Недавно узнал о языке программирования Q# пытался запустить программу Q# под Python не вышло вышло запустить простейшую программу под C# и то только установить один кубит кому интересно почитайте здесь https://docs.microsoft.com/ru-ru/quantum/overview/what-is-qsharp-and-qdk. Вопрос кто нибудь пробывал писать программы на этом языке?

купи у меня запятые, отдам недорого

я и бесплатно запятых отсыплю: ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,
забирай :)

Зачем 1Сникам квантовое исчисление?

(3) затраты разносить

(3) квантовую зарплату считать

Не знаю я давно не 1Сэсник.

(4)комбинаторные задачи решать

(5) - квантовые счеты лучше приспособлены для этого

(0) Почитал. Решил узнать, что такое квантовые алгоритмы. Дочитал на вики до "Случаи квантового ускорения, на фоне общей массы классических алгоритмов, очень редки". Мотивация читать дальше пропала.

Это все имитаторы кубитов на реальных машинах количество кубитов кажется не более 40 могу ошибаться но вопрос не в этом вопрос в том что чтобы запустить программу на Q# надо установить и настроить кучу инструментов которые к тому же часто корректно не работают.

например я сколько не мучился так и не смог выполнить до конца вот эту инструкцию https://docs.microsoft.com/ru-ru/quantum/quickstarts/install-python?tabs=tabid-conda

конкретно вот на этой инструкции все и заканчивалось python -c "import qsharp"

(6) Если не секрет, то в какую область перешел?

ни в какую я читаю книги по космологии.

(14) вообще не работаешь?

Я на пенсии.

(12) И чо пишет?

пишет не мугу импортировать модуль потому что он не установлен пытаешься установить модуль он корректно не устанавливается.

А если настраивать тоже под язык С# то кроме первой программы из списка ни чего не выполняется незнаю сплошные ошибки выскакивают конкретно ругается вот на этот оператор open Microsoft.Quantum.Intrinsic пишет нет такого.

"Создавайте и тестируйте квантовые алгоритмы, чтобы понять принципы суперпозиции, запутывания и других квантовых операций. " - а разве это уже все доказали? По моему это все в виде гипотез пока существует. Или не?

Я думал квантовые алгоритмы на квантовых компутерах запускают, а квантовые компутеры работают вроде пока плохо, и величиной с дом.

(21) есть же эмуляторы квантовых компьютеров

чтонее даже не так, квантовые компьютеры первых поколений - это и есть обычный (супер)комп с эмулятором кубитов

Эйнштейн вообще не верил в квантовую физику.

Мне квантовые компьютеры холодный ядерный синтез напоминают. Типа и пощупать уже почти можно, и перспективы невообразимые, но никак этот локоть укусить не получается.

Тьфу, холодный. Управляемый.

Якобы когда квантовые компьютеры станут реальностью, то шифрование с открытым ключом они будут щелкать как орешки. Что-то пока никто тревогу на этот счет бить не собирается :)

Квантовая механика действительно впечатляет. Но внутренний голос говорит мне, что это ещё не идеал. Эта теория говорит о многом, но всё же не приближает нас к разгадке тайны Всевышнего.

Эйнштейн это сказал на V Сольвеевском конгрессе в Брюсселе в октябре 1927.

(28) Если перефразировать, то получается следующее: "несмотря на то, что эта теория дает ряд ответов, скорее всего она является тупиковой"

Кто нибудь читал о теории струн или о теории петлевой квантовой гравитации это вообще в голове не укладывается.

гравитация принципиально не квантуется.

А в теории струн утверждается что реальность состоит из 11 измерений.

В гравитации нет частицы переносчика раз, нет квантовой неопределенности два и кроме того чтобы объединить квантовую механику и гравитацию предлагается использовать эффект излучения Хокинга  и эффект Унру но пока результаты не утешительные.

(30) Развод лохов на бабки

Экклезиаст был прав...

Про теорию струн я в первый раз услышал в детстве из творчества фантаста Головачева (вроде жив еще). Ранний Головачев был неплох...
Но потом он с любопытного гибрида сайфая и боевки скатился вообще не пойми во что. Даже до переделки своих же ранних произведений опустился.

Короче, с тех пор теория струн ни для чего более серьезного так и не пригодилась.

(37) Теория струн уже прошлый век. Про М-теорию читал?

Читал и про М-теорию это продолжение теории струн в некотором роде.

Я читал что на самом деле все гораздо проще для того чтобы продвинуть физику на новый уровень нужно произвести некоторые расчеты, а расчеты эти займут не менее 20 лет на самых современных суперкомпьютерах и если будет ошибка придется все пересчитывать заново. Так вот заниматься этими расчетами желающих пока не нашлось.

(36) Головачев скатился в хроновыверты эгрегоров ).  А из раннего, в детстве "Консервный нож" очень хорошо зашел.

клуб кому за 70?

Квантовых компьютеров не бывает, так как гипотеза, на принципе которой они должны работать, не доказана.
Бывают только эмуляторы квантовых компьютеров, в которых эмулируются выдуманные законы физики. Пользы от них не больше чем от биткоина - они ценны только пока в них верят.

(14) делись интересным, что найдешь.
меня интересуют ЧД - все вокруг них крутится, в любом случае.
и все эти костыли с темными материями и энергиями отпадут, когда понимание черных дыр выйдет на новый уровень.

(34) физика давно уже на 90% если не развод лохов, то удовлетворение своего любопытства за счёт государства

(0) фигня ваши квантовые компьютеры... грубо говоря их предел - решение десятка задач... но очень быстро. Такие вещи как циклы на них нереализуемы. Имхо, будущее за гибридными устройствами.

(43) На достижениях квантовой физики работают все современные мониторы с плоскими экранами, смартфоны, оптоволокно и прочая техника.

В 1993 году Сюдзи Накамура, инженер компании Nichia (Япония), создал первый синий светодиод высокой яркости. Практически сразу появились светодиодные RGB-устройства, поскольку синий, красный и зелёный цвета позволяли получить любой цвет, в том числе и белый. Белые люминофорные светодиоды впервые появились в 1996 г. В дальнейшем технология быстро развивалась, и к 2005 году световая отдача светодиодов достигла значения 100 лм/Вт и более.

1. Теория черных дыр строится на двух теориях Эйнштейна, на специальной и общей теории относительности.
2. черные дыры деляться на 2 большие категории на Шварцшильдовские (стационарные) и вращающиеся.
3. В теории черных дыр рассматривается столкновение черных дыр и термодинаммика черных дыр.
4. Самым большим в мире специалистом по черным дырам был Стивен Хокинг он умер, сейчас основным специалистом по черным дырам является Роджер Пенроуз.
могу посоветовать почитать следующие книги: Стивен Габсер и Франс Преториус "Маленькая книга о черных дырах", Стивен Хокинг "Краткая история времени от большого взрыва до черных дыр", если интересуют формулы и научный подход есть книга Стивена Хокинга и Роджера Пенроуза "Природа пространства и времени геометрический образ вселенной".
5. В теории черных дыр очень сложная математика.

dp   2   ij          1       a b
__ =p + g   + g   + __ R    l l
du             ij    n  a,b

Это так называемое уравнение Райчаудхури-Ньюмена-Пенроуза
В этом уравнении n=2 для изотропных геодезических
и n=3 для времяподобных геодезических. Производная берется по аффинному параметру u отсчитываемому вдоль конгруэнции геодезических; p есть средняя скорость сближения  геодезических l касательные векторы к конгруэнции геодезических, которые ортогональны к гиперповерхности g это тензор есть величина дисторсии. Последнее слагаемое будучи умноженное на n непосредственно опредиляет приливные силы, из-за которых и происходит сближение геодезических.
Это уравнение описывает искривление гравитацией пространства-времени таким образом что геодезические сближаются.
Это одно из самых простых уравнений теории черных дыр.

Есть еще уравнение Эйнштейна, Сильное и слабое энергетические условия, типовое энергетическое условие куча чего еще например теорема сингулярности.

Описывать здесь теорию черных дыр не имеет ни какого смысла.

Вообще бозонные измерения, отрицательная плотность   материи и отрицательная гравитация, отрицательная энергия это лучше ученым оставить пусть разбираются.

Виртуальная и дополнительная реальность, искусственный интеллект, машинное обучение это все интересно, но не для меня.

Что было, то и будет; и что делалось, то и будет делаться, и нет ничего нового под солнцем. Экклезиаст был прав.

Давно хотел заняться изучением языка программирования Active Oberon пожалуй пришло время.

Кстати тензор кривизны пространства-времени эйнштейна разворачивается в целую систему не комплифицированных дифференциальных уравнений.

Кварк-глюонная плазма состоит из кварков, адронов и глюонов.
Кварки делятся на верхний, нижний, очаровательный и странный.
Адроны делятся на барионы и мезоны.
Все частицы обладают в полной мере полным набором квантовых чисел.

Для описания глюонов используется квантовая хромодинамика.

Девиацией двух бесконечно близких геодезических линий называется отклонение этих линий между собой.

Одного не могу понять какая связь между испанским нападающем и 1С?

По оценке Тегмарка ближайшая от нас вселенная 4-го уровня находиться на расстоянии 10 в степени 10 в степени 29 метров то есть это 1 с 100 октиллионами нулей. Вселенная четвертого уровня это вселенная в которой могут существовать любые математически возможные законы физики по классификации Тегмарка, не путать с классификацией вселенных по Кардашову.

Чехов сказал одну очень умную фразу. Кто писал не знаю, а я дурак читаю.

from scipy import integrate
import numpy as np
def f(y, x):
    return -2.0 * y
xi = np.linspace(0, 1, 10)
y0 = 1.0
sol = integrate.odeint(f, y0, xi)
print(sol)

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
data = np.loadtxt("data.txt")
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.set_xlim(-1.0, 11.0)
ax.set_ylim(-1.1, 1.1)
ax.set_xlabel(r"$x$")
ax.set_ylabel(r"$f(x)$")
ax.set_title(u"Данные из файла")
ax.plot(data[:, 0], data[:, 1], "ko-", label=r"$d_1$")
ax.plot(data[:, 0], data[:, 2], "gs-", label=r"$d_2$")
ax.legend(loc="best")
plt.show()

# подключение библиотеки numpy под псевдонимом np
import numpy as np
# подключение модуля pyplot из библиотеки matplotlib
# под псевдонимом plt
import matplotlib.pyplot as plt
# пользовательская переменная для хранения размера шрифта
fsize=12
# настройка типа шрифта на рисунке с помощью изменения
# записей в словаре rcParams из модуля pyplot
# настройка размера шрифта в различных частях рисунка
# в заголовке:
plt.rcParams["axes.titlesize"] = fsize
# в подписях осей:
plt.rcParams["axes.labelsize"] = fsize
# в подписях меток на осях:
plt.rcParams["xtick.labelsize"] = fsize
plt.rcParams["ytick.labelsize"] = fsize
# в легенде рисунка:
plt.rcParams["legend.fontsize"] = fsize
# массив координат – 50 точек в диапазоне [0, 10]
x = np.linspace(0.0, 10.0, 50)
# создаём окно рисунка.
# Для дальнейшей работы рисунок ассоциируется с переменной
# fig
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(x, np.sin(x), "ko-", label="1")

ax.plot(x, np.cos(x), "ks-",linewidth=1, markersize=3.0, label="2")

ax.plot(x, (np.sin(x))**2.0, "k^-", linewidth=1, label="3")

ax.plot(x, (x)**0.15, 'k--', linewidth=1, label=r"$x^2$")
# легенда
ax.legend(loc="best")
# диапазон отображаемых значений по оси х
ax.set_xlim(-1.0, 11.0)
# диапазон отображаемых значений по оси y
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)
# подпись по оси x
ax.set_xlabel(r"$x$")
# подпись по оси y
ax.set_ylabel(r"$f(x)$")
# заголовок рисунка
ax.set_title("Мой первый рисунок")
# сетка на рисунке
ax.grid()
# сохраняем в файл с именем fig1 типа PNG с разрешением
# 300 точек на дюйм
# (dpi – dots per inch), с альбомной ориентацией
fig.savefig("fig1.png", orientation='landscape', dpi=300)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
def f_exact(x):
    return np.sin(x)**2
x = np.linspace(0, 2.0 * np.pi, 10)
y = f_exact(x)
fi_1 = interp1d(x, y)
fi_2 = interp1d(x, y, "cubic")
xi = np.linspace(0, 2.0 * np.pi, 25)
yi_1 = fi_1(xi)
yi_2 = fi_2(xi)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.ylim(0.0, 1.5)
plt.plot(x, y, "o", label="исходные данные")
plt.plot(xi, f_exact(xi), "-", color="grey", linewidth=2.5, label="точная функция")
plt.plot(xi, yi_1, "--", label="линейная интерполяция")
plt.plot(xi, yi_2, "k:", label="кубическая интерполяция")
plt.legend(loc="upper center")
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
inch = 2.54 # дюйм в см
fig1 = plt.figure(figsize=(15.0/inch, 15.0/inch))
ax1 = fig1.add_subplot(111)
# подписи осей на панели
ax1.set_xlabel(r"$x$")
ax1.set_ylabel(r"$y$")
x = np.linspace(-2.0, 2.0, 50)
y = np.linspace(-2.0, 2.0, 50)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
F = np.exp(-xx**2 - yy**2)
CS1 = ax1.contour(xx, yy, F, 10)
ax1.clabel(CS1, CS1.levels[::2])
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 100    # число экспериментов
sigma = 3   # стандартное отклонение наблюдаемых значений
k = 0.5    # теоретическое значение параметра k
b = 2       # теоретическое значение параметра b
x = np.array(range(N))
f = np.array([k*z+b for z in range(N)])
y = f + np.random.normal(0, sigma, N)
# вычисляем коэффициенты
mx = x.sum()/N
my = y.sum()/N
a2 = np.dot(x.T, x)/N
a1 = np.dot(x.T, y)/N
kk = (a1 - mx*my)/(a2 - mx**2)
bb = my - kk*mx
ff = np.array([kk*z+bb for z in range(N)])
plt.scatter(x, y, s=2, c='red')
plt.grid(True)
plt.plot(f)
plt.plot(ff, c='red')
plt.show()

# загрузка функции-таймера
from timeit import default_timer as timer
# подключение библиотеки numpy
import numpy as np
N=1000 # размер одномерных массивов
# создание массива, заполненного нулями
a1 = np.zeros((N))
# создание массива, заполненного единицами
a2 = np.ones((N))
# массив для сохранения результата сложения
result = np.zeros((N))
# сложение созданных массивов напрямую в цикле
print("(a) сложение массивов напрямую в цикле:")
start = timer() # запуск таймера
for i in range(N):
    result[i] = a1[i] + a2[i]
end = timer()
print("u время выполнения: %.3e с" % (end - start))
# быстрое сложение
print('б) сложение с помощью numpy:')
start = timer() # запуск таймера
result = a1 + a2
end = timer()
print('время выполнения: %.3e с' % (end - start))

from scipy import integrate
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# частота гармонического осциллятора
w = 1.5
#вектор-функция правых частей уравнений:
#f = [f0, f1], где f0 = -w^2*x, f1 = v.
#полагается, что f зависит от (y, t), причём y - это
#список из двух чисел:
#y = [v, x]
def f(y, t):
    v = y[0]
    x = y[1]
    f0 = -w**2 * x
    f1 = v
    return [f0, f1]
ti = np.linspace(0, 10, 50)
x0 = -5.0
v0 = 0.0
y0 = [x0, v0]
sol = integrate.odeint(f, y0, ti)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax1.set_xlabel(r"$t$")
ax1.set_ylabel(r"$x$")
ax1.set_title("координата")
ax1.plot(ti, sol[:, 0])
ax2.set_xlabel(r"$t$")
ax2.set_ylabel(r"$v$")
ax2.set_title("скорость")
ax2.plot(ti, sol[:, 1])
plt.tight_layout()
fig.savefig("ode2.png")
plt.show()

Да Бог с ним, с шифрованием. В 1с до сих пор нет карт 2D, а вы про 11х вселенную...

Господа,мне давеча рассказывали применение квантовой механики в практике.Результат 90%.Берешь учебник и подследственному по голове.Изумительно! Но нужно брать советский экземпляр.Физика работает хуже.ЗЫ:Смотрел Интерсолар вчера по ТВ,я не особо придира,но технарям такое смотреть низя.Так что берите свой квант в руки,и вперед))

(0) смотрели https://youtu.be/LHPvn82bfvA

(70) слушай, друг, ты работать успеваешь?

(43) так и обычные бумажные деньги тоже ценны до тех пор пока в их ценность верят.
Если не верить - так выходит, это обычная бумага, штука недорогая.

Я занимаюсь расшифровкой лотерейных билетов. Покупаю Лотерейный билет, ввожу цыфры из билета в програаму, она строит транспонированную матрицу, попом переводит цифры в буквы, получается текст,потом я пытаюсь расшифровать полученный текст. Очень увлекательное занятие.

(75) Нет, с бумажными деньгиами не так. С криптовалютами - да, там доверие, как к уникальному и неподделываемому объекту.

(76) "попом переводит " - прикольно получилось ))

(73) А где там кванты?