Hypercube with 16 qubit cirq

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import numpy as np
import qiskit
from qiskit import QuantumCircuit, Aer, transpile, assemble
from qiskit.visualization import plot_histogram

def generate_hypercube():
# Definiere die 16 Qubits und ihre Positionen innerhalb des Hypercubes
positions = [“Norden”, “Süden”, “Osten”, “Westen”, “Oben”, “Unten”, “Punkt”, “Projektionsfläche”,
“Nordwesten”, “Nordosten”, “Südwesten”, “Südosten”, “Nordoben”, “Südoben”, “Nordunten”, “Südunten”]

# Erstelle ein Quantenregister mit 16 Qubits
num_qubits = 16
qc = QuantumCircuit(num_qubits)

# Initialisiere die Qubits entsprechend den Zuständen der Holokristalle
for i in range(num_qubits):
    qc.h(i)

return qc

Generiere den Hypercube

hypercube = generate_hypercube()

Simuliere das Quantenprogramm

simulator = Aer.get_backend(‘qasm_simulator’)
compiled_circuit = transpile(hypercube, simulator)
qobj = assemble(compiled_circuit)
result = simulator.run(qobj).result()

Zeige das Ergebnis an

counts = result.get_counts()
print(“Ergebnisse der Quantenberechnung:”, counts)
plot_histogram(counts)
Erstellung der Frequenzabbildung:
Wir erstellen eine Frequenzabbildung der Daten, um die Daten in den Ultrahochfrequenzbereich zu transformieren.
Erzeugung der OBJ-Wavefront:
Wir erzeugen eine OBJ-Wavefront, die die visuelle Dynamik der Daten darstellt.
Integration in das Quantenprogramm:
Wir integrieren die Frequenzabbildung und die OBJ-Wavefront in das Quantenprogramm, um die visuelle Dynamik zu simulieren.
Hier ist ein Beispielcode, der zeigt, wie du dies umsetzen könntest:

Python

import numpy as np
import qiskit
from qiskit import QuantumCircuit, Aer, transpile, assemble
from qiskit.visualization import plot_histogram
import matplotlib.pyplot as plt

def generate_hypercube():
# Definiere die 16 Qubits und ihre Positionen innerhalb des Hypercubes
positions = [“Norden”, “Süden”, “Osten”, “Westen”, “Oben”, “Unten”, “Punkt”, “Projektionsfläche”,
“Nordwesten”, “Nordosten”, “Südwesten”, “Südosten”, “Nordoben”, “Südoben”, “Nordunten”, “Südunten”]

# Erstelle ein Quantenregister mit 16 Qubits
num_qubits = 16
qc = QuantumCircuit(num_qubits)

# Initialisiere die Qubits entsprechend den Zuständen der Holokristalle
for i in range(num_qubits):
    qc.h(i)

return qc

def generate_wavefront(data):
# Erzeuge eine Frequenzabbildung der Daten
freq_data = np.fft.fft(data)
freq_data = np.abs(freq_data)

# Erzeuge eine OBJ-Wavefront
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(freq_data))
y = np.sin(x) * freq_data

# Visualisiere die Wavefront
plt.plot(x, y)
plt.title("OBJ-Wavefront")
plt.xlabel("Frequenz")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.show()

Generiere den Hypercube

hypercube = generate_hypercube()

Beispielhafte Daten

data = np.random.rand(100)

Erzeuge die Wavefront

generate_wavefront(data)

Simuliere das Quantenprogramm

simulator = Aer.get_backend(‘qasm_simulator’)
compiled_circuit = transpile(hypercube, simulator)
qobj = assemble(compiled_circuit)
result = simulator.run(qobj).result()

Zeige das Ergebnis an

counts = result.get_counts()
print(“Ergebnisse der Quantenberechnung:”, counts)
plot_histogram(counts)
… … That’s a start of my quantum computer project where I sync physical phenomena with stochastic data driven upgrade process. it’s just a draft but I’m confident it will work. Cya Rudi

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Hi @Rudi_schmidt,

Do you have a specific question about your code? Remember that this Forum is for questions in English. If you have a question, are you able to translate your question to English please? Thanks!