13、量子编程中的QISKit:从模拟到真实设备的探索

量子编程中的QISKit:从模拟到真实设备的探索

1. 结果文档与QASM代码

获取结果文档相对棘手,因为它是一个不向用户程序公开的不透明对象。不过,可以保存之前编译的电路,并手动将其提供给模拟器以获得所需结果。需要记住的是,结果文档和编译格式对程序员来说是不透明的,原因是它们的格式可能会随时间变化,但了解其背后的工作原理总是有帮助的。

编译后的电路包含一段将程序转换为量子汇编(QASM)的内容,示例如下:

OPENQASM 2.0;
include "qelib1.inc";
qreg qr[1];
creg cr[1];
x qr[0];
measure qr[0] -> cr[0];

需要注意的是,QASM仅在运行于IBM Q Experience提供的远程模拟器时有用。

2. QISKit本地模拟器

由于IBM Q Experience中对真实量子设备的使用受信用系统限制,且信用会随使用而减少,因此不建议运行简单程序。为此,QISKit提供了多种模拟器以满足测试需求。以下是可用的本地和远程模拟器列表:
| 名称 | 描述 |
| — | — |
| local_qasm_simulator | 这是QISKit捆绑的默认Python模拟器,速度较慢但能完成任务。 |
| local_clifford_simulator(也称为local_qiskit_simulator) | 用C++编写的高性能模拟器,能进行逼真的噪声和错误模拟。 |
| ibmqx_qasm_simulator | Q Experience提供的24量

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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