lenam.thanh
New member
[TIẾNG VIỆT]:
Amazon Braket là một dịch vụ điện toán lượng tử cung cấp môi trường phát triển thống nhất cho điện toán lượng tử.Nó cho phép bạn xây dựng, chạy và gỡ lỗi các mạch lượng tử, cũng như mô phỏng và phân tích hiệu suất của chúng.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện học máy với Amazon Braket.
Chúng tôi sẽ sử dụng SDK Amazon Braket cho Python để tạo ra một mạch lượng tử đơn giản dự đoán đầu ra của chức năng Boolean.Sau đó, chúng tôi sẽ đào tạo mạch bằng các thuật toán học máy cổ điển và cuối cùng, chúng tôi sẽ đánh giá hiệu suất của mạch trên một thiết bị lượng tử thực.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo với hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản Amazon Web Services (AWS)
* SDK của Amazon Braket cho Python
* Trình mô phỏng điện toán lượng tử
## Tạo mạch lượng tử
Bước đầu tiên là tạo ra một mạch lượng tử dự đoán đầu ra của hàm boolean.Chúng tôi sẽ sử dụng chức năng sau:
`` `
def f (x):
Trả lại x ^ (x >> 1)
`` `
Hàm này lấy đầu vào nhị phân và trả về đầu ra của cổng XOR được áp dụng cho đầu vào.Chúng ta có thể tạo một mạch lượng tử thực hiện chức năng này bằng mã sau:
`` `Python
Nhập khẩu Braket
từ Braket.circuits Mạch nhập khẩu
# Tạo một mạch lượng tử với hai qubit.
Mạch = mạch (2)
# Thêm một cổng Hadamard vào Qubit đầu tiên.
Mạch.h (0)
# Thêm một cổng CNON vào hai qubit.
Mạch.cx (0, 1)
# Thêm một cổng Hadamard vào Qubit thứ hai.
Mạch.h (1)
# Đo hai qubit.
Mạch.measure (0, 'x')
Mạch.Measure (1, 'X'))
# In mạch.
in (mạch)
`` `
Mạch này thực hiện các hoạt động sau:
1. Qubit đầu tiên được khởi tạo vào trạng thái | 0⟩.
2. Cổng Hadamard biến đổi trạng thái | 0⟩ thành |+.
3. Cổng CNON áp dụng cổng XOR cho hai qubit.
4. Cổng Hadamard biến đổi trạng thái |+thành | 0⟩ | 1⟩.
5. Các phép đo của hai qubit tạo ra đầu ra của hàm f (x).
## đào tạo mạch
Khi chúng tôi đã tạo ra một mạch lượng tử, chúng tôi cần đào tạo nó bằng thuật toán học máy cổ điển.Chúng tôi sẽ sử dụng thuật toán sau để đào tạo mạch:
1. Khởi tạo các trọng số của mạch thành các giá trị ngẫu nhiên.
2. Thực hiện mô phỏng cổ điển của mạch.
3. Tính chức năng mất cho mạch.
4. Cập nhật trọng số của mạch bằng cách sử dụng độ dốc độ dốc.
5. Lặp lại các bước 2-4 cho đến khi chức năng tổn thất hội tụ.
Chúng tôi có thể triển khai thuật toán này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập khẩu Braket
từ Braket.circuits Mạch nhập khẩu
Từ Braket.Devices Nhập khẩu LocalSimulator
từ braket.optimizers nhập gradientdescentoptimizer
# Tạo một mạch lượng tử với hai qubit.
Mạch = mạch (2)
# Thêm một cổng Hadamard vào Qubit đầu tiên.
Mạch.h (0)
# Thêm một cổng CNON vào hai qubit.
Mạch.cx (0, 1)
# Thêm một cổng Hadamard vào Qubit thứ hai.
Mạch.h (1)
# Đo hai qubit.
Mạch.measure (0, 'x')
Mạch.Measure (1, 'X'))
# Tạo một trình mô phỏng cổ điển.
Simulator = LocalSimulator ()
# Tạo một trình tối ưu hóa độ dốc độ dốc.
Tối ưu hóa = gradientDescentOptimizer (learning_rate = 0.1)
# Huấn luyện mạch.
Đối với kỷ nguyên trong phạm vi (10):
# Thực hiện mô phỏng cổ điển của mạch.
Kết quả = simulator.run (mạch)
# Tính chức năng mất cho mạch.
Mất = np.mean (kết quả ['x']! = Kết quả ['y']))
# Cập nhật trọng số của mạch bằng cách sử dụng độ dốc độ dốc.
Trình tối ưu hóa
[ENGLISH]:
Amazon Braket is a quantum computing service that provides a unified development environment for quantum computing. It allows you to build, run, and debug quantum circuits, as well as simulate and analyze their performance. In this article, we will show you how to perform machine learning with Amazon Braket.
We will use the Amazon Braket SDK for Python to create a simple quantum circuit that predicts the output of a Boolean function. We will then train the circuit using classical machine learning algorithms, and finally, we will evaluate the performance of the circuit on a real quantum device.
## Prerequisites
To follow along with this tutorial, you will need the following:
* An Amazon Web Services (AWS) account
* The Amazon Braket SDK for Python
* A quantum computing simulator
## Creating a Quantum Circuit
The first step is to create a quantum circuit that predicts the output of a Boolean function. We will use the following function:
```
def f(x):
return x ^ (x >> 1)
```
This function takes a binary input and returns the output of the XOR gate applied to the input. We can create a quantum circuit that implements this function using the following code:
```python
import braket
from braket.circuits import Circuit
# Create a quantum circuit with two qubits.
circuit = Circuit(2)
# Add a Hadamard gate to the first qubit.
circuit.h(0)
# Add a CNOT gate to the two qubits.
circuit.cx(0, 1)
# Add a Hadamard gate to the second qubit.
circuit.h(1)
# Measure the two qubits.
circuit.measure(0, 'x')
circuit.measure(1, 'x')
# Print the circuit.
print(circuit)
```
This circuit performs the following operations:
1. The first qubit is initialized to the state |0⟩.
2. The Hadamard gate transforms the state |0⟩ to |+⟩.
3. The CNOT gate applies the XOR gate to the two qubits.
4. The Hadamard gate transforms the state |+⟩ to |0⟩ ⊕ |1⟩.
5. The measurements of the two qubits produce the output of the function f(x).
## Training the Circuit
Once we have created a quantum circuit, we need to train it using classical machine learning algorithms. We will use the following algorithm to train the circuit:
1. Initialize the weights of the circuit to random values.
2. Perform a classical simulation of the circuit.
3. Calculate the loss function for the circuit.
4. Update the weights of the circuit using gradient descent.
5. Repeat steps 2-4 until the loss function converges.
We can implement this algorithm using the following code:
```python
import braket
from braket.circuits import Circuit
from braket.devices import LocalSimulator
from braket.optimizers import GradientDescentOptimizer
# Create a quantum circuit with two qubits.
circuit = Circuit(2)
# Add a Hadamard gate to the first qubit.
circuit.h(0)
# Add a CNOT gate to the two qubits.
circuit.cx(0, 1)
# Add a Hadamard gate to the second qubit.
circuit.h(1)
# Measure the two qubits.
circuit.measure(0, 'x')
circuit.measure(1, 'x')
# Create a classical simulator.
simulator = LocalSimulator()
# Create a gradient descent optimizer.
optimizer = GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)
# Train the circuit.
for epoch in range(10):
# Perform a classical simulation of the circuit.
results = simulator.run(circuit)
# Calculate the loss function for the circuit.
loss = np.mean(results['x'] != results['y'])
# Update the weights of the circuit using gradient descent.
optimizer
Amazon Braket là một dịch vụ điện toán lượng tử cung cấp môi trường phát triển thống nhất cho điện toán lượng tử.Nó cho phép bạn xây dựng, chạy và gỡ lỗi các mạch lượng tử, cũng như mô phỏng và phân tích hiệu suất của chúng.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện học máy với Amazon Braket.
Chúng tôi sẽ sử dụng SDK Amazon Braket cho Python để tạo ra một mạch lượng tử đơn giản dự đoán đầu ra của chức năng Boolean.Sau đó, chúng tôi sẽ đào tạo mạch bằng các thuật toán học máy cổ điển và cuối cùng, chúng tôi sẽ đánh giá hiệu suất của mạch trên một thiết bị lượng tử thực.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo với hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản Amazon Web Services (AWS)
* SDK của Amazon Braket cho Python
* Trình mô phỏng điện toán lượng tử
## Tạo mạch lượng tử
Bước đầu tiên là tạo ra một mạch lượng tử dự đoán đầu ra của hàm boolean.Chúng tôi sẽ sử dụng chức năng sau:
`` `
def f (x):
Trả lại x ^ (x >> 1)
`` `
Hàm này lấy đầu vào nhị phân và trả về đầu ra của cổng XOR được áp dụng cho đầu vào.Chúng ta có thể tạo một mạch lượng tử thực hiện chức năng này bằng mã sau:
`` `Python
Nhập khẩu Braket
từ Braket.circuits Mạch nhập khẩu
# Tạo một mạch lượng tử với hai qubit.
Mạch = mạch (2)
# Thêm một cổng Hadamard vào Qubit đầu tiên.
Mạch.h (0)
# Thêm một cổng CNON vào hai qubit.
Mạch.cx (0, 1)
# Thêm một cổng Hadamard vào Qubit thứ hai.
Mạch.h (1)
# Đo hai qubit.
Mạch.measure (0, 'x')
Mạch.Measure (1, 'X'))
# In mạch.
in (mạch)
`` `
Mạch này thực hiện các hoạt động sau:
1. Qubit đầu tiên được khởi tạo vào trạng thái | 0⟩.
2. Cổng Hadamard biến đổi trạng thái | 0⟩ thành |+.
3. Cổng CNON áp dụng cổng XOR cho hai qubit.
4. Cổng Hadamard biến đổi trạng thái |+thành | 0⟩ | 1⟩.
5. Các phép đo của hai qubit tạo ra đầu ra của hàm f (x).
## đào tạo mạch
Khi chúng tôi đã tạo ra một mạch lượng tử, chúng tôi cần đào tạo nó bằng thuật toán học máy cổ điển.Chúng tôi sẽ sử dụng thuật toán sau để đào tạo mạch:
1. Khởi tạo các trọng số của mạch thành các giá trị ngẫu nhiên.
2. Thực hiện mô phỏng cổ điển của mạch.
3. Tính chức năng mất cho mạch.
4. Cập nhật trọng số của mạch bằng cách sử dụng độ dốc độ dốc.
5. Lặp lại các bước 2-4 cho đến khi chức năng tổn thất hội tụ.
Chúng tôi có thể triển khai thuật toán này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập khẩu Braket
từ Braket.circuits Mạch nhập khẩu
Từ Braket.Devices Nhập khẩu LocalSimulator
từ braket.optimizers nhập gradientdescentoptimizer
# Tạo một mạch lượng tử với hai qubit.
Mạch = mạch (2)
# Thêm một cổng Hadamard vào Qubit đầu tiên.
Mạch.h (0)
# Thêm một cổng CNON vào hai qubit.
Mạch.cx (0, 1)
# Thêm một cổng Hadamard vào Qubit thứ hai.
Mạch.h (1)
# Đo hai qubit.
Mạch.measure (0, 'x')
Mạch.Measure (1, 'X'))
# Tạo một trình mô phỏng cổ điển.
Simulator = LocalSimulator ()
# Tạo một trình tối ưu hóa độ dốc độ dốc.
Tối ưu hóa = gradientDescentOptimizer (learning_rate = 0.1)
# Huấn luyện mạch.
Đối với kỷ nguyên trong phạm vi (10):
# Thực hiện mô phỏng cổ điển của mạch.
Kết quả = simulator.run (mạch)
# Tính chức năng mất cho mạch.
Mất = np.mean (kết quả ['x']! = Kết quả ['y']))
# Cập nhật trọng số của mạch bằng cách sử dụng độ dốc độ dốc.
Trình tối ưu hóa
[ENGLISH]:
Amazon Braket is a quantum computing service that provides a unified development environment for quantum computing. It allows you to build, run, and debug quantum circuits, as well as simulate and analyze their performance. In this article, we will show you how to perform machine learning with Amazon Braket.
We will use the Amazon Braket SDK for Python to create a simple quantum circuit that predicts the output of a Boolean function. We will then train the circuit using classical machine learning algorithms, and finally, we will evaluate the performance of the circuit on a real quantum device.
## Prerequisites
To follow along with this tutorial, you will need the following:
* An Amazon Web Services (AWS) account
* The Amazon Braket SDK for Python
* A quantum computing simulator
## Creating a Quantum Circuit
The first step is to create a quantum circuit that predicts the output of a Boolean function. We will use the following function:
```
def f(x):
return x ^ (x >> 1)
```
This function takes a binary input and returns the output of the XOR gate applied to the input. We can create a quantum circuit that implements this function using the following code:
```python
import braket
from braket.circuits import Circuit
# Create a quantum circuit with two qubits.
circuit = Circuit(2)
# Add a Hadamard gate to the first qubit.
circuit.h(0)
# Add a CNOT gate to the two qubits.
circuit.cx(0, 1)
# Add a Hadamard gate to the second qubit.
circuit.h(1)
# Measure the two qubits.
circuit.measure(0, 'x')
circuit.measure(1, 'x')
# Print the circuit.
print(circuit)
```
This circuit performs the following operations:
1. The first qubit is initialized to the state |0⟩.
2. The Hadamard gate transforms the state |0⟩ to |+⟩.
3. The CNOT gate applies the XOR gate to the two qubits.
4. The Hadamard gate transforms the state |+⟩ to |0⟩ ⊕ |1⟩.
5. The measurements of the two qubits produce the output of the function f(x).
## Training the Circuit
Once we have created a quantum circuit, we need to train it using classical machine learning algorithms. We will use the following algorithm to train the circuit:
1. Initialize the weights of the circuit to random values.
2. Perform a classical simulation of the circuit.
3. Calculate the loss function for the circuit.
4. Update the weights of the circuit using gradient descent.
5. Repeat steps 2-4 until the loss function converges.
We can implement this algorithm using the following code:
```python
import braket
from braket.circuits import Circuit
from braket.devices import LocalSimulator
from braket.optimizers import GradientDescentOptimizer
# Create a quantum circuit with two qubits.
circuit = Circuit(2)
# Add a Hadamard gate to the first qubit.
circuit.h(0)
# Add a CNOT gate to the two qubits.
circuit.cx(0, 1)
# Add a Hadamard gate to the second qubit.
circuit.h(1)
# Measure the two qubits.
circuit.measure(0, 'x')
circuit.measure(1, 'x')
# Create a classical simulator.
simulator = LocalSimulator()
# Create a gradient descent optimizer.
optimizer = GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)
# Train the circuit.
for epoch in range(10):
# Perform a classical simulation of the circuit.
results = simulator.run(circuit)
# Calculate the loss function for the circuit.
loss = np.mean(results['x'] != results['y'])
# Update the weights of the circuit using gradient descent.
optimizer
