qiskit
إنشاء دوائر كمومية باستخدام Qiskit
متاح أيضًا من: davila7
تتيح الحوسبة الكمومية حل مشكلات التحسين والكيمياء والتعلم الآلي المعقدة التي لا يمكن حلها بالحوسبة الكلاسيكية. يوفر Qiskit الأدوات لإنشاء دوائر كمومية وتحسينها لأجهزة IBM وتنفيذها على معالجات كمومية حقيقية أو محاكيات.
تنزيل ZIP المهارة
رفع في Claude
اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
فعّل وابدأ الاستخدام
اختبرها
استخدام "qiskit". إنشاء دائرة حالة GHZ بـ 3 كيوبت وتنفيذها على محاكي
النتيجة المتوقعة:
- تم إنشاء دائرة حالة GHZ: تراكب |000⟩ + |111⟩
- تم التنفيذ باستخدام StatevectorSampler: 1024 لقطة
- النتائج: {'000': 517, '111': 507} (تقريباً توزيع 50/50)
استخدام "qiskit". تحسين دائرة كمومية لأجهزة IBM
النتيجة المتوقعة:
- تم تحويل الدائرة مع optimization_level=3
- قلل بوابات الـ 2 كيوبت من 12 إلى 8
- عمق الدائرة: 6 (محسن من 10)
- جاهز للتنفيذ على ibm_brisbane
التدقيق الأمني
آمنAll 426 static findings are FALSE POSITIVES. This skill is pure markdown documentation containing legitimate Python code examples for IBM Qiskit quantum computing. The static analyzer incorrectly interprets markdown code block delimiters (backticks) as command execution and flags standard quantum computing terminology as C2 or weak crypto indicators. No executable code or malicious patterns exist.
عوامل الخطر
⚙️ الأوامر الخارجية (5)
🌐 الوصول إلى الشبكة (2)
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
محاكاة الأنظمة الجزيئية
استخدام خوارزمية VQE لحساب طاقات الحالة الأساسية للجزيئات لاكتشاف الأدوية وأبحاث علوم المواد.
حل مشكلات التوافقيات
تطبيق QAOA لحل مشكلات MaxCut وتحسين المحافظ وجدولة المشكلات التي تستفيد من التسريع الكمومي.
بناء مصنفات كمومية
إنشاء نواة كمومية وشبكات عصبية لمهام التعلم الآلي باستخدام Qiskit Machine Learning.
جرّب هذه الموجهات
أظهر لي كيفية إنشاء دائرة حالة Bell المتشابكة مع Qiskit التي تقيس كلا الكيوبتين
ساعدني في تحويل دوائري لخلفية ibm_brisbane وتنفيذها باستخدام SamplerV2
اكتب تنفيذ VQE كامل باستخدام Qiskit Runtime Session لإيجاد طاقة الحالة الأساسية لجزيء H2
أظهر لي كيفية تحسين دائرة كمومية للتنفيذ على الأجهزة باستخدام optimization_level=3 وأفضل الممارسات
أفضل الممارسات
- ابدأ بالمحاكيات المحلية (StatevectorSampler) للتحقق من الدوائر قبل استخدام وقت الأجهزة المكلف
- احرص دائماً على تحويل الدوائر قبل التنفيذ على الأجهزة مع optimization_level=3 لأحمال العمل الإنتاجية
- استخدم وضع الجلسة (Session) للخوارزميات التكرارية (VQE, QAOA) وضع الدفعة (Batch) للمهام المستقلة المتوازية
تجنب
- تنفيذ الدوائر غير المحولة مباشرة على الأجهزة (يسبب معدلات خطأ عالية ورفضات في الطابور)
- استخدام Estimator لمهام أخذ العينات أو Sampler لقيم التوقع (primitives غير متطابقة)
- تجاهل تخفيف الأخطاء على الأجهزة الحقيقية (يجب أن يتطابق resilience_level مع متطلبات الدقة)