前言
在这个迅速发展的数字时代,量子计算作为一项潜力巨大的技术,正引领着计算领域的一场变革。随着量子理论研究的不断深入和量子硬件技术的不断进步,人们已经能够窥见量子计算带来的无限可能。本书旨在介绍量子计算的基本概念,并提供一个实用的编程框架,希望能够帮助读者了解并参与这场激动人心的技术变革。
量子计算的概念虽然源自深奥的物理学理论,但应用前景广泛。从加密、解密到复杂系统的模拟,量子计算展现出了独特的优势。为了使更多的人能够接触并熟悉量子计算,需要一个强大、灵活,且能够简化量子算法开发和实现过程的编程框架。
本书从介绍量子比特、量子逻辑门、量子纠缠等核心概念开始,通过具体的编程示例展示如何在现有的量子硬件上实现这些概念。此外,还介绍一些量子算法及编程应用实例,以及如何利用它们解决实际问题。
第1章主要从物理原理出发,深入浅出地介绍量子计算的基本概念,包括量子比特及其特性、量子计算的基本操作等,并通过实例帮助读者更好地理解和掌握量子计算的基本原理和方法。
第2章主要介绍本源量子计算科技(合肥)股份有限公司(本书简称“本源量子”)自主研发的量子计算编程框架QPanda的安装、使用,以及本源量子计算云平台的使用案例。
第3章详细介绍量子大数分解算法——Shor算法的组件原理及应用。首先介绍量子算术运算、量子傅里叶变换、量子相位估计,随后介绍Shor算法及其应用。
第4章介绍经典数据至量子数据的映射过程,即量子态制备算法。其中,详细介绍基于QPanda实现的编码到基向量、编码到量子比特旋转角度与相位、编码到振幅这3种算法。
第5章介绍量子搜索算法,包括振幅放大算法、格罗弗(Grover)算法及量子行走(Quantum Walk)搜索算法的基本原理,并介绍Grover算法与量子行走搜索算法的QPanda实现过程及其应用。
第6章介绍量子线性方程组求解器的基本原理及其应用,主要包括哈密顿量模拟、HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)算法及其应用、量子态层析。
第7章首先介绍一种在含噪声中等规模量子(Noisy Intermediate-Scale Quantum,NISQ)计算机上使用的量子算法——变分量子算法(Variational Quantum Algorithm,VQA)。它通过将经典计算机和量子计算机结合,使用基于优化或基于学习的方法来解决问题。随后,对量子近似优化算法(Quantum Approximation Optimization Algorithm,QAOA)、变分量子本征求解器(Variational Quantum Eigensolver,VQE)、量子机器学习算法进行详细介绍。
第8章介绍如何使用QPanda验证含噪声环境下量子算法的可靠性,主要包括量子计算机的运行机制、量子逻辑门分解、量子芯片拓扑结构映射、量子计算机的噪声、含噪声虚拟机的使用,以及量子程序实用分析工具等。
第9章首先介绍如何使用本源量子计算云平台运行量子算法,以及如何使用QPanda运行量子算法,随后介绍量子计算机性能分析指标。
第10章介绍本书涉及的量子计算数学基础。