【源码】基于Python的量子隐马尔科夫模型及其扩展项目（Hidden Quantum Markov Model and Extensions）

项目简介

此项目聚焦于量子隐马尔科夫模型（HQMM）及其扩展的研究与实现。借助Python编程语言以及量子计算库Qiskit，达成对量子数据的隐马尔科夫模型建模与分析。

项目的主要特性和功能

1. 实现基本的量子隐马尔科夫模型（HQMM）的构建与训练，运用Qiskit库的量子电路和量子信息工具处理量子计算。
2. 具备扩展功能，实现分裂隐藏量子马尔可夫模型（SHQMM），提供更多模型选择。
3. 可处理量子试验数据（如斯特恩 - 盖拉赫实验数据）和经典隐马尔科夫模型数据。
4. 利用numpy和autograd库进行数值计算和梯度求解。
5. 提供模型结构的可视化功能，助力模型的理解与分析。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python，并确保安装numpy、autograd、qiskit、matplotlib这些必要的Python库。
2. 下载项目源码：下载项目的所有源码文件。
3. 数据准备：按项目需求准备相应的训练、验证和测试数据。
4. 运行代码：直接运行model.py文件中的主程序部分，开启模型训练。
5. 参数调整：根据实际情况调整训练参数，如最大迭代次数、学习率等。
6. 结果查看与保存：训练完成后，查看训练和验证结果，并按数据类型将结果保存到指定文件夹。

注意：运行代码前，要保证所有文件路径正确，且数据文件的格式和内容符合项目要求。本项目主要面向有量子计算和编程基础的研究人员与开发者，使用代码需要一定的Python编程和量子计算知识。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】