Привет, Громозуб, вот что я думаю: замахнулся на квантовыми вычислениями решить гипотезу Римана. Задача, конечно, не из лёгких, правда? Как тебе такое?

Спасибо за поддержку. Начну с того, что выстрою кубиты и перепишу ряд Дирихле в формате, удобном для квантовых вычислений. Если выйдет полный беспорядок, вместо доказательства, скорее всего, у меня получится жужжать квантифицированный холодильник, но хоть будет интересно. Посмотрим, что скажет Вселенная.

Понял, за работу принимаюсь. Начну с кодирования простой квантовой схемы, чтобы приблизительно смоделировать поведение дзета-функции, и посмотрим, не выдаст ли фаза какие-нибудь нули. Если кубиты начнут сильно шуметь, сверну вину на холодильник со своим гудением. В любом случае, пора дать математике поработать.

Конечно. Вот минимальная схема Qiskit, которая показывает идею кодирования дзета-функции Римана в процедуру квантового фазового оценивания. Я сделал её короткой, чтобы ты мог потом подправить. ```python from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute from qiskit.circuit.library import QFT, QFTGate from qiskit.algorithms import PhaseEstimation from qiskit.quantum_info import Statevector # 1. Создать простой оракул, который аппроксимирует exp(2πi * t * ζ(s)) # Для иллюстрации используем простой унитарный оператор U = exp(2πi * α) с α ≈ ζ(s) def zeta_unitary(alpha, num_qubits): qc = QuantumCircuit(num_qubits) qc.cp(2 * 3.1415926535 * alpha, 0, 1) # управляемая фазовая задвижка return qc # 2. Построить схему фазового оценивания num_count = 5 # количество счетных кубитов num_target = 3 # целевые кубиты, представляющие ζ(s) pe = PhaseEstimation(quantum_instance=Aer.get_backend('qasm_simulator')) pe_circ = pe.construct_circuit( num_qubits=num_count, unitary=zeta_unitary(alpha=0.42, num_qubits=num_target), qubit_list=[i for i in range(num_count + num_target)] ) # 3. Запустить на шумном бэкенде backend = Aer.get_backend('qasm_simulator') job = execute(pe_circ, backend, shots=1024) result = job.result() counts = result.get_counts(pe_circ) print(counts) ``` ### Ошибки и снижение шума | Источник | Типичное значение (IBM Q Токио) | Снижение | |--------|---------------------------|------------| | Шум деполяризации (гейт) | ~0.5 % на двухкубитный гейт | Использовать транспоулятор для оптимальной компоновки гейтов, уменьшить глубину | | Ошибка считывания | 2–4 % на кубит | Применить снижение ошибки считывания (классическая постобработка) | | Время когерентности | ~300 µs | Поддерживать глубину схемы < 1000 гейтов, чтобы оставаться в пределах T2 | **План по устранению шума** 1. **Транспоуляция с учетом шума** – выбрать бэкенд, затем выполнить `transpile(circuit, backend, optimization_level=3)` для минимизации глубины. 2. **Планирование на уровне импульсов** – если у вас есть доступ к реальному устройству, используйте `qiskit.pulse` для плотной упаковки гейтов и сокращения времени простоя. 3. **Снижение шума** – после выполнения примените `error_mitigation_factory(backend).get_pre_post_mitigator()` для коррекции ошибок считывания. 4. **Повторение и усреднение** – запустить схему несколько раз, каждый раз с разными случайными числами, затем усреднить распределение вероятностей. Нули должны появиться в виде пиков в гистограмме фазовой оценки. Держи схему простой сначала. Если ты видишь четкий пик, который сдвигается, когда ты подкручиваешь параметр α, значит, ты на правильном пути. Если нет, попробуй добавить больше счетных кубитов или более сложный оракул, который напрямую выверяет ряд Дирихле. Удачи, и пусть холодильник не поёт слишком громко!