Python高级技术之：`Python`的`Quantum Computing`库：`Qiskit`和`Cirq`的入门。

各位靓仔靓女，早上好/下午好/晚上好！我是今天的主讲人，咱们今天聊点硬核的，量子计算。别害怕，我保证尽量用人话把这玩意儿说清楚。

量子计算：不是科幻，是未来

量子计算这玩意儿，听起来就很高大上，好像只有谢耳朵才能玩得转。但实际上，随着Python的Quantum Computing库，比如Qiskit和Cirq的出现，我们这些凡人也能稍微窥探一下量子世界的美妙了。

当然，我得先泼一盆冷水，指望听完这节课就能用量子计算机破解银行密码，或者设计出划时代的药物，那是不可能的。量子计算还在发展初期，我们现在能做的，更多的是学习概念，掌握工具，为未来的量子时代做好准备。

Qubit：量子世界的“比特”

在经典的计算机中，信息的基本单位是比特（bit），要么是0，要么是1。但在量子世界，信息的基本单位是量子比特（qubit）。这玩意儿就厉害了，它可以同时是0和1，这就是量子叠加态。

你可以把一个普通的比特想象成一个开关，要么开，要么关。而量子比特呢？想象一个硬币，在旋转的时候，既不是正面，也不是反面，而是一种两者都有的状态。只有当你停止旋转，观察它的时候，它才会变成正面或者反面。

这种“薛定谔的猫”的状态，赋予了量子计算机强大的计算能力。它可以同时尝试多种可能性，而不需要像经典计算机那样一个一个地尝试。

Qiskit：IBM的量子计算厨房

Qiskit是IBM开源的量子计算框架，它提供了一套完整的工具，用于构建、编译和运行量子电路。你可以把它想象成一个量子计算的厨房，里面有各种各样的食材（量子门），你可以用它们来烹饪出美味的量子算法。

安装Qiskit

安装Qiskit非常简单，只需要使用pip命令即可：

pip install qiskit

一个简单的量子电路

让我们来创建一个简单的量子电路，实现Hadamard门操作。Hadamard门可以将一个量子比特从|0⟩态变成(|0⟩ + |1⟩)/√2的叠加态。

from qiskit import QuantumCircuit, transpile
from qiskit.providers.ibmq import IBMQ
from qiskit.visualization import plot_histogram

# 创建一个包含1个量子比特和1个经典比特的量子电路
circuit = QuantumCircuit(1, 1)

# 对量子比特应用Hadamard门
circuit.h(0)

# 测量量子比特，并将结果存储到经典比特中
circuit.measure(0, 0)

# 绘制量子电路
print(circuit)

这段代码做了什么呢？

1. QuantumCircuit(1, 1): 创建了一个量子电路，包含1个量子比特和1个经典比特。量子比特用于进行量子计算，经典比特用于存储测量结果。
2. circuit.h(0): 对第0个量子比特应用Hadamard门。
3. circuit.measure(0, 0): 测量第0个量子比特，并将结果存储到第0个经典比特中。
4. print(circuit): 打印量子电路的文本表示。

运行这段代码，你会看到量子电路的图形化表示。

模拟器运行

Qiskit提供了一个模拟器，可以在你的电脑上模拟量子电路的运行。

from qiskit import Aer, execute

# 使用模拟器
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')

# 将量子电路转换成可以在模拟器上运行的格式
compiled_circuit = transpile(circuit, simulator)

# 运行量子电路
job = execute(compiled_circuit, simulator, shots=1024)

# 获取结果
result = job.result()

# 获取测量结果的统计信息
counts = result.get_counts(compiled_circuit)

# 打印结果
print(counts)

# 可视化结果
plot_histogram(counts)

这段代码做了什么呢？

1. Aer.get_backend('qasm_simulator'): 获取Qiskit提供的QASM模拟器。
2. transpile(circuit, simulator): 将量子电路转换成可以在模拟器上运行的格式。
3. execute(compiled_circuit, simulator, shots=1024): 运行量子电路1024次。shots参数指定运行的次数，模拟器的结果是统计性的。
4. result.get_counts(compiled_circuit): 获取测量结果的统计信息。
5. plot_histogram(counts): 可视化测量结果。

运行这段代码，你会看到类似下面的输出：

{'0': 512, '1': 512}

这意味着，在1024次运行中，大约有一半的结果是0，一半的结果是1。这符合Hadamard门的预期行为。

真实量子计算机运行

如果你有IBM Quantum Experience的账号，你还可以将量子电路提交到真实的量子计算机上运行。

# 配置IBM Quantum Experience账号
IBMQ.save_account('YOUR_API_TOKEN')  #替换成你的API token
IBMQ.load_account()

# 获取可用的量子计算机
provider = IBMQ.get_provider(hub='ibm-q', group='open', project='main')
backend = provider.get_backend('ibmq_quito') # 或者其他可用的backend

# 将量子电路转换成可以在量子计算机上运行的格式
compiled_circuit = transpile(circuit, backend)

# 运行量子电路
job = backend.run(compiled_circuit, shots=1024)

# 获取job id
print(job.job_id())

# 等待job完成
from qiskit.tools.monitor import job_monitor
job_monitor(job)

# 获取结果
result = job.result()

# 获取测量结果的统计信息
counts = result.get_counts(compiled_circuit)

# 打印结果
print(counts)

# 可视化结果
plot_histogram(counts)

注意：在真实的量子计算机上运行量子电路可能需要排队，并且结果可能会受到噪声的影响。

Cirq：Google的量子计算游乐场

Cirq是Google开源的量子计算框架，它更加灵活，也更接近底层的硬件控制。你可以把它想象成一个量子计算的游乐场，里面有很多新奇的玩具（量子门），你可以自由地组合它们，创造出各种有趣的量子算法。

安装Cirq

安装Cirq也非常简单，只需要使用pip命令即可：

pip install cirq

一个简单的量子电路

让我们来创建一个简单的量子电路，实现一个Bell态。Bell态是一种特殊的量子纠缠态，两个量子比特的状态是相互关联的。

import cirq

# 创建两个量子比特
qubit0 = cirq.GridQubit(0, 0)
qubit1 = cirq.GridQubit(0, 1)

# 创建一个量子电路
circuit = cirq.Circuit()

# 对第一个量子比特应用Hadamard门
circuit.append(cirq.H(qubit0))

# 对两个量子比特应用CNOT门
circuit.append(cirq.CNOT(qubit0, qubit1))

# 测量两个量子比特
circuit.append(cirq.measure(qubit0, qubit1, key='result'))

# 打印量子电路
print(circuit)

这段代码做了什么呢？

1. cirq.GridQubit(0, 0): 创建一个位于网格坐标(0, 0)的量子比特。Cirq使用网格坐标来表示量子比特的位置。
2. cirq.Circuit(): 创建一个量子电路。
3. cirq.H(qubit0): 对第一个量子比特应用Hadamard门。
4. cirq.CNOT(qubit0, qubit1): 对两个量子比特应用CNOT门。CNOT门是一种受控非门，如果控制比特（qubit0）是1，则翻转目标比特（qubit1）。
5. cirq.measure(qubit0, qubit1, key='result'): 测量两个量子比特，并将结果存储到名为’result’的键中。
6. print(circuit): 打印量子电路的文本表示。

运行这段代码，你会看到量子电路的图形化表示。

模拟器运行

Cirq也提供了一个模拟器，可以在你的电脑上模拟量子电路的运行。

# 使用模拟器
simulator = cirq.Simulator()

# 运行量子电路
result = simulator.run(circuit, repetitions=1024)

# 获取测量结果
counts = result.histogram(key='result')

# 打印结果
print(counts)

这段代码做了什么呢？

1. cirq.Simulator(): 创建一个Cirq模拟器。
2. simulator.run(circuit, repetitions=1024): 运行量子电路1024次。repetitions参数指定运行的次数。
3. result.histogram(key='result'): 获取名为’result’的键的测量结果的统计信息。

运行这段代码，你会看到类似下面的输出：

Counter({0: 512, 3: 512})

这意味着，在1024次运行中，大约有一半的结果是00（0），一半的结果是11（3）。这符合Bell态的预期行为。

Qiskit vs Cirq：各有千秋

Qiskit和Cirq都是优秀的量子计算框架，它们各有优点和缺点。

特性	Qiskit	Cirq
开发方	IBM	Google
抽象程度	较高，易于上手	较低，更灵活
文档	完善，社区活跃	完善，示例丰富
硬件支持	IBM Quantum Experience	Google Quantum AI platform (理论上，未来)
适用场景	快速原型开发，教育，IBM量子计算机使用	高度定制化，底层控制，研究
编程风格	面向对象	更偏向函数式

选择哪个框架，取决于你的具体需求。如果你是初学者，或者想快速上手，Qiskit可能更适合你。如果你需要更多的灵活性和底层控制，Cirq可能更适合你。

量子计算的未来

量子计算仍然处于发展初期，但它已经展现出了巨大的潜力。随着量子硬件的不断发展，量子算法的不断创新，我们有理由相信，量子计算将在未来改变世界。

当然，量子计算也面临着许多挑战，比如量子比特的稳定性和纠错问题。解决这些问题需要大量的研究和投入。

总结

今天我们简单地介绍了量子计算的概念和两个常用的Python量子计算框架Qiskit和Cirq。希望通过今天的学习，你对量子计算有了一个初步的了解，并对未来的量子时代充满了期待。

记住，不要害怕新事物，勇于探索，你也可以成为量子计算领域的弄潮儿！

最后，给大家留个小作业：尝试用Qiskit或Cirq实现一个简单的量子算法，比如Deutsch算法或者Grover搜索算法。

祝大家学习愉快！下次再见！