Квантовое программирование на языке программирования Q#

Недавно узнал о языке программирования Q# пытался запустить программу Q# под Python не вышло вышло запустить простейшую программу под C# и то только установить один кубит кому интересно почитайте здесь https://docs.microsoft.com/ru-ru/quantum/overview/what-is-qsharp-and-qdk. Вопрос кто нибудь пробывал писать программы на этом языке?

Не знаю я давно не 1Сэсник.

Это все имитаторы кубитов на реальных машинах количество кубитов кажется не более 40 могу ошибаться но вопрос не в этом вопрос в том что чтобы запустить программу на Q# надо установить и настроить кучу инструментов которые к тому же часто корректно не работают.

например я сколько не мучился так и не смог выполнить до конца вот эту инструкцию https://docs.microsoft.com/ru-ru/quantum/quickstarts/install-python?tabs=tabid-conda

конкретно вот на этой инструкции все и заканчивалось python -c "import qsharp"

ни в какую я читаю книги по космологии.

Я на пенсии.

пишет не мугу импортировать модуль потому что он не установлен пытаешься установить модуль он корректно не устанавливается.

А если настраивать тоже под язык С# то кроме первой программы из списка ни чего не выполняется незнаю сплошные ошибки выскакивают конкретно ругается вот на этот оператор open Microsoft.Quantum.Intrinsic пишет нет такого.

Эйнштейн вообще не верил в квантовую физику.

Квантовая механика действительно впечатляет. Но внутренний голос говорит мне, что это ещё не идеал. Эта теория говорит о многом, но всё же не приближает нас к разгадке тайны Всевышнего.

Эйнштейн это сказал на V Сольвеевском конгрессе в Брюсселе в октябре 1927.

Кто нибудь читал о теории струн или о теории петлевой квантовой гравитации это вообще в голове не укладывается.

гравитация принципиально не квантуется.

А в теории струн утверждается что реальность состоит из 11 измерений.

В гравитации нет частицы переносчика раз, нет квантовой неопределенности два и кроме того чтобы объединить квантовую механику и гравитацию предлагается использовать эффект излучения Хокинга  и эффект Унру но пока результаты не утешительные.

Экклезиаст был прав...

Читал и про М-теорию это продолжение теории струн в некотором роде.

Я читал что на самом деле все гораздо проще для того чтобы продвинуть физику на новый уровень нужно произвести некоторые расчеты, а расчеты эти займут не менее 20 лет на самых современных суперкомпьютерах и если будет ошибка придется все пересчитывать заново. Так вот заниматься этими расчетами желающих пока не нашлось.

1. Теория черных дыр строится на двух теориях Эйнштейна, на специальной и общей теории относительности.
2. черные дыры деляться на 2 большие категории на Шварцшильдовские (стационарные) и вращающиеся.
3. В теории черных дыр рассматривается столкновение черных дыр и термодинаммика черных дыр.
4. Самым большим в мире специалистом по черным дырам был Стивен Хокинг он умер, сейчас основным специалистом по черным дырам является Роджер Пенроуз.
могу посоветовать почитать следующие книги: Стивен Габсер и Франс Преториус "Маленькая книга о черных дырах", Стивен Хокинг "Краткая история времени от большого взрыва до черных дыр", если интересуют формулы и научный подход есть книга Стивена Хокинга и Роджера Пенроуза "Природа пространства и времени геометрический образ вселенной".
5. В теории черных дыр очень сложная математика.

dp   2   ij          1       a b
__ =p + g   + g   + __ R    l l
du             ij    n  a,b

Это так называемое уравнение Райчаудхури-Ньюмена-Пенроуза
В этом уравнении n=2 для изотропных геодезических
и n=3 для времяподобных геодезических. Производная берется по аффинному параметру u отсчитываемому вдоль конгруэнции геодезических; p есть средняя скорость сближения  геодезических l касательные векторы к конгруэнции геодезических, которые ортогональны к гиперповерхности g это тензор есть величина дисторсии. Последнее слагаемое будучи умноженное на n непосредственно опредиляет приливные силы, из-за которых и происходит сближение геодезических.
Это уравнение описывает искривление гравитацией пространства-времени таким образом что геодезические сближаются.
Это одно из самых простых уравнений теории черных дыр.

Есть еще уравнение Эйнштейна, Сильное и слабое энергетические условия, типовое энергетическое условие куча чего еще например теорема сингулярности.

Описывать здесь теорию черных дыр не имеет ни какого смысла.

Вообще бозонные измерения, отрицательная плотность   материи и отрицательная гравитация, отрицательная энергия это лучше ученым оставить пусть разбираются.

Виртуальная и дополнительная реальность, искусственный интеллект, машинное обучение это все интересно, но не для меня.

Что было, то и будет; и что делалось, то и будет делаться, и нет ничего нового под солнцем. Экклезиаст был прав.

Давно хотел заняться изучением языка программирования Active Oberon пожалуй пришло время.

Кстати тензор кривизны пространства-времени эйнштейна разворачивается в целую систему не комплифицированных дифференциальных уравнений.

Кварк-глюонная плазма состоит из кварков, адронов и глюонов.
Кварки делятся на верхний, нижний, очаровательный и странный.
Адроны делятся на барионы и мезоны.
Все частицы обладают в полной мере полным набором квантовых чисел.

Для описания глюонов используется квантовая хромодинамика.

Девиацией двух бесконечно близких геодезических линий называется отклонение этих линий между собой.

Одного не могу понять какая связь между испанским нападающем и 1С?

По оценке Тегмарка ближайшая от нас вселенная 4-го уровня находиться на расстоянии 10 в степени 10 в степени 29 метров то есть это 1 с 100 октиллионами нулей. Вселенная четвертого уровня это вселенная в которой могут существовать любые математически возможные законы физики по классификации Тегмарка, не путать с классификацией вселенных по Кардашову.

Чехов сказал одну очень умную фразу. Кто писал не знаю, а я дурак читаю.

from scipy import integrate
import numpy as np
def f(y, x):
    return -2.0 * y
xi = np.linspace(0, 1, 10)
y0 = 1.0
sol = integrate.odeint(f, y0, xi)
print(sol)

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
data = np.loadtxt("data.txt")
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.set_xlim(-1.0, 11.0)
ax.set_ylim(-1.1, 1.1)
ax.set_xlabel(r"$x$")
ax.set_ylabel(r"$f(x)$")
ax.set_title(u"Данные из файла")
ax.plot(data[:, 0], data[:, 1], "ko-", label=r"$d_1$")
ax.plot(data[:, 0], data[:, 2], "gs-", label=r"$d_2$")
ax.legend(loc="best")
plt.show()

# подключение библиотеки numpy под псевдонимом np
import numpy as np
# подключение модуля pyplot из библиотеки matplotlib
# под псевдонимом plt
import matplotlib.pyplot as plt
# пользовательская переменная для хранения размера шрифта
fsize=12
# настройка типа шрифта на рисунке с помощью изменения
# записей в словаре rcParams из модуля pyplot
# настройка размера шрифта в различных частях рисунка
# в заголовке:
plt.rcParams["axes.titlesize"] = fsize
# в подписях осей:
plt.rcParams["axes.labelsize"] = fsize
# в подписях меток на осях:
plt.rcParams["xtick.labelsize"] = fsize
plt.rcParams["ytick.labelsize"] = fsize
# в легенде рисунка:
plt.rcParams["legend.fontsize"] = fsize
# массив координат – 50 точек в диапазоне [0, 10]
x = np.linspace(0.0, 10.0, 50)
# создаём окно рисунка.
# Для дальнейшей работы рисунок ассоциируется с переменной
# fig
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(x, np.sin(x), "ko-", label="1")

ax.plot(x, np.cos(x), "ks-",linewidth=1, markersize=3.0, label="2")

ax.plot(x, (np.sin(x))**2.0, "k^-", linewidth=1, label="3")

ax.plot(x, (x)**0.15, 'k--', linewidth=1, label=r"$x^2$")
# легенда
ax.legend(loc="best")
# диапазон отображаемых значений по оси х
ax.set_xlim(-1.0, 11.0)
# диапазон отображаемых значений по оси y
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)
# подпись по оси x
ax.set_xlabel(r"$x$")
# подпись по оси y
ax.set_ylabel(r"$f(x)$")
# заголовок рисунка
ax.set_title("Мой первый рисунок")
# сетка на рисунке
ax.grid()
# сохраняем в файл с именем fig1 типа PNG с разрешением
# 300 точек на дюйм
# (dpi – dots per inch), с альбомной ориентацией
fig.savefig("fig1.png", orientation='landscape', dpi=300)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
def f_exact(x):
    return np.sin(x)**2
x = np.linspace(0, 2.0 * np.pi, 10)
y = f_exact(x)
fi_1 = interp1d(x, y)
fi_2 = interp1d(x, y, "cubic")
xi = np.linspace(0, 2.0 * np.pi, 25)
yi_1 = fi_1(xi)
yi_2 = fi_2(xi)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.ylim(0.0, 1.5)
plt.plot(x, y, "o", label="исходные данные")
plt.plot(xi, f_exact(xi), "-", color="grey", linewidth=2.5, label="точная функция")
plt.plot(xi, yi_1, "--", label="линейная интерполяция")
plt.plot(xi, yi_2, "k:", label="кубическая интерполяция")
plt.legend(loc="upper center")
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
inch = 2.54 # дюйм в см
fig1 = plt.figure(figsize=(15.0/inch, 15.0/inch))
ax1 = fig1.add_subplot(111)
# подписи осей на панели
ax1.set_xlabel(r"$x$")
ax1.set_ylabel(r"$y$")
x = np.linspace(-2.0, 2.0, 50)
y = np.linspace(-2.0, 2.0, 50)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
F = np.exp(-xx**2 - yy**2)
CS1 = ax1.contour(xx, yy, F, 10)
ax1.clabel(CS1, CS1.levels[::2])
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 100    # число экспериментов
sigma = 3   # стандартное отклонение наблюдаемых значений
k = 0.5    # теоретическое значение параметра k
b = 2       # теоретическое значение параметра b
x = np.array(range(N))
f = np.array([k*z+b for z in range(N)])
y = f + np.random.normal(0, sigma, N)
# вычисляем коэффициенты
mx = x.sum()/N
my = y.sum()/N
a2 = np.dot(x.T, x)/N
a1 = np.dot(x.T, y)/N
kk = (a1 - mx*my)/(a2 - mx**2)
bb = my - kk*mx
ff = np.array([kk*z+bb for z in range(N)])
plt.scatter(x, y, s=2, c='red')
plt.grid(True)
plt.plot(f)
plt.plot(ff, c='red')
plt.show()

# загрузка функции-таймера
from timeit import default_timer as timer
# подключение библиотеки numpy
import numpy as np
N=1000 # размер одномерных массивов
# создание массива, заполненного нулями
a1 = np.zeros((N))
# создание массива, заполненного единицами
a2 = np.ones((N))
# массив для сохранения результата сложения
result = np.zeros((N))
# сложение созданных массивов напрямую в цикле
print("(a) сложение массивов напрямую в цикле:")
start = timer() # запуск таймера
for i in range(N):
    result[i] = a1[i] + a2[i]
end = timer()
print("u время выполнения: %.3e с" % (end - start))
# быстрое сложение
print('б) сложение с помощью numpy:')
start = timer() # запуск таймера
result = a1 + a2
end = timer()
print('время выполнения: %.3e с' % (end - start))

from scipy import integrate
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# частота гармонического осциллятора
w = 1.5
#вектор-функция правых частей уравнений:
#f = [f0, f1], где f0 = -w^2*x, f1 = v.
#полагается, что f зависит от (y, t), причём y - это
#список из двух чисел:
#y = [v, x]
def f(y, t):
    v = y[0]
    x = y[1]
    f0 = -w**2 * x
    f1 = v
    return [f0, f1]
ti = np.linspace(0, 10, 50)
x0 = -5.0
v0 = 0.0
y0 = [x0, v0]
sol = integrate.odeint(f, y0, ti)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax1.set_xlabel(r"$t$")
ax1.set_ylabel(r"$x$")
ax1.set_title("координата")
ax1.plot(ti, sol[:, 0])
ax2.set_xlabel(r"$t$")
ax2.set_ylabel(r"$v$")
ax2.set_title("скорость")
ax2.plot(ti, sol[:, 1])
plt.tight_layout()
fig.savefig("ode2.png")
plt.show()

Я занимаюсь расшифровкой лотерейных билетов. Покупаю Лотерейный билет, ввожу цыфры из билета в програаму, она строит транспонированную матрицу, попом переводит цифры в буквы, получается текст,потом я пытаюсь расшифровать полученный текст. Очень увлекательное занятие.