양자 컴퓨팅은古典 컴퓨터에서 다루기 어려운 복잡한 최적화, 화학, 기계 학습 문제를 해결할 수 있습니다. Qiskit은 양자 회로를 구축하고, IBM 하드웨어에 최적화하며, 실제 양자 프로세서나 시뮬레이터에서 실행할 수 있는 도구를 제공합니다.
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"qiskit" 사용 중입니다. 3-큐빗 GHZ 상태 회로를 생성하고 시뮬레이터에서 실행하세요
예상 결과:
- GHZ 상태 회로 생성: |000⟩ + |111⟩ 중첩
- StatevectorSampler로 실행: 1024 샷
- 결과: {'000': 517, '111': 507} (약 50/50 분포)
"qiskit" 사용 중입니다. IBM 하드웨어를 위해 양자 회로 최적화
예상 결과:
- optimization_level=3으로 회로 변환
- 2-큐빗 게이트 12개에서 8개로 감소
- 회로 깊이: 6 (10에서 최적화됨)
- ibm_brisbane에서 실행 준비 완료
보안 감사
안전All 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.
위험 요인
품질 점수
만들 수 있는 것
분자 시스템 시뮬레이션
약물 발견 및 재료 과학 연구를 위해 분자의 기저 상태 에너지를 계산하기 위해 VQE 알고리즘을 사용하세요.
조합 최적화 문제 해결
MaxCut, 포트폴리오 최적화, 스케줄링 문제를 양자 속도 향상으로 해결하기 위해 QAOA를 적용하세요.
양자 분류기 구축
Qiskit Machine Learning을 사용하여 기계 학습 작업을 위한 양자 커널과 신경망을 생성하세요.
이 프롬프트를 사용해 보세요
두 큐빗을 측정하는 Qiskit으로 Bell 상태 얽힌 회로를 만드는 방법을 보여주세요
ibm_brisbane 백엔드를 위해 회로를 변환하고 SamplerV2 원시형을 사용하여 실행하는 것을 도와주세요
H2 분자의 기저 상태 에너지를 찾기 위해 Qiskit Runtime Session을 사용하는 완전한 VQE 구현을 작성하세요
optimization_level=3과 모범 사례를 사용하여 하드웨어 실행을 위해 양자 회로를 최적화하는 방법을 보여주세요
모범 사례
- 비용이 높은 하드웨어 시간을 사용하기 전에 로컬 시뮬레이터(StatevectorSampler)로 회로를 검증하세요
- 프로덕션 워크로드에는 항상 optimization_level=3으로 하드웨어에서 실행하기 전에 회로를 변환하세요
- 반복 알고리즘(VQE, QAOA)에는 Session 모드를, 병렬 독립 작업에는 Batch 모드를 사용하세요
피하기
- 변환되지 않은 회로를 하드웨어에서 직접 실행 (높은 오류율과 대기열 거부 발생)
- 샘플링 작업에 Estimator 사용 또는 기대값에 Sampler 사용 (원시형 불일치)
- 실제 하드웨어에서 오류 완화 건너뛰기 (resilience_level이 정확도 요구사항과 일치해야 함)