量子电路仿真优化¶

本目录包含量子电路仿真优化工具，主要是tket-qibo集成项目。

📁 目录结构¶

src/¶

核心优化算法和工具

examples/¶

使用示例和演示脚本

validation/¶

验证和测试脚本

根目录¶

主要演示和集成脚本

📋 文件列表¶

核心模块 (src/)¶

算法实现¶

algorithms.py - 量子算法实现
quantum_algorithm_comparison.py - 算法对比分析

优化引擎¶

optimization_engine.py - 优化引擎核心
performance_optimizer.py - 性能优化器
sim_fusion_optimizer.py - 单量子门融合优化器
hybrid_optimizer.py - 混合优化策略

电路转换¶

circuit_converter.py - 电路格式转换
gate_mapping.py - 量子门映射
cross_framework_interface.py - 跨框架接口

基准测试¶

benchmark_circuits.py - 基准电路定义
performance_comparison.py - 性能对比工具
statistical_analysis.py - 统计分析工具

报告和推荐¶

report_generator.py - 测试报告生成器
strategy_recommender.py - 优化策略推荐
qibojit_integration.py - QiboJIT集成

示例脚本 (examples/)¶

基础示例¶

demo_usage.py - 基础使用演示
gate_support_demo.py - 量子门支持演示
simple_quantum_demo.py - 简单量子电路演示
quantum_algorithm_demo.py - 量子算法演示
final_quantum_demo.py - 综合演示

性能分析¶

performance_comparison_demo.py - 性能对比演示
performance_profiler.py - 性能分析工具
auto_optimizer.py - 自动优化演示

最小工作示例 (MWE)¶

mwe_scenario_a_qiskit_to_qibo.py - Qiskit到Qibo转换
mwe_scenario_b_qasm_conversion.py - QASM格式转换
mwe_scenario_c_optimization_levels.py - 优化级别演示
cross_framework_examples.py - 跨框架示例

验证脚本 (validation/)¶

performance_validation.py - 性能验证脚本

根目录脚本¶

cross_framework_optimizer.py - 跨框架优化器主程序
sim_fusion.py - 单量子门融合工具

🎯 主要功能¶

1. 电路优化¶

单量子门融合 (SimFusion)¶

相邻单量子门合并
减少量子门数量
提高执行效率

跨框架优化¶

tket ↔ Qibo转换
QASM格式支持
统一优化接口

2. 性能分析¶

基准测试¶

标准电路测试集
多维度性能指标
统计显著性分析

性能对比¶

不同框架对比
优化前后对比
可扩展性分析

3. 智能推荐¶

优化策略¶

自动选择优化方法
基于性能数据推荐
自适应优化级别

📊 代码示例¶

基础电路优化¶

from circuit_converter import CircuitConverter
from sim_fusion_optimizer import SimFusionOptimizer

# 转换电路
converter = CircuitConverter()
qibo_circuit = converter.qiskit_to_qibo(qiskit_circuit)

# 单量子门融合优化
optimizer = SimFusionOptimizer()
optimized = optimizer.optimize(qibo_circuit)

跨框架接口¶

from cross_framework_interface import CrossFrameworkInterface

# 创建接口
interface = CrossFrameworkInterface()

# Qiskit -> Qibo
qibo_circ = interface.convert(qiskit_circ, "qiskit", "qibo")

# 应用优化
optimized = interface.optimize(qibo_circ, level=2)

性能基准测试¶

from benchmark_circuits import QuantumBenchmarks
from performance_comparison import PerformanceComparator

# 创建基准电路
benchmarks = QuantumBenchmarks()
circuits = benchmarks.get_all_benchmarks()

# 运行性能对比
comparator = PerformanceComparator()
results = comparator.compare(circuits, backends=["numpy", "qibojit"])

🔬 技术细节¶

优化级别¶

Level 0: 无优化¶

原始电路
用于性能基准

Level 1: 基础优化¶

单量子门融合
冗余门消除

Level 2: 高级优化¶

电路重排
门分解优化
特定硬件适配

Level 3: 激进优化¶

全局电路优化
自定义门分解
深度优化策略

支持的框架¶

框架	转换支持	优化支持	状态
Qiskit	✅	✅	稳定
Qibo	✅	✅	稳定
Cirq	✅	⚠️	实验性
pytket	✅	✅	稳定

性能指标¶

测量和对比： - 执行时间 - 电路运行时间 - 门数量 - 优化前后门数 - 电路深度 - 电路深度减少 - 内存使用 - 内存占用 - 保真度 - 优化后精确度

📈 使用场景¶

1. 算法研究¶

快速原型开发
跨框架验证
性能优化

2. 电路设计¶

电路转换
自动优化
性能预测

3. 教学演示¶

框架对比
优化效果展示
实践教学

🔧 依赖项¶

核心框架¶

Qibo
pytket
Qiskit（可选）
Cirq（可选）

数值计算¶

NumPy
SciPy

可视化¶

Matplotlib
Seaborn

数据分析¶

Pandas
NumPy

📚 最佳实践¶

1. 电路转换¶

# 先验证电路兼容性
if interface.check_compatibility(circuit):
    optimized = interface.convert_and_optimize(circuit)

2. 性能测试¶

# 使用多组测试数据
for size in [4, 8, 12, 16]:
    result = benchmark.run(size)
    results.append(result)

3. 结果分析¶

# 统计显著性检验
if statistical_analysis.is_significant(results):
    report_generator.generate(results)

🎓 学习要点¶

电路优化技术
单量子门融合原理
电路等价变换
优化策略选择
跨框架集成
统一接口设计
格式转换挑战
性能权衡
性能分析
基准测试方法
统计分析技术
结果可视化

🚀 高级功能¶

自定义优化器¶

class CustomOptimizer(SimFusionOptimizer):
    def optimize(self, circuit):
        # 自定义优化逻辑
        return optimized_circuit

批量处理¶

# 处理多个电路
results = interface.optimize_batch(circuits, parallel=True)

性能预测¶

# 预测优化效果
predicted = strategy_recommender.predict(circuit)