Классификатор запутанности квантовых состояний
Правообладатель: Российский квантовый центр (ООО «МЦКТ»)
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ: №2020664937
    Основные функции
    Руководство пользователя
    Файлы примеров
    Возможные ошибки
    Техническая поддержка
    Основные функции

    Программа предназначена для классификации запутанных квантовых состояний с помощью метода машинного обучения с путаницей. Позволяет рассмотреть простую модель случайных двухкубитных и двухкутритных систем, которые можно классифицировать как сепарабельные или запутанные состояния с помощью нейронной сети. Нейронная сеть, представленная в программе, обрабатывает квантовые состояния посредством их вероятностных представлений.

    Основной обеспечиваемый функционал
    Программа позволяет изучать состояния двух кубитов и двух кутритов под действием деполяризующего канала и под действием канала, построенного с помощью представления исходного состояния как термального состояния , и определять запутанность , используя машинное обучение с путаницей. Программа позволяет получить кривую классифицирования запутанности, которая имеет универсальную W-форму, и найти точку перехода между запутанными и незапутанными состояниями.

    Доступ к решению предоставляется:
    в составе облачной платформы квантовых вычислений QBoard

    Объем программы: ~ 672 КБ
    Языки программирования: Python
      Руководство пользователя

      Установка необходимого программного обеспечения.

      Для запуска программы Классификатор запутанности квантовых состояний необходимо предварительно установить на компьютер следующее программное обеспечение:
      1. Интерпретатор программного языка Python. Для установки Python на компьютер следуйте инструкции с официального сайта https://www.python.org/downloads. Для корректной работы необходима версия Python 3.7 и выше. Для облегчения установки дополнительных программных библиотек рекомендуется использовать Python в составе дистрибутива Anaconda. (https://docs.anaconda.com/anaconda/install/index.html). В состав Anaconda также входят необходимые для работы программы библиотеки:
        1. Среда разработки Jupyter Notebook.
          1. Для установки без использования Anaconda необходимо следовать инструкции на сайте https://jupyter.org/install.
        2. Библиотека NumPy (>= 1.17.3).
          1. Инструкция по установке без использования Anaconda доступна на официальном сайте https://numpy.org/install.
        3. Библиотека Matplotlib (>= 2.1.1).
          1. Инструкция по установке программной библиотеки без использования Anaconda доступна на сайте https://matplotlib.org/
      2. Библиотека для работы с квантовыми вычислениями qiskit. Инструкция по установке доступна на официальном сайте https://qiskit.org.
      3. Библиотека тензорных вычислений tensorflow. Инструкция по установке доступна на официальном сайте https://www.tensorflow.org.
      4. Библиотека Plotly. Инструкция по установке доступна на сайте https://plotly.com/python/getting-started.

      Запуск программы для ЭВМ Классификатор запутанности квантовых состояний
      1. Скачайте и распакуйте архив LbC_example.zip.
      2. Запустить jupyter notebook.
      3. В открывшемся окне в браузере перейти в папку распакованного архива, содержащую файл lbc_depolarization_diagram_s1.ipynb
      4. В открывшемся окне на панели управления jupyter notebook выбрать Cell -> Run All. Данная команда запустит выполнение программы Классификатор запутанности квантовых состояний.
        1. Время работы программы занимает примерно от 30 минут до 4 часов.
        2. Не закрывайте вкладку с программой до окончания ее работы.
      5. В результате работы программы на экране внутри ячеек jupyter notebook появятся аналитические графики, содержащие кривую классифицирования запутанности, которая имеет универсальную W-форму, и найти точку перехода между запутанными и незапутанными состояниями.

      Файлы примеров
      Возможные ошибки

      Список возможных ошибок, возникающий при запуске программы для ЭВМ Классификатор запутанности квантовых состояний:
      1. Ошибки импортирования сторонних программных библиотек:
        1. Пример ошибки
          1. Import error: No module named numpy.
          2. ImportError: No module named tensorflow.
          3. ImportError: No module named qiskit.
        2. Вариант решения:
          1. Пользователю необходимо установить стороннюю программную библиотеку на свой компьютер, руководствуясь официальной инструкцией разработчика сторонней программной библиотеки.
      2. Ошибка обработки графиков.
        1. Пример ошибки
          1. ValueError: Image export using the "kaleido" engine requires the kaleido package, which can be installed using pip.
        2. Вариант решения
          1. Установить библиотеку kaleido, следуя официальной инструкции на сайте https://pypi.org/project/kaleido/
      Возможные предупреждения, не влияющие на работоспособность программы:
      1. ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
      2. This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX2 FMA. To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.

      Техническая поддержка

      Каналы взаимодействия со службой технической поддержки:
      • электронная почта: mail.qml@rqc.ru
      • live-chat модуль «Отправьте нам сообщение» на сайте https://qml.rqc.ru/

      Режим работы службы технической поддержки:
      Входящие обращения принимаются
      Понедельник - Пятница, 9:00 – 18:00 (по рабочим дням), +3 GMT

      Формат запроса в службу технической поддержки:
      Свободный

      Фактический почтовый адрес, по которому осуществляется процесс сопровождения:
      Россия, Москва, Большой бульвар, 30с1, корпус G7, этаж 3, офис 30.

      Тестирование обновлений производится инициативной группой пользователей.
      Сообщение об обновлениях доводятся до пользователей адресно.
      Замечания устраняются исходя из внутренних приоритетов правообладателя.