Ce module Python utilise Q# et Jupyter Notebooks pour effectuer une analyse approfondie de l'estimation de phase quantique. L'objectif principal est de comprendre le comportement de l'erreur d'estimation en fonction du nombre de tirs (n_shots) et du nombre d'oracles (n_oracle), en appliquant la Loi des Grands Nombres.
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Clone the repository:
git clone https://github.com/saguiras/Analyse_PhaseEstimation.git cd Analyse_PhaseEstimation -
Environment setup:
pip install qsharp
dotnet tool install -g Microsoft.Quantum.IQSharp
dotnet iqsharp install
pip install -r requirements.txt
The main functionality of this module is encapsulated in the find_best_parameter function. To use it in your code, you can follow these steps:
num_simulations = 10
n_shot_values_combined = list(range(1, 15))
n_oracle_values_combined = list(range(1, 35))
best_values_combined, avg_phi_diff_combined = find_best_parameter(
n_shot_values_combined , n_oracle_values_combined, num_simulations
)