17、利用 Ignis 优化量子操作

利用 Ignis 优化量子操作

利用 Ignis 优化量子操作

在量子计算领域,我们已经在理想化的 Qiskit Aer 模拟器上运行过程序,也在实际的 IBM Quantum 机器上进行过实践。我们知道,真实的量子比特存在噪声,目前还不能期望量子计算机解决具有重大规模的实际现实问题。而在实现这一未来应用的道路上,需要应对和减轻噪声与误差,Qiskit Ignis 就发挥着重要作用。

1. 本章内容概述

本章将探讨以下几个方面:
- 探索量子比特以了解 T1、T2、误差和门
- 比较芯片上的量子比特
- 估算可执行的门数量
- 通过读取校正纠正预期结果
- 用量子纠错减轻意外情况

2. 探索量子比特以了解 T1、T2、误差和门

当我们将经过模拟器验证的完美量子程序发送到实际的量子计算机时,会遇到一些问题,其中一个重要因素就是噪声。在量子计算机中,噪声在不同后端、同一后端的不同量子比特、不同类型的门以及每个量子比特的读取之间都存在差异。

2.1 所需文件

可以从以下链接下载所需文件:https://github.com/PacktPublishing/Quantum-Computing-in-Practice-with-Qiskit-and-IBM-Quantum-Experience/blob/master/Chapter08/ch8_r1_gates_data.py

2.2 涉及的量子比特属性

我们将使用 backend.properties() Qiskit 方法提取以下量子比特属性:
| 属性 | 描述 |

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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