加一个量子比特,模拟量子计算机的难度就会成倍增加。实际的 IBM 量子计算机硬件位于 IBM 实验室,可通过云访问。这有充分的理由,所以让我们来看看如何设置和运行具有 IBM Quantum 的超导量子位的量子计算机∗提供。

超导量子计算机对电磁辐射、声波和热量等噪声极为敏感。配备低温冷却的隔离环境提供了一个尽可能少的干扰的位置。
量子计算机可以使用所谓的约瑟夫森结,保持在低温下并由微波脉冲操纵。普通人没有这种硬件,所以,在本书中,我们将使用云中免费提供的 IBM 量子计算机进行量子编程。

物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Locating the available backends

在 Qiskit 中”,后端代表您运行量子程序的系统。后端可以是模拟器,就像我们之前使用的本地 Aer 模拟器一样。如果您想在真正的量子计算机而不是本地模拟器上运行您的量子程序,您必须将 IBM Quantum 机器标识为要使用的后端,然后配置您的量子程序以使用它。
让我们看看我们将要做什么的步骤:

  1. 首先导入所需的类和方法并加载您的帐户信息。在这种情况下,我们使用 IBMQ 类,其中包含主要的硬件相关功能。
  2. 查看您的帐户可用的机器。
  3. 选择一个普遍可用的后端。
  4. 在选定的后端创建并运行贝尔状态量子程序。
  5. 选择一个模拟器后端,再次运行贝尔状态量子程序进行比较。
    准备
    在这个秘籍中,我们将使用 IBMQ 提供者 .backends () 方法来识别和过滤可用的后端来运行您的程序,然后使用 provider.get backend () 方法来选择后端。在下面的示例中,我们将使用 ibmqx2 和 ibmq_qasm_simulator 后端。然后,我们将在其中一个硬件后端上运行一个小型量子程序,然后在模拟器后端上运行。
    以下配方中的 Python 文件可以从这里下载:https : // github。com/PacktPublishing/Quantum-Computing-in-Practice-withQiskit-and-IBM-Quantum-Experience/blob/master/Chapter05/ch5_r1_identifying_backends.py。

物理代写|量子计算代写Quantum computer代考|Comparing backends

IBM Quantum 的后端都略有不同,从量子比特的数量到个体行为和它们之间的交互。根据您编写量子程序的方式,您可能希望在具有某些特征的机器上运行代码。
IBMQ 返回的后端信息只是一个普通的 Python 列表,您可以将返回的数据与任何其他列表混合使用。例如,您可以编写一个 Python 脚本来查找可用的 IBM Quantum 后端,然后在每个后端上运行一个量子程序,并在图表中比较结果,该图表显示了后端量子比特质量的粗略测量。

在这个秘籍中,我们将使用一个简单的 Python 循环在可用的 IBM Quantum 后端上运行一系列相同的贝尔态量子程序,以粗略估计后端的性能。
准备
可以从这里下载本配方所需的文件:https://github.com/PacktPublishing/Quantum-Computing-in-Practice-with-Qiskit-andIBM-Quantum-Experience/blob/master/Chapter05/ch5_r2_comparing_backends . py。

物理代写|量子计算代写Quantum computer代考| 请认准statistics-lab™

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

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