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IBM Qiskit 上的 RSA 质因数分解
近年来量子计算的发展对 RSA 公钥密码系统构成了严重威胁。RSA 密码系统的安全性从根本上依赖于数论问题的计算难度：素数分解（整数因式分解）。Shor 的量子因式分解算法理论上可以在多项式时间内解答计算问题。本文使用 IBM Qiskit 对 Shor 的 RSA 素数分解量子因式分解算法进行了实验和演示。根据用户时间和成功概率评估了量子程序的性能。结果表明，RSA 公钥中更重要的公共模数 N 提高了因式分解的计算难度，需要更多的量子位才能解决。进一步增强 Shor 的 oracle 函数的实现对于提高成功概率和减少所需的尝试次数至关重要。
QKD算法BB84 Qiskit中的协议
在BB84方案中，使用两个偏振滤镜的方向（例如0、45、90、135度）将正常信息精确地转换为光子或量子颗粒。这些偏振滤波器是水平和垂直滤波器，它们朝不同方向提供了输出。````这些光子是在两个私人量子通道中传输的，这些光子永远不会让窃听器检查数据，如果他找到数据，不确定性会导致数据更改并使接收者注意到数据不一致。传输后，接收器再次使用偏振滤波器获取数据。接收到的数据将不匹配，但可以在交叉检查发件人提供的两极分化过滤器后进行验证。数据中的其余部分将成为密钥。此过程中有四个步骤，即量子交换，关键转移，信息和解和隐私放大。
Qiskit 量子计算平台的变质测试
摘要 — 随着量子计算越来越流行，底层量子计算平台的能力和复杂性都在增长。不幸的是，由于现有量子程序数量相对较少，并且存在预言问题，即缺乏对程序预期行为的规范，因此测试这些平台具有挑战性。本文介绍了 MorphQ，这是第一个用于量子计算平台的变质测试方法。我们的两个主要贡献是 (i) 一个程序生成器，它可以创建大量且多样化的有效（即不会崩溃的）量子程序集，以及 (ii) 一组利用量子特定变质关系来缓解预言问题的程序转换。通过测试流行的 Qiskit 平台对该方法进行评估表明，该方法在两天内创建了超过 8000 个程序对，其中许多都暴露了崩溃。检查崩溃后，我们发现了 13 个错误，其中 9 个已经得到确认。MorphQ 扩大了量子计算平台测试技术的范围，有助于为这个日益重要的领域创建可靠的软件堆栈。
使用 PyTorch 和 Qiskit 的混合量子经典神经网络
神经网络最终只是一个复杂的函数，它由称为神经元的较小构建块组成。神经元通常是一个简单、易于计算的非线性函数，它将一个或多个输入映射到单个实数。神经元的单个输出通常被复制并作为输入输入到其他神经元。在图形上，我们将神经元表示为图中的节点，并在节点之间绘制有向边，以指示一个神经元的输出将如何用作其他神经元的输入。还需要注意的是，图中的每个边通常与一个称为权重的标量值相关联。这里的想法是，每个神经元的输入都将乘以不同的标量，然后被收集并处理成单个值。训练神经网络的目标主要是选择我们的权重，使网络以特定的方式运行。
Qiskit 中 Shor 算法的优化及性能分析
摘要 — Shor 算法在量子计算领域享有盛誉，因为它有可能在多项式时间内有效破解 RSA 加密。在本文中，我们使用 IBM Qiskit 量子库优化了 Shor 算法的端到端库实现，并推导出一个光速（即理论峰值）性能模型，该模型通过将总操作数计算为不同门数的函数来计算在特定机器上执行输入大小为 N 的 Shor 算法所需的最短运行时间。我们通过在 CPU 和 GPU 上运行 Shor 算法来评估我们的模型，并模拟了高达 4,757 的数字的因式分解。通过将光速运行时间与我们的实际测量值进行比较，我们能够量化未来量子库改进的余地。索引术语 —量子计算、Shor 算法、量子傅里叶变换、性能分析
Python 和 QISKIT 用于数据科学、数据分析、机器...
欢迎来到 IITK Python 和 QISKIT 数据科学 (DS)、数据分析 (DA)、机器学习 (ML) 和量子计算 (QC) 证书课程。数据科学为学生/专业人士提供了一些最有前途的职业机会，数据分析技能受到行业的高度追捧。结合机器学习从数据中学习和量子计算利用量子力学原理，这些领域将彻底改变商业、信息处理和机器智能。这所前沿学校将向参与者介绍严谨的理论、算法和科学方法，通过数据分析、机器学习和量子计算的尖端算法从大数据集中获得可操作的见解。该学校还包括大量辅助 PYTHON/QISKIT 编程项目，参与者将使用实际数据集和最新的 PYTHON 包（如 NUMPY、LINALG、MATPLOTLIB、PANDAS、SEABORN、SCIKIT-LEARN 和 QISKIT）获得数据分析、探索和可视化方面的实践经验。学校还包括解决问题的课程，为 DS、DA、ML 和 QC 中的测试/工作面试做准备。本课程的优势： • 学习 PYTHON/QISKIT 中最新的编程技术，在实习中获得无与伦比的优势 • 使用 PYTHON/QISKIT 和各种软件包建立虚拟实验室或进行项目指导 • 通过学习 PYTHON/QISKIT 和各种软件包和实用数据集，将您的技能提升到新的水平 • 学习 PYTHON/QISKIT 编程以掌握最新的 DS、DA、ML 和 QC 技术 目标受众 • B.Tech/BE/B.Sc/BBA/BCA 学生 • M.Tech/ME/M.Sc/MBA/MCA 学生 • 攻读研究的博士学者 • 工程/科学/管理学院 • 来自工业和研发组织的专业人士
用 QISKit 编写的量子程序的变异测试
量子计算机的快速普及势必会打破数十年来的若干计算限制，但它也势必会在软件测试等领域带来重大挑战。测试是指在复制真实场景的体外环境中执行软件以确定其正确行为 [3]。尽管如此，在经典计算领域，测试已经得到了广泛的研究，并且已经提出了多种方法和工具 [1]，但此类量子程序 (QP) 方法仍处于起步阶段 [10]。值得注意的是：(i) QP 比经典程序难开发得多，因此，大多数熟悉经典世界的程序员更容易在违反直觉的量子编程中犯错误 [6]；(ii) QP 必然是概率性的，不可能在不中断执行或不损害其结果的情况下进行检查 [7]。因此，确保 QP 的正确实现在量子计算领域更具挑战性 [4]。
量子在 QISKIT 中实现 Shor 算法...
Shor 算法用于整数因式分解，是一种多项式时间量子计算机算法。通俗地说，它解决了以下问题：给定一个整数，找到它的素因数。它是由美国数学家 Peter Shor 于 1994 年发明的。在量子计算机上，要对整数 N 进行因式分解，Shor 算法需要多项式时间（所用时间为多项式，即输入的整数的大小）。如果具有足够数量量子比特的量子计算机能够在不屈服于量子噪声和其他量子退相干现象的情况下运行，那么 Shor 算法可用于破解公钥加密方案，例如广泛使用的 RSA 方案。RSA 基于对大整数进行因式分解在计算上是困难的假设。据了解，该假设适用于经典（非量子）计算机；目前尚无可以在多项式时间内对整数进行因式分解的经典算法。 Shor 算法在理想的量子计算机上对整数分解非常有效，因此通过构建大型量子计算机来击败 RSA 是可行的。它有助于设计和构建量子计算机，以及研究新的量子计算机算法。它还有助于研究不受量子计算机保护的新型密码系统，统称为后量子密码学。
使用 QISKIT 框架实现 Bernstein-Vazirani 量子算法
摘要。本文介绍了量子计算的基础知识，然后重点介绍了 Bernstein-Vazirani 算法的实现，该算法可以看作是 Deutsch-Josza 问题的扩展（解决函数是否平衡的问题）。BV 算法背后的思想是，人们可以仅使用一次测量来找到一个秘密数字（位序列），而经典算法则需要 n 次测量，其中 n 是秘密数字的位数。使用 Python 编程语言以及 Qiskit 框架（IBM 的量子操作开源库）实现此算法说明了如何为此类算法创建和模拟电路。该电路是针对所需数字（实际上从不同的源接收）动态生成的，用于测量每个量子位的概率。该算法还可以扩展到不同类型的数据，可用于信号或图像处理以及密码学中的应用。