量子模拟退火算法 python代码

以下是一个简单的量子模拟退火算法的 Python 代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def cost_function(x):
    # 定义目标函数
    return np.sin(x) + np.sin(3*x)

def qsa(cost_function, x0, n_iter, beta_range):
    # 初始化量子比特
    n_qubits = len(x0)
    state = np.ones(2**n_qubits) / np.sqrt(2**n_qubits)
    
    # 定义哈密顿量
    def hamiltonian(beta):
        H = np.zeros((2**n_qubits, 2**n_qubits))
        for i in range(n_qubits):
            H += (1 - np.exp(-beta)) * np.kron(np.eye(2**i), np.kron(np.array([[0, 1], [1, 0]]), np.eye(2**(n_qubits-i-1))))
        H += np.diag([cost_function(x) for x in x0])
        return H
    
    # 量子模拟退火
    for beta in beta_range:
        H = hamiltonian(beta)
        state = np.dot(np.exp(-1j*H), state)
    
    # 计算期望代价
    cost = 0
    for i in range(2**n_qubits):
        x = [int(b) for b in np.binary_repr(i, width=n_qubits)]
        cost += state[i] * cost_function([x[j]*np.pi for j in range(n_qubits)])
    
    return cost

# 设置参数并运行算法
x0 = [0.5, 1.5, 2.5]
n_iter = 1000
beta_range = np.linspace(0, 1, n_iter)
result = minimize(qsa, x0, args=(n_iter, beta_range))
print(result)

该代码使用 Scipy 库中的 minimize 函数来最小化量子模拟退火算法的期望代价。在 qsa 函数中，我们首先定义了目标函数 cost_function 和哈密顿量 hamiltonian。然后，我们使用哈密顿量对初始量子态进行演化，并计算期望代价。最后，我们将期望代价传递给 minimize 函数进行优化。