量子運算能解決傳統電腦難以處理的複雜最佳化、化學與機器學習問題。Qiskit 提供工具來建構量子電路、針對 IBM 硬體最佳化，並在真實量子處理器或模擬器上執行。
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開啟並開始使用
測試它
正在使用「qiskit」。 Create a 3-qubit GHZ state circuit and run it on a simulator
預期結果:
- Created GHZ state circuit: |000⟩ + |111⟩ superposition
- Executed with StatevectorSampler: 1024 shots
- Results: {'000': 517, '111': 507} (approximately 50/50 distribution)
正在使用「qiskit」。 Optimize a quantum circuit for IBM hardware
預期結果:
- 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
安全審計
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.
風險因素
品質評分
你能建構什麼
模擬分子系統
使用 VQE 演算法計算分子基態能量，用於藥物研發與材料科學研究。
解決組合問題
應用 QAOA 解決 MaxCut、投資組合最佳化與排程問題，這些問題可受益於量子加速。
建立量子分類器
使用 Qiskit Machine Learning 建立量子核與神經網路，用於機器學習任務。
試試這些提示
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
最佳實務
- 先用本地模擬器（StatevectorSampler）驗證電路，再使用昂貴的硬體時間
- 在硬體上執行前務必轉譯電路，生產工作負載使用 optimization_level=3
- 迭代式演算法（VQE、QAOA）使用 Session 模式，平行獨立工作使用 Batch 模式
避免
- 直接在硬體上執行未轉譯電路（會造成高錯誤率與佇列拒絕）
- 對取樣任務使用 Estimator 或對期望值使用 Sampler（primitive 不匹配）
- 在真實硬體上省略誤差緩解（resilience_level 應符合精度需求）