有量子变分倒带算法的Python代码吗

以下是一个简单的量子变分求解器的Python代码，该代码使用qiskit库实现。该代码可以求解一个简单的优化问题，即找到一个参数向量，使得该向量的内积与目标向量的内积最大化。

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute
from qiskit.circuit import Parameter
from scipy.optimize import minimize
import numpy as np

# Define the target vector
target = np.array([1, 4, 2, 3])

# Define the parameterized circuit
n_qubits = len(target)
circ = QuantumCircuit(n_qubits, n_qubits)
params = [Parameter('theta{}'.format(i)) for i in range(n_qubits)]
for i in range(n_qubits):
    circ.h(i)
    circ.rz(params[i], i)
circ.barrier()
circ.measure(range(n_qubits), range(n_qubits))

# Define the cost function
def cost_function(params):
    backend = Aer.get_backend('qasm_simulator')
    counts = execute(circ.bind_parameters(params), backend=backend, shots=1000).result().get_counts()
    expected = np.array([counts.get(format(i, '0{}b'.format(n_qubits))) for i in range(2**n_qubits)], dtype=float)/1000
    return -np.dot(expected, target)

# Optimize the circuit
result = minimize(cost_function, np.random.rand(n_qubits))
print(result.x)

该代码中，我们首先定义了目标向量。然后，我们构建了一个参数化的量子电路，其中每个qubit上施加一个Hadamard门和一个旋转门。每个旋转门的旋转角度由一个参数控制。我们使用bind_parameters方法将参数绑定到电路中。接下来，我们定义了一个代价函数，该函数计算电路的输出与目标向量的内积，并返回其相反数。最后，我们使用scipy.optimize.minimize函数来最小化代价函数，并输出最优参数向量。

请注意，这个代码只是一个简单的演示，实际的量子变分求解器可能需要更复杂的电路和代价函数来解决更复杂的优化问题。