量子コンピューティングは、古典的なコンピュータでは計算困難な複雑な最適化、 化学、機械学習の問題を解くことを可能にします。Qiskitは量子回路の構築、IBMハードウェア用の最適化、 本物の量子プロセッサやシミュレータでの実行のためのツールを提供します。
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オンにして利用開始
テストする
「qiskit」を使用しています。 3量子ビットGHZ状態回路を作成し、シミュレータで実行してください
期待される結果:
- GHZ状態回路を作成しました: |000⟩ + |111⟩の重ね合わせ
- StatevectorSamplerで実行: 1024ショット
- 結果: {'000': 517, '111': 507}（約50/50分布）
「qiskit」を使用しています。 IBMハードウェア用に量子回路を最適化してください
期待される結果:
- optimization_level=3で回路をトランスパイルしました
- 2量子ビットゲートを12から8に削減
- 回路深度: 6（10から最適化）
- ibm_brisbaneでの実行準備完了
セキュリティ監査
安全All 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.
リスク要因
品質スコア
作れるもの
分子システムのシミュレーション
VQEアルゴリズムを使用して、薬物発見や材料科学研究のための分子の基底状態エネルギーを計算します。
組み合わせ問題の解決
QAOAを適用して、量子 speedup の恩恵を受けるMaxCut、ポートフォリオ最適化、スケジューリング問題を解決します。
量子分類器の構築
Qiskit Machine Learningを使用して、機械学習タスク用の量子カーネルとニューラルネットワークを作成します。
これらのプロンプトを試す
両方の量子ビットを測定するQiskitでベル状態エンタングルメント回路を作成する方法を示してください
私の回路をibm_brisbaneバックエンド用にトランスパイルし、SamplerV2プリミティブを使用して実行するの手伝ってください
Qiskit Runtime Sessionを使用してH2分子の基底状態エネルギーを見つける完全なVQE実装を書いてください
optimization_level=3とベストプラクティスを使用して、ハードウェア実行用に量子回路を最適化する方法を示してください
ベストプラクティス
- 本地価の高いハードウェア時間を使用する前に、ローカルシミュレータ（StatevectorSampler）で回路を検証してください
- 本番ワークロードでは、ハードウェアでの実行前にoptimization_level=3で回路を常にトランスパイルしてください
- 反復アルゴリズム（VQE、QAOA）にはセッションモードを、並列の独立したジョブにはバッチモードを使用してください
回避
- トランスパイルされていない回路をそのままハードウェアで実行する（高いエラー率とキュー拒否の原因）
- サンプリングタスクにEstimatorを使用したり、期待値にSamplerを使用したりする（一致しないプリミティブ）
- 本物のハードウェアでエラー緩和をスキップする（resilience_levelは精度要件に一致させる必要があります）