qsl-quantum 0.4.1

QSL - Quantum Search Language: Full-stack quantum computing framework with simulator, algorithms (QFT/Shor/QAOA/VQE), QML, hardware backends (IBM/AWS), AI scientist, and self-evolving meta-system

QSL — 量子搜索语言 v0.4.1

用一句话描述你想找什么，剩下的交给量子计算。

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v0.4.1 — 五级量子计算框架

一个完整的量子计算 Python 框架，从声明式搜索到自进化 AI 系统：

级别	模块	功能
一级	Gates + Algorithms	量子门 / QFT / Shor 因子分解 / QAOA / VQE
二级	QML	量子神经网络 / 量子 SVM / 量子核函数 / QGAN
三级	Backends + Compiler	IBM / AWS Braket / 自动后端选择 / 门融合 / 布局映射 / 错误缓解
四级	AI Scientist	LLM 问题翻译 / 量子自主智能体 / 假设测试 / 发现流水线
五级	Meta + Network	遗传算法搜索电路 / RL 编译优化 / 量子区块链 / 分布式节点

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5 秒看懂

from qsl import QSLProgram, compile_and_run

program = QSLProgram(
    name="3-SAT",
    n_qubits=3,
    premises=["x0 | ~x1", "x1 | x2", "~x0 | ~x2"],
    shots=10
)
result = compile_and_run(program)
print(result.get_solutions())  # [3, 4] = 011 和 100

不用懂量子力学。

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快速体验各模块

量子算法

from qsl import ShorSolver, QAOA, VQE, QuantumFourierTransform

# 量子傅里叶变换
qft = QuantumFourierTransform(3)
circuit = qft.build_circuit()

# Shor 算法（经典模拟器）分解 15 = 3 × 5
solver = ShorSolver(15)
factors = solver.factor()
print(factors)  # [3, 5]

# VQE 计算 H2 基态能量
vqe = VQE(2, VQE.h2_hamiltonian())
energy, state = vqe.optimize()

# QAOA 求解 MaxCut 优化问题
import numpy as np
adj = np.array([[0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0]])  # 3节点路径图
qaoa = QAOA(3, QAOA.maxcut_cost_matrix(adj), p=2)
params, energy = qaoa.optimize()

量子机器学习

from qsl import QuantumLayer, QNN, QuantumSVM

# 量子神经网络
layer = QuantumLayer(n_qubits=3, n_features=4, encoding="angle")
qnn = QNN(n_qubits=3, n_features=4, n_outputs=2)
qnn.fit(X_train, y_train, epochs=50)
preds = qnn.predict(X_test)

# 量子 SVM（兼容 sklearn API）
qsvm = QuantumSVM().fit(X_train, y_train)
print(qsvm.score(X_test, y_test))

硬件后端

from qsl import AutoBackend

# 自动选择最优后端
backend = AutoBackend(max_qubits=50)
best, backend_type = backend.select()
print(f"Selected: {best} ({backend_type})")

AI 量子科学家

from qsl import ProblemTranslator, QuantumAgent

# 自然语言 → 量子程序
translator = ProblemTranslator()
program = translator.translate("破解 RSA-15 加密")

# 自主量子智能体
agent = QuantumAgent("寻找最优投资组合")
report = agent.run()

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安装

# 核心（仅依赖 numpy）
pip install qsl-quantum

# 带量子算法支持
pip install qsl-quantum[algorithms]

# 量子机器学习
pip install qsl-quantum[qml]

# 真实硬件 (IBM / AWS)
pip install qsl-quantum[ibm]     # IBM Quantum
pip install qsl-quantum[aws]     # AWS Braket

# 全部安装
pip install qsl-quantum[full]

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项目结构

qsl/
├── core/              量子态、布尔解析、Grover 搜索
├── compiler/          编译器、DSL 解析、门优化、错误缓解
├── backends/          模拟器 + IBM + AWS Braket + 自动选择
├── algorithms/        QFT / Shor / QAOA / VQE
├── qml/               量子层 / QNN / 量子核 / QSVM / QGAN
├── ai/                ⚠ 演示: LLM 翻译器 / 量子智能体 / 假设测试
├── pipelines/         ⚠ 演示: 药物发现 / 密码分析 / 投资组合
├── meta/              ⚠ 演示: 遗传电路搜索 / RL 编译 / 定理证明
├── network/           ⚠ 演示: 分布式节点 / 量子区块链
└── utils/             异常体系、输入验证
tests/                 365 个测试用例

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运行测试

pip install -e ".[dev]"
pytest tests/ -v        # 365 passed

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作者

宋梓铭 · Gitee · [e-mail]

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许可证

MIT — 随意使用、修改、分发。