Preparing the interactive workspace…Etkileşimli çalışma alanı hazırlanıyor…
00
Kuantum Makine Öğrenmesi
N/M Kuantum YZ
Varyasyonel bir kuantum devresini doğrudan tarayıcıda eğitin. Eğitilebilir parametreleri tanımlayın, Pauli beklentisinden bir maliyet oluşturun ve parametre kaydırma gradyanlı eniyileyicinin nasıl yakınsadığını izleyin; kurulum ve donanım gerekmez.
paramexpect <Z>parametre kaydırmatarayıcı içi eğitim
Aktif deney özeti hazırlanıyor…
01
01 / Varyasyonel sistemler
İncelenebilir bir eğitim çalıştırması.
Bir N/M modeli seçin, her eniyileme adımını izleyin ve aynı kaynağı Çalışma Alanı'na taşıyın. Tarayıcı simülatörü deneyi yerel ve yeniden üretilebilir tutar.
Model
N/M modeliEditöre yükle
module rotation_fit;
fn main() {
let q: QReg<1> = qreg[1];
param w: Angle = 0.3;
Ry(q[0], w);
let cost = expect Z(q[0]);
metric z = expect Z(q[0]);
return cost;
}0.40
50
Model dosyaları ve karşılaştırmalarDışa/içe aktarın, eniyileyicileri karşılaştırın veya isteğe bağlı kernel aracını çalıştırın.
Bloch küresi — durum yörüngesi
Bloch küresi yörüngesini canlandırmak için tek kübitli modeli eğitin.
Adıma göre maliyet
Bir model seçip maliyetin yakınsamasını izlemek için Eğit düğmesine basın.
Benchmark başlatıcısı hazırlanıyor…
Klasik ve kuantum model karşılaştırması
Dört sabit model ailesini aynı ayrılmış veri üzerinde karşılaştırın: çoğunluk referansı, lojistik regresyon, RBF kernel ridge ve varyasyonel kuantum sınıflandırıcı. Bu deney editördeki devreyi değil, seçilen veri setini kullanır.
02
02 / Uygulamalı deneyler
Karar sınırlarından moleküler enerjiye.
Aynı ölçülmüş maliyet akışını sınıflandırma, VQE, bağ taraması ve eğitilebilirlik analizinde kullanın. Her panel modelini, çıktısını ve pratik sınırını açıkça belirtir.
Varyasyonel kuantum sınıflandırıcı
İki kümeden oluşan etiketli küçük bir veri kümesi kullanılır. Her nokta açı kodlamasıyla tek bir kübite yazılır; model sign(<Z>) üzerinden sınıfı öngörür. Eğitim, öğrenilen karar sınırının sınıfları ayırması için ağırlıkları eniyiler. Gölgeli alan modelin özellik uzayındaki öngörüsüdür.
sınıf +1 sınıf -1
Tek kübitli <Z> doğrusal bir sınır üretir; çok kübitli ansatz yapıları (yol haritası) doğrusal olmayan karar sınırlarını mümkün kılar.Öğrenilen karar sınırını görmek için sınıflandırıcıyı eğitin.
VQE — moleküler taban durum
Varyasyonel kuantum özdeğer çözücüsü, iki kübitli H₂ benzeri Hamiltonyenin <H> değerini donanım açısından verimli bir ansatz üzerinde en aza indirir. Eniyileyici enerjiyi kesin taban durum enerjisine yaklaştırır; bu, yakın dönem kuantum algoritmalarının temel örneklerinden biridir.
<H> değerinin taban durum enerjisine yakınsamasını izlemek için VQE'yi çalıştırın.
Hamiltonyen
I-0.4804
Z0+0.3435
Z1-0.4347
Z0 Z1+0.5716
Y0 Y1+0.0910
X0 X1+0.0910
Ayrışma eğrisi (bağ uzunluğu taraması)
Model H₂ molekülünün potansiyel enerji yüzeyini çıkarmak için VQE'yi farklı bağ uzunluklarında çalıştırın. Turuncu noktalar VQE enerjilerini, mor kesikli çizgi kesin taban durumunu gösterir. Kuyunun dibi denge bağ uzunluğunu işaretler.
Molekülün potansiyel enerji eğrisini çizmek için taramayı çalıştırın.
Barren plateau incelemesi
Bazı devre aileleri ve hedef fonksiyonlarında ölçek büyüdükçe gradyanlar çok küçülebilir. Bu panel 1–5 kübitli rastgele, donanım açısından verimli ansatz yapılarını örnekler ve Var(d<Z>/dθ) değerini ölçer. Bu küçük deney üstel bir ölçeklenme yasasını kanıtlamaz.
Kübit sayılarına göre örneklenen gradyan varyansını karşılaştırmak için analizi çalıştırın.