介绍IBM的qiskit库是非常棒的Python量子模拟器

　　1 qiskit库：
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　　1.1 目前IBM推出的qiskit是非常棒的Python量子模拟器。
　　1.2 量子学，我们国家目前世界领先，量子计算，量子计算机，量子通信逐步在应用，今天就是介绍python也能进入该领域，讲讲皮毛，一秒入门。
　　1.3 官网https://qiskit.org/ https://github.com/Qiskit
　　1.4 安装：pip install qiskit  #官方推荐  sudo pip3.8 install qiskit  #本机安装，太慢了 #本机实际安装 sudo pip3.8 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple qiskit
　　2 说明：
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　　2.1 官网代码基于Jupyter Notebook。
　　2.2 本机是deepin-linux操作系统，python3.8和微软vscode编辑器。
　　2.3 想用matplotlib显示图片，需要额外安装：pip install pylatexenc #本机实际如下安装 sudo pip3.8 install pylatexenc
　　3 你好量子：
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　　3.1 代码：1-hello_quantum.py代码#导入模块 from qiskit import QuantumCircuit from qiskit.tools.visualization import circuit_drawer import matplotlib.pyplot as plt  #量子线圈设置 #新建一个量子线圈（线路图） qc = QuantumCircuit(2, 2)  #在q0上设置h，qubit 0上的h，也可以设置在qubit 1 qc.h(0) # Add a CX (CNOT) gate on control qubit 0 and target qubit 1, putting # the qubits in a Bell state. #qubit 0和qubit 1设置控制开关，由0-1 #也可以有1-0设置 qc.cx(0, 1) # Add a Measure gate to see the state. qc.measure([0, 1], [0, 1])  #图片保存和展示 #文件名 picsave=＂1.png＂ #保存在根目录下 circuit_drawer(qc,output=＂mpl＂,filename=picsave) #根目录下 imge = plt.imread(＂/home/xgj/＂+picsave) plt.imshow(imge) plt.show()
　　3.2 图
　　3.3 代码还可以写成：from qiskit import QuantumCircuit from qiskit.tools.visualization import circuit_drawer import matplotlib.pyplot as plt  def build_bell_circuit():     qc = QuantumCircuit(2, 2)     qc.h(0)     qc.cx(0, 1)     qc.measure([0, 1], [0, 1])     return qc  bell_circuit = build_bell_circuit()  #文件名 picsave=＂1-1.png＂ #保存在根目录下 circuit_drawer(bell_circuit,output=＂mpl＂,filename=picsave)  #根目录下 imge = plt.imread(＂/home/xgj/＂+picsave) plt.imshow(imge) plt.show()
　　4 傅里叶变换函数qft：
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　　4.1 qft.py代码：import math from qiskit import QuantumRegister, ClassicalRegister, QuantumCircuit from qiskit.tools.visualization import circuit_drawer import matplotlib.pyplot as plt   # 定义量子傅里叶变换函数qft def qft(circ, q, n):     for j in range(n):         for k in range(j):             # 套用傅里叶就换             circ.cp(math.pi/float(2**(j-k)), q[j], q[k])         circ.h(q[j])   # 量子比特数量 n = 3   q = QuantumRegister(n) c = ClassicalRegister(n)   # 定义量子电路，后面可以可视化 qft_n = QuantumCircuit(q, c) qft(qft_n, q, n) for i in range(n):     qft_n.measure(q[i], c[i])  #文件名 picsave=＂2.png＂ #保存在根目录下 circuit_drawer(qft_n,output=＂mpl＂,filename=picsave)  #根目录下 imge = plt.imread(＂/home/xgj/＂+picsave) plt.imshow(imge) plt.show()
　　4.2 图
　　5 通信关系：
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　　5.1 代码：commutation_relation.pyfrom qiskit import QuantumCircuit from qiskit.transpiler import PassManager from qiskit.transpiler.passes import CommutationAnalysis, CommutativeCancellation from qiskit.tools.visualization import circuit_drawer import matplotlib.pyplot as plt  circuit = QuantumCircuit(5) circuit.cx(0, 1) circuit.cx(2, 1) circuit.cx(4, 3) circuit.cx(2, 3) circuit.z(0) circuit.z(4) circuit.cx(0, 1) circuit.cx(2, 1) circuit.cx(4, 3) circuit.cx(2, 3) circuit.cx(3, 2) #print(circuit)  #终端画图  pm = PassManager() pm.append([CommutationAnalysis(), CommutativeCancellation()]) new_circuit = pm.run(circuit) #print(new_circuit) #终端画图  #文件名 picsave1=＂3-1.png＂ circuit_drawer(circuit,output=＂mpl＂,filename=picsave1)  picsave2=＂3-2.png＂ circuit_drawer(new_circuit,output=＂mpl＂,filename=picsave2) #根目录下 imge1 = plt.imread(＂/home/xgj/＂+picsave1) imge2 = plt.imread(＂/home/xgj/＂+picsave2)  plt.imshow(imge1) plt.imshow(imge2)
　　5.2 图：
　　6 量子隐形传态：
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　　6.1 代码：quantum teleportation.pyfrom qiskit import QuantumRegister, ClassicalRegister, QuantumCircuit from qiskit.tools.visualization import circuit_drawer import matplotlib.pyplot as plt  coupling_map = [[0, 1], [0, 2], [1, 2], [3, 2], [3, 4], [4, 2]]  q = QuantumRegister(3, ＂q＂) c0 = ClassicalRegister(1, ＂c0＂) c1 = ClassicalRegister(1, ＂c1＂) c2 = ClassicalRegister(1, ＂c2＂) qc = QuantumCircuit(q, c0, c1, c2, name=＂teleport＂)  qc.u(0.3, 0.2, 0.1, q[0])  qc.h(q[1]) qc.cx(q[1], q[2])  qc.barrier(q)  qc.cx(q[0], q[1]) qc.h(q[0]) qc.measure(q[0], c0[0]) qc.measure(q[1], c1[0])  qc.barrier(q) qc.z(q[2]).c_if(c0, 1) qc.x(q[2]).c_if(c1, 1) qc.measure(q[2], c2[0])  #文件名 picsave=＂4.png＂ #保存在根目录下 circuit_drawer(qc,output=＂mpl＂,filename=picsave)  imge = plt.imread(＂/home/xgj/＂+picsave) plt.imshow(imge) plt.show()
　　6.2 图：
　　7 备注：
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　　7.1 源代码来自github，进行代码的修改和图形可视化，谢谢作者和官网的来源。
　　7.2 简单介绍到这里，喜欢的点个赞，加油，中国量子力学。