qiskit专题

from qiskit.providers.aer import QasmSimulator报错

问题:使用以下代码导入模拟器的包报错: from qiskit.providers.aer import QasmSimulator 报错信息: F:\Pycharm\venv\Scripts\python.exe F:/Pycharm/qiskit_test.pyTraceback (most recent call last):File "F:\Pycharm\qiskit_test.

IBM Qiskit量子机器学习速成(六)

量子卷积神经网络 卷积和池化:卷积神经网络的必备成分 卷积神经网络被广泛应用于图像和音频的识别当中,关键在于“卷积”操作赋予神经网络统筹学习数据的能力。 执行卷积操作需要输入数据与卷积核,卷积核首先与输入数据左上角对齐,随后逐个计算对应位置处两个数字之积。当对卷积核中所有的元素均执行该乘积操作后,将结果全部加起来作为新的输出。在下图中,我们可以看到卷积核最多只能输出9个数据(就像游戏2048

IBM Qiskit量子机器学习速成(二)

分类与回归 本章节介绍如何使用量子神经网络处理机器学习中的分类与回归任务。一般而言,我们将这两大内容归类为“监督学习(supervised learning)” 一般流程 使用量子神经网络处理分类与回归任务的一般步骤如下: 创建参数化电路,参数可以是Parameter(单参数)、由Parameter组成的列表或ParameterVector(多参数)将参数化电路传入量子神经网络(Estim

IBM Qiskit量子机器学习速成(一)

声明:本篇笔记基于IBM Qiskit量子机器学习教程的第一节,中文版译文详见:https://blog.csdn.net/qq_33943772/article/details/129860346?spm=1001.2014.3001.5501 概述 首先导入关键的包 from qiskit import QuantumCircuitfrom qiskit.utils import al

量子计算 qiskit_使用Qiskit进行量子误差校正

量子计算 qiskit If you have heard about quantum computers you have likely heard about quantum error correction. If not, Quantum computing is the use of phenomena of quantum mechanics such as superpos