介绍 使用numpy和scipy库用Python3编写的基本量子化学程序。 当前，该程序完全支持RHF，UHF，CIS，TDHF，DFT，CCSD和CCSD（T）。 我的下一个计划是在程序中实现DFT。 我使用Attlia Szabo和Neil S. Ostlunds的《现代量子化学：高级电子结构理论入门》和《计算量子化学手册》的David B. Cooks作为我对电子结构计算背后的理论和方法的主要参考。 的开发人员资源对于项目的成功也是非常宝贵的，并且拥有许多出色的教程和编程示例。 指示 要运行此程序，请将所需的molfiles和basisset文件添加到molfiles和basisset目录中。 接下来，编辑src/main/main.py menu()函数，以便进行所需的计算，例如， def menu (): start ( 'H2O.mol' , 'STO-3G.g

QGIS的高级视域分析 版本：1.2 支持的QGIS版本：3.x 许可证：GNU GPLv3 文档： 作者：ZoranČučković（） 介绍： 用于QGIS的视域分析插件可通过数字高程模型从给定的观察点计算可见表面。 该插件旨在用于更复杂的建模，例如可见地平线以下的深度或成组的点之间的可见性网络。 对于形成一组固定点的多个视域计算，该功能特别有效。 安装： 该插件可以从官方QGIS存储库中以其他方式安装（在QGIS中，转到插件->管理并安装...）。 如果最新的插件版本标记为“实验性”，请确保启用实验性版本。 如果无法正常安装，可以手动安装插件： 首先，您需要找到QGIS plugins文件夹。 在Windows上，它将是“ C：\ users \ username \ AppData \ Roaming \ QGIS \ QGIS3 \ profiles \ defa

MonteCarlo.jl：Julia中的古典和量子蒙特卡洛模拟

Qiskit Metal 量子硬件设计与分析 量子器件设计项目 我们很高兴地邀请您加入这一革新量子器件的旅程。这是首个开放源代码项目，供工程师和科学家轻松设计超导量子器件。 Qiskit-metal已在Apache 2.0下获得许可。 IBM对qiskit-metal的输出不保留任何版权。 获取帮助：松弛 使用松弛通道。加入，然后加入#metal渠道与开发人员和其他参与者进行交流。您也可以使用此渠道查询合作。 文献资料 安装后，您可以打开像这样的文档 import qiskit_metal qiskit_metal . open_docs () 除非您愿意，否则无需构建文档。代替构建文档，您可以在找到它们。 如果选择构建文档，则可以通过在docs文件夹中的外壳中运行python build_docs.py来进行构建。 安装 影片指示 文字说明 您可以在此页面顶部以zip文件的形式下载代

matlab代码做游戏量子游戏中的纳什均衡 这是一种类似于梯度下降法的蛮力方法，目的是在随机量子博弈中找到纳什均衡点。 先决条件 这是一个MATLAB程序。 该程序需要QETLAB（量子纠缠理论实验室），它是用于探索量子纠缠理论的MATLAB工具箱。 要安装QETLAB，请访问此。 运行代码 首先运行文件PartialTraceModified.m ：这是PartialTrace包含的内置PartialTrace函数的修改版本。 通过修改，我们可以计算符号矩阵的部分迹线。 接下来运行文件generate_random_game.m ：该文件用于生成随机量子游戏。 该文件将有两个输入： 玩家A可用的策略数量 玩家B可用的策略数量 运行文件find_equilibrium.m ：该文件将运行蛮力算法来找到在上一步中生成的随机量子博弈的平衡。 该文件中的重要参数是： 设置linear_update_method = true使用线性更新方法，设置linear_update_method = false使用矩阵指数更新方法 将total_iterations设置为所需值。 当前值为total_

Quantumult-X:自用Quantum X资源整理

一本好书

快速保真地制备量子态是量子系统的关键问题。 我们提出了两种基于尖端强化学习方法的改进算法，用于在量子自旋系统中从初始状态翻转到目标状态。 探索与开发之间的平衡以及状态空间的大小是强化学习方法的关键因素。 在第一个算法中，我们提出了一种改进的-贪心策略，而不是-贪心策略，以平衡勘探和开发。 此外，我们使用最终状态的保真度作为奖励，并在每个持续时间内利用分段恒定驾驶协议。 结果表明，该算法的校正率大于采用-贪心策略的Q学习。 但是，如果从一个状态到下一个状态的旋转角度太小，仍然会花费大量的时间资源。 因此，我们在第二种改进的Q学习算法（MQL）中初始化状态动作值表以减少状态空间，可以发现学习效率大大提高了。

量子计算 我将在此存储库中实现各种量子算法。 该存储库使用Cirq和Tensorflow Quantum。 如果有时间，我将在其中的每一个上制作视频，当我这样做时，链接将在此处： 实施算法 TensorFlow-Quantum（TFQ）和Cirq 用于不同TFQ实验的代码。 包括原始代码和教程（以及从pennylane到tfq的翻译教程）。 有关以下内容的视频讨论： : 目前包括： 单Qubit分类器 用QML解决XOR 复制“用量子变分电路进行强化学习” TFQ中的量子近似优化算法（QAOA） TFQ中的变分量子本征求解器（VQE）：包括1个和2个量子位哈密顿量和的复制 用于TFQ中VQE的Rotosolve优化器：来自 VQE用于Cirq中的任意多个量子位 自定义ParameterShift和Adam优化与TFQ的比较 潘妮兰 Pennylane实验的代码（主要来自黑客

Cirq是一个Python库，用于编写，操纵和优化量子电路，并在量子计算机和仿真器上运行它们。 安装和说明文件 Cirq文档可从。 最新的cirq的预发行版本的文档（跟踪存储库的master分支；如果pip install --pre cirq会得到什么），可从。 最新的cirq稳定版本的文档（通过pip install cirq获得的pip install cirq ）可从。 有关Cirq的最新新闻，请注册！ 你好Qubit 一个简单的示例，可以帮助您入门和运行： import cirq # Pick a qubit. qubit = cirq . GridQubit ( 0 , 0 ) # Create a circuit circuit = cirq . Circuit ( cirq . X ( qubit ) ** 0.5 , # Square root of