qiskit
Quantenschaltkreise mit Qiskit erstellen
Auch verfügbar von: davila7
Quantencomputing ermöglicht die Lösung komplexer Optimierungs-, Chemie- und Machine-Learning-Probleme, die für klassische Computer unlösbar sind. Qiskit bietet die Werkzeuge zum Erstellen von Quantenschaltkreisen, zur Optimierung für IBM-Hardware und zur Ausführung auf echten Quantenprozessoren oder Simulatoren.
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Einschalten und loslegen
Teste es
Verwendung von "qiskit". Create a 3-qubit GHZ state circuit and run it on a simulator
Erwartetes Ergebnis:
- Created GHZ state circuit: |000⟩ + |111⟩ superposition
- Executed with StatevectorSampler: 1024 shots
- Results: {'000': 517, '111': 507} (approximately 50/50 distribution)
Verwendung von "qiskit". Optimize a quantum circuit for IBM hardware
Erwartetes Ergebnis:
- Transpiled circuit with optimization_level=3
- Reduced 2-qubit gates from 12 to 8
- Circuit depth: 6 (optimized from 10)
- Ready for execution on ibm_brisbane
Sicherheitsaudit
SicherAll 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.
Risikofaktoren
⚙️ Externe Befehle (5)
🌐 Netzwerkzugriff (2)
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Molekulare Systeme simulieren
VQE-Algorithmus verwenden, um Grundzustandsenergien von Molekülen für Drug Discovery und Materialwissenschaften zu berechnen.
Kombinatorische Probleme lösen
QAOA anwenden, um MaxCut, Portfolio-Optimierung und Scheduling-Probleme zu lösen, die von Quantenbeschleunigung profitieren.
Quanten-Klassifikatoren erstellen
Quanten-Kernels und neuronale Netzwerke für Machine-Learning-Aufgaben mit Qiskit Machine Learning erstellen.
Probiere diese Prompts
Show me how to create a Bell state entangled circuit with Qiskit that measures both qubits
Help me transpile my circuit for ibm_brisbane backend and run it using the SamplerV2 primitive
Write a complete VQE implementation using Qiskit Runtime Session to find the ground state energy of H2 molecule
Show me how to optimize a quantum circuit for hardware execution using optimization_level=3 and best practices
Bewährte Verfahren
- Mit lokalen Simulatoren (StatevectorSampler) beginnen, um Schaltkreise zu validieren, bevor teure Hardware-Zeit verwendet wird
- Schaltkreise vor der Ausführung auf Hardware immer mit optimization_level=3 für Produktionsworkloads transpilieren
- Session-Modus für iterative Algorithmen (VQE, QAOA) und Batch-Modus für parallele unabhängige Jobs verwenden
Vermeiden
- Untranspilierte Schaltkreise direkt auf Hardware ausführen (verursacht hohe Fehlerraten und Queue-Ablehnungen)
- Estimator für Sampling-Aufgaben oder Sampler für Erwartungswerte verwenden (falsch zugeordnete Primitives)
- Fehlerminderung auf echter Hardware überspringen (resilience_level sollte den Genauigkeitsanforderungen entsprechen)
Häufig gestellte Fragen
Benötige ich ein IBM Quantum Konto?
Wie viele Qubits sind verfügbar?
Was ist der Unterschied zwischen Sampler und Estimator?
Kann ich Schaltkreise ohne Internet ausführen?
Was ist Transpilierung?
Wie lange dauern Quanten-Jobs?
Entwicklerdetails
Autor
K-Dense-AILizenz
Apache-2.0 license
Repository
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/qiskitRef
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