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量子电路仿真优化

本目录包含量子电路仿真优化的实践示例和测试代码，涵盖了跨框架优化、电路可视化、脉冲控制等多个方面的应用。

📚 目录

1. 量子电路可视化 (grv.ipynb)

使用 Graphviz 库创建量子电路的蓝图式可视化示意图。该示例展示了如何： - 使用有向图表示量子电路结构 - 定义量子比特、量子门、测量和经典寄存器节点 - 绘制控制关系和数据流

主要特点： - 清晰的电路拓扑结构展示 - 蓝图风格的视觉设计 - 支持复杂控制关系的可视化

2. 跨框架优化测试 (qiskit_test.ipynb)

演示如何在 Qiskit 和 Qibo 框架之间进行电路转换和优化。该示例包含： - Qiskit 电路创建与优化 - 使用跨框架接口进行电路转换 - 获取详细的优化统计信息 - 在 Qibo 中执行优化后的电路

优化特性： - 支持 0-3 级优化级别 - 自动门约简和电路深度优化 - 详细的性能指标（门减少率、优化时间等）

3. Sim-Fusion 混合优化测试 (simfusiontest.ipynb)

测试 Sim-Fusion 优化算法，该算法结合了 TKET 和 Qibo 的优势： - TKET 预处理优化 - Qibo 融合优化 - 混合优化策略 - 综合性能评估

性能指标： - 门数量和深度减少百分比 - 优化效率分数（%/s） - 内存使用情况 - 综合改进分数

4. 多控门分解与脉冲控制 (testcccx.ipynb)

探索高级量子门技术的实现： - 多控制 X 门（MCSX）的创建 - Toffoli 门分解 - 脉冲级量子控制 - QASM 文件导出

技术要点： - 使用辅助量子比特进行复杂门分解 - qibolab 脉冲序列控制 - 高斯和矩形脉冲包络 - 驱动与读取脉冲的时序管理

🔧 依赖环境

运行这些 notebook 需要以下环境：

# 核心框架
pip install qiskit qibo

# 可视化工具
pip install graphviz

# 高级功能
pip install pytket qibolab matplotlib

# 优化工具
pip install sim-fusion

📖 使用建议

  1. 初学者路径：从 grv.ipynb 开始，理解量子电路的基本结构
  2. 框架转换：学习 qiskit_test.ipynb，掌握跨框架优化方法
  3. 高级优化：研究 simfusiontest.ipynb，了解混合优化策略
  4. 硬件控制：深入 testcccx.ipynb，探索脉冲级控制

🎯 学习目标

通过这些实践示例，你将学会： - ✅ 量子电路的可视化方法 - ✅ 跨框架量子编程技巧 - ✅ 量子电路优化算法的应用 - ✅ 脉冲级量子控制的基本原理 - ✅ QASM 代码生成与导出

📊 性能基准

优化方法 门减少率 深度减少率 典型耗时
Qiskit Level 2 40% 30% ~150ms
Sim-Fusion 25% 0-50% ~300ms
Qibo Fusion 10-20% 20-40% ~10ms

注：实际性能取决于电路复杂度和硬件配置

🔗 相关资源

最后更新: 2026-01-26