python实现QALSH算法 代码

QALSH（Quantum Annealing Local Search Heuristic）是一种量子优化算法，它结合了量子退火技术和局部搜索策略。Python作为常用的数据科学语言，可以用来编写QALSH算法的示例代码，虽然目前真正的量子计算机硬件仍相对有限，我们可以使用像D-Wave Ocean SDK这样的库来进行模拟。

以下是一个简单的QALSH模拟代码片段，这个例子展示了如何使用Python和D-Wave工具包解决一个Ising模型的问题：

from dwave.system import DWaveSampler, EmbeddingComposite
import dimod

# 创建一个Ising模型
def get_ising_problem(hamiltonian):
    bqm = dimod.BinaryQuadraticModel.from_qubo(hamiltonian)
    return bqm

# 定义问题的哈密顿量矩阵（这里假设是个二维数组）
hamiltonian = [[1, -1], [-1, 4]]  # 示例的二体相互作用矩阵

# 使用DWave系统获取一个复合 sampler
sampler = EmbeddingComposite(DWaveSampler())

# 进行量子 annealing 搜索
response = sampler.sample_ising(h=hamiltonian['h'], J=hamiltonian['J'])

# 输出结果
print("最低能量状态：", response.first.sample)
print("能量值：", response.first.energy)