6、量子计算:从电路构建到程序运行

量子计算:从电路构建到程序运行

1. 量子硬币抛掷与电路转换

1.1 量子硬币抛掷结果

在实际量子计算机上进行量子硬币抛掷实验时,其结果通常与模拟器上的结果相似。不过,若运行程序的物理量子比特失衡,更倾向于某一种结果,情况就会有所不同。因为实际的量子比特是物理实体,并非完美的数学抽象。

1.2 非模拟器后端的基础门

非模拟器后端只能运行一组基础门,其他所有门都由这些基础门构建而成。当运行量子程序时,软件会对其进行解释,将复杂的高级门架构转换为仅由一组基础门(u1、u2、u3、id 和 cx)组成的基本量子程序。实际上,在 Qiskit® 中编写的所有量子程序都可以仅使用这些门来表示。可以在 IBM Quantum Experience® 网页控制台的“Your backends”部分,点击感兴趣的后端,查看量子后端使用的基础门。

1.3 门的转换(转译)

将程序中的门转换为后端可以运行的基础门的过程称为转译,这一过程在程序运行之前完成。转译器会将输入的程序转换为基础门,然后在后端运行。不过,常规使用的门并不总是能直接转换为单个基础门,有时转译器需要进行一些工作,用其他门的组合替换原有的门。

例如,在 IBM 的 5 量子比特机器上运行简单的量子硬币抛掷程序时,原始程序和转译后的程序变化不大。H 门现在变成了输入为 0 和 π 的 U2 门,简化的 3 量子比特程序被后端实际的 5 量子比特所取代,但电路的深度保持不变,仍为两个门的长度。

对于更复杂的电路,情况会变得更加复杂。以 Grover 搜索算法为例,除了 X 和 H 门外,还有更复杂的门,如具有两个输入和一个输出

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建求解过程,重点关注不确定性处理方法需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习交叉验证。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值