C++23, квантовые вычисления и взаимодействие с Q#

// Это НЕ сработает в классическом программировании!
int x = 0 и 1 одновременно;
if (x == 0 && x == 1) { /* Что здесь будет выполняться? */ }

// C++23 модуль для обработки квантовых результатов
export module quantum.results;
 
import std.core;
import std.format;
 
export namespace quantum {
template<typename T>
class MeasurementResult {
private:
    std::vector<T> measurements;
    double reliability;
    
public:
    // Методы для работы с результатами квантовых измерений
    auto getProbability() const {
        // Расчет вероятностей на основе многократных измерений
        return std::accumulate(measurements.begin(), measurements.end(), 0.0) 
               / measurements.size();
    }
    
    // Другие методы обработки квантовых результатов
};
}

// Асинхронное выполнение квантовой операции с использованием корутин C++23
Task<QuantumResult> runQuantumAlgorithmAsync(QuantumProcessor& processor, 
                                           QuantumCircuit circuit) {
    // Подготовка квантового задания
    auto job = processor.prepareJob(circuit);
    
    // Асинхронный запуск с использованием корутин
    co_await job.start();
    
    // Обработка результатов
    auto measurements = co_await job.getMeasurements();
    
    // Возвращение результата
    co_return QuantumResult{measurements};
}

// Форматирование результатов квантовых вычислений
auto printQuantumState(const QuantumStateVector& state) {
    for (size_t i = 0; i < state.size(); ++i) {
        // Использование std::format для красивого отображения комплексных чисел
        std::cout << std::format("|{:b}⟩: {:.4f}∠{:.2f}° (|{:.4f}|²={:.4f})",
                                i, 
                                std::abs(state[i]),
                                std::arg(state[i]) * 180.0 / 3.14159,
                                state[i],
                                std::norm(state[i])) 
                  << std::endl;
    }
}

// Обработка ошибок в квантовых операциях с использованием std::expected
std::expected<QuantumResult, QuantumError> runQuantumOperation() {
    try {
        // Инициализация квантовых ресурсов
        auto qsim = std::make_unique<QuantumSimulator>();
        
        // Выполнение Q# операции
        auto qResult = ExecuteQuantumOperation(qsim.get());
        
        // Возврат успешного результата
        return QuantumResult{qResult};
    } catch (const QuantumExecutionException& qex) {
        // Преобразование Q# исключения в C++23 тип ошибки
        return std::unexpected(QuantumError{qex.what()});
    }
}

// Использование std::jthread для управления долгими квантовыми операциями
void runQuantumBenchmark(QuantumDevice& device) {
    // Коллекция потоков для параллельного запуска алгоритмов
    std::vector<std::jthread> algorithm_threads;
    
    // Запускаем несколько квантовых алгоритмов параллельно
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        algorithm_threads.emplace_back([&device, i](std::stop_token stoken) {
            auto circuit = buildTestCircuit(i);
            
            // Периодически проверяем, не запрошена ли остановка
            while (!stoken.stop_requested()) {
                try {
                    // Выполняем квантовую операцию
                    auto result = device.execute(circuit);
                    processResults(result, i);
                    
                    // Если алгоритм завершился успешно, выходим из цикла
                    break;
                } catch (QuantumDeviceBusyException&) {
                    // Устройство занято, пробуем снова через секунду
                    std::this_thread::sleep_for(1s);
                }
            }
        });
    }
    
    // Потоки автоматически завершатся при выходе из области видимости
}

// Метапрограммирование для генерации оберток над квантовыми операциями
template<typename ReturnType, typename... Args>
constexpr auto createQuantumOperationWrapper(
    std::string_view operation_name) {
    
    return [operation_name](QuantumProcessor& processor, Args... args) 
           -> std::expected<ReturnType, QuantumError> {
        try {
            // Динамическое создание и вызов квантовой операции по имени
            auto result = processor.invokeOperation(
                operation_name, std::forward<Args>(args)...);
                
            if constexpr (std::is_same_v<ReturnType, void>) {
                return {};  // Void-операции просто выполняются
            } else {
                // Преобразуем результат в нужный тип
                return convertQuantumResult<ReturnType>(result);
            }
        } catch (const std::exception& e) {
            return std::unexpected(QuantumError{e.what()});
        }
    };
}

// Эффективная обработка больших квантовых состояний с C++23
void normalizeStateVector(std::vector<std::complex<double>>& state_vector) {
    // Вычисляем сумму квадратов модулей (параллельно)
    double norm = std::transform_reduce(
        std::execution::par_unseq,  // Параллельное выполнение
        state_vector.begin(), state_vector.end(),
        0.0,
        std::plus<>(),
        [](const auto& amp) { return std::norm(amp); }
    );
    
    // Нормализуем состояние (параллельно)
    double scale = 1.0 / std::sqrt(norm);
    std::for_each(
        std::execution::par_unseq,
        state_vector.begin(), state_vector.end(),
        [scale](auto& amp) { amp *= scale; }
    );
}

// RAII-паттерн для квантовых ресурсов в C++23
class QuantumRegisterRAII {
private:
    std::unique_ptr<QuantumRegister> qreg;
 
public:
    QuantumRegisterRAII(size_t numQubits) : 
        qreg(std::make_unique<QuantumRegister>(numQubits)) {
        // Инициализация квантового регистра
        qreg->initialize();
    }
 
    ~QuantumRegisterRAII() {
        // Автоматическая очистка квантовых ресурсов
        try {
            if (qreg) qreg->release();
        } catch (...) {
            // Логирование ошибок при очистке, но не позволяем
            // исключениям покидать деструктор
        }
    }
 
    auto operator->() { return qreg.operator->(); }
    auto get() const { return qreg.get(); }
    
    // Запрет копирования
    QuantumRegisterRAII(const QuantumRegisterRAII&) = delete;
    QuantumRegisterRAII& operator=(const QuantumRegisterRAII&) = delete;
    
    // Разрешаем перемещение
    QuantumRegisterRAII(QuantumRegisterRAII&&) = default;
    QuantumRegisterRAII& operator=(QuantumRegisterRAII&&) = default;
};

// Использование DSL для описания квантовой схемы
auto circuit = QuantumCircuit(3)  // 3 кубита
    .h(0)                         // Вентиль Адамара на кубит 0
    .cx(0, 1)                     // CNOT с контролем на 0, целью на 1
    .cx(0, 2)                     // CNOT с контролем на 0, целью на 2
    .measure_all();               // Измерить все кубиты

// C++23 код, вызывающий Q# операции
#include <Microsoft.Quantum.Simulation.Core>
#include <quantum_operation.h>
#include <iostream>
#include <format>
 
using namespace Microsoft::Quantum::Simulation;
 
int main() {
    try {
        // Инициализация квантового симулятора
        auto qsim = std::make_unique<QuantumSimulator>();
        
        // Параметры для квантовой операции
        auto params = std::make_tuple(10); // Например, размер квантовой схемы
        
        // Вызов Q# операции из C++
        auto result = Microsoft::Quantum::MyQuantumOperation::Run(qsim.get(), params);
        
        // Обработка результатов с использованием возможностей C++23
        std::cout << std::format("Результат квантового вычисления: {}\n", 
                                result.toBinaryString());
        
        return 0;
    } catch (const std::exception& ex) {
        std::cerr << std::format("Ошибка: {}\n", ex.what());
        return 1;
    }
}

// Обертка для безопасного вызова Q# операций с C++23 std::expected
template<typename QSharpOp, typename... Args>
auto safeQuantumCall(Args&&... args) 
    -> std::expected<typename QSharpOp::ResultType, QuantumError> {
    
    try {
        // Создаем симулятор с автоматической очисткой ресурсов
        QuantumRegisterRAII qreg(calculateRequiredQubits<QSharpOp>());
        
        // Вызываем Q# операцию
        auto result = QSharpOp::Run(qreg.get(), std::forward<Args>(args)...);
        
        // Преобразуем результат в C++ тип
        return translateResult<typename QSharpOp::ResultType>(result);
    } catch (const std::exception& ex) {
        // Детальная информация об ошибке
        return std::unexpected(QuantumError{
            std::format("Ошибка в операции {}: {}", 
                      QSharpOp::name, ex.what())
        });
    }
}

auto result = QuantumOperation::Run(simulator, params);

// Примерная структура сгенерированного кода
void __quantum_op_wrapper_435fde(/* множество параметров */) {
    __quantum_allocate_qubits(/* ... */);
    try {
        __quantum_apply_gate(/* ... */);
        // И так десятки вложенных вызовов
    } catch (...) {
        __quantum_release_qubits(/* ... */);
        throw;
    }
    __quantum_release_qubits(/* ... */);
}

// C++23 код для использования квантового генератора случайных битов
#include <iostream>
#include <vector>
#include <format>
#include <Microsoft.Quantum.Simulation.Core>
 
// Импорт Q# операции
using namespace Microsoft::Quantum::QuantumRNG;
 
int main() {
    try {
        // Создаем квантовый симулятор
        auto qsim = std::make_unique<QuantumSimulator>();
        
        // Генерируем случайные биты
        std::vector<bool> randomBits;
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            // Вызов Q# операции GenerateRandomBit
            auto result = GenerateRandomBit::Run(qsim.get()).Result;
            randomBits.push_back(result == Result::One);
        }
        
        // Выводим результаты используя C++23 std::format
        std::cout << std::format("Сгенерированные случайные биты: ");
        for (auto bit : randomBits) {
            std::cout << std::format("{}", bit ? 1 : 0);
        }
        std::cout << std::endl;
        
        return 0;
    } catch (const std::exception& ex) {
        std::cerr << std::format("Ошибка: {}\n", ex.what());
        return 1;
    }
}

// Оценка ресурсов для квантового алгоритма
#include <Microsoft.Quantum.Simulation.Core>
#include <quantum_algorithm.h>
#include <iostream>
#include <format>
 
int main() {
    try {
        // Создаем симулятор для оценки ресурсов
        auto estimator = std::make_unique<ResourcesEstimator>();
        
        // Запускаем квантовый алгоритм с параметрами
        Microsoft::Quantum::MyQuantumAlgorithm::Run(estimator.get(), 10, 0.5);
        
        // Получаем и выводим результаты оценки
        auto metrics = estimator->GetMetrics();
        std::cout << std::format("Оценка ресурсов:\n");
        std::cout << std::format("  Кубиты: {}\n", metrics.nQubits);
        std::cout << std::format("  Примитивные операции: {}\n", metrics.nPrimitives);
        std::cout << std::format("  Глубина схемы: {}\n", metrics.depth);
        
        return 0;
    } catch (const std::exception& ex) {
        std::cerr << std::format("Ошибка при оценке ресурсов: {}\n", ex.what());
        return 1;
    }
}

// Упрощенный пример VQE алгоритма
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <Microsoft.Quantum.Simulation.Core>
#include <vqe_quantum_kernel.h>
 
// Классическая функция оптимизации
double findGroundStateEnergy(const std::vector<double>& hamiltonian_coeffs,
                          const std::vector<std::vector<int>>& pauli_terms) {
    // Начальные параметры вариационной схемы
    std::vector<double> parameters(10, 0.0);
    double best_energy = std::numeric_limits<double>::max();
    
    // Создаем квантовый симулятор
    auto qsim = std::make_unique<QuantumSimulator>();
    
    // Классический цикл оптимизации
    for (int iter = 0; iter < 100; ++iter) {
        // Вызываем квантовую часть алгоритма
        auto energy = VQEQuantumKernel::Run(
            qsim.get(), parameters, hamiltonian_coeffs, pauli_terms).Result;
        
        if (energy < best_energy) {
            best_energy = energy;
            // Обновляем параметры с помощью градиентного спуска
            // или другого метода оптимизации
            updateParameters(parameters, /* градиент или другая информация */);
        }
    }
    
    return best_energy;
}

// Оптимизированная работа с квантовыми состояниями
#include <unordered_map>
#include <complex>
#include <vector>
#include <bitset>
 
// Разреженное представление квантового состояния
class SparseQuantumState {
private:
    std::unordered_map<size_t, std::complex<double>> amplitudes;
    size_t num_qubits;
    
public:
    SparseQuantumState(size_t n) : num_qubits(n) {
        // Инициализация состояния |0...0>
        amplitudes[0] = {1.0, 0.0};
    }
    
    // Применение вентиля Адамара к кубиту
    void applyHadamard(size_t qubit_idx) {
        std::unordered_map<size_t, std::complex<double>> new_amplitudes;
        const auto sqrt_half = std::sqrt(0.5);
        
        for (const auto& [state, amplitude] : amplitudes) {
            // Определяем значение целевого кубита
            bool bit_value = (state >> qubit_idx) & 1;
            
            // Состояние с флипнутым битом
            size_t flipped_state = state ^ (1ULL << qubit_idx);
            
            // Применяем преобразование Адамара
            if (bit_value) {
                new_amplitudes[state] -= amplitude * sqrt_half;
                new_amplitudes[flipped_state] += amplitude * sqrt_half;
            } else {
                new_amplitudes[state] += amplitude * sqrt_half;
                new_amplitudes[flipped_state] += amplitude * sqrt_half;
            }
        }
        
        // Удаляем почти нулевые амплитуды для экономии памяти
        for (auto it = new_amplitudes.begin(); it != new_amplitudes.end();) {
            if (std::abs(it->second) < 1e-10) {
                it = new_amplitudes.erase(it);
            } else {
                ++it;
            }
        }
        
        amplitudes = std::move(new_amplitudes);
    }
    
    // Другие методы для квантовых операций...
};

// Фабрика симуляторов для абстрагирования от конкретной реализации
class QuantumSimulatorFactory {
public:
    enum class SimulatorType {
        Microsoft,
        Intel,
        Qulacs
    };
    
    static std::unique_ptr<IQuantumSimulator> createSimulator(
        SimulatorType type, size_t num_qubits) {
        switch (type) {
            case SimulatorType::Microsoft:
                return std::make_unique<MicrosoftSimulatorWrapper>(num_qubits);
            case SimulatorType::Intel:
                return std::make_unique<IntelSimulatorWrapper>(num_qubits);
            case SimulatorType::Qulacs:
                return std::make_unique<QulacsSimulatorWrapper>(num_qubits);
            default:
                throw std::invalid_argument("Неизвестный тип симулятора");
        }
    }
};

// Визуализация квантового состояния
void visualizeQuantumState(const QuantumSimulator& sim) {
    auto state = sim.getState();
    
    std::cout << "Квантовое состояние:\n";
    for (size_t i = 0; i < state.size(); ++i) {
        if (std::abs(state[i]) > 1e-10) {
            std::cout << std::format("|{:b}⟩: {:.4f}∠{:.2f}° (p={:.2f}%)\n",
                                   i, 
                                   std::abs(state[i]),
                                   std::arg(state[i]) * 180.0 / 3.14159,
                                   std::norm(state[i]) * 100.0);
        }
    }
}

// Паттерн Command для квантовых операций
class QuantumCommand {
protected:
    std::shared_ptr<QuantumRegister> qreg;
    std::vector<size_t> target_qubits;
 
public:
    QuantumCommand(std::shared_ptr<QuantumRegister> reg,
                  std::vector<size_t> targets)
        : qreg(reg), target_qubits(std::move(targets)) {}
 
    virtual void execute() = 0;
    virtual bool isReversible() const = 0;
    virtual std::unique_ptr<QuantumCommand> createInverse() = 0;
};
 
// Конкретная реализация для вентиля Адамара
class HadamardCommand : public QuantumCommand {
public:
    using QuantumCommand::QuantumCommand;
 
    void execute() override {
        for (auto qubit : target_qubits) {
            qreg->applyHadamard(qubit);
        }
    }
 
    bool isReversible() const override { return true; }
 
    std::unique_ptr<QuantumCommand> createInverse() override {
        return std::make_unique<HadamardCommand>(qreg, target_qubits);
    }
};

// Паттерн Strategy для классической оптимизации
class OptimizationStrategy {
public:
    virtual std::vector<double> optimize(
        const std::function<double(const std::vector<double>&)>& objective,
        const std::vector<double>& initial_params) = 0;
    virtual ~OptimizationStrategy() = default;
};
 
class GradientDescentStrategy : public OptimizationStrategy {
private:
    double learning_rate;
    int max_iterations;
 
public:
    GradientDescentStrategy(double lr = 0.01, int max_iter = 1000)
        : learning_rate(lr), max_iterations(max_iter) {}
 
    std::vector<double> optimize(
        const std::function<double(const std::vector<double>&)>& objective,
        const std::vector<double>& initial_params) override {
        std::vector<double> params = initial_params;
        
        for (int i = 0; i < max_iterations; ++i) {
            auto gradient = computeGradient(objective, params);
            for (size_t j = 0; j < params.size(); ++j) {
                params[j] -= learning_rate * gradient[j];
            }
            if (convergenceReached(gradient)) break;
        }
        return params;
    }
};

// Паттерн Observer для мониторинга квантовых вычислений
class QuantumSystemObserver {
public:
    virtual void onStateChanged(const QuantumState& state) = 0;
    virtual void onError(const QuantumError& error) = 0;
    virtual void onMeasurement(const MeasurementResult& result) = 0;
    virtual ~QuantumSystemObserver() = default;
};
 
class DecoherenceMonitor : public QuantumSystemObserver {
private:
    double threshold;
    std::chrono::steady_clock::time_point start_time;
 
public:
    DecoherenceMonitor(double th = 0.95) : threshold(th) {
        start_time = std::chrono::steady_clock::now();
    }
 
    void onStateChanged(const QuantumState& state) override {
        auto current_time = std::chrono::steady_clock::now();
        auto elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(
            current_time - start_time).count();
 
        // Проверяем чистоту состояния
        if (state.purity() < threshold) {
            std::cerr << std::format(
                "Предупреждение: Декогеренция на {}мс, чистота = {:.3f}
",
                elapsed, state.purity());
        }
    }
};

// Пул квантовых регистров для эффективного управления памятью
class QuantumRegisterPool {
private:
    std::queue<std::unique_ptr<QuantumRegister>> free_registers;
    std::mutex pool_mutex;
    size_t num_qubits;
    
    static constexpr size_t MAX_POOL_SIZE = 10;
 
public:
    QuantumRegisterPool(size_t n) : num_qubits(n) {}
 
    std::unique_ptr<QuantumRegister> acquire() {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(pool_mutex);
        
        if (!free_registers.empty()) {
            auto reg = std::move(free_registers.front());
            free_registers.pop();
            reg->reset();
            return reg;
        }
        
        return std::make_unique<QuantumRegister>(num_qubits);
    }
 
    void release(std::unique_ptr<QuantumRegister> reg) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(pool_mutex);
        
        if (free_registers.size() < MAX_POOL_SIZE) {
            free_registers.push(std::move(reg));
        }
    }
};

// Строитель квантовых схем
class QuantumCircuitBuilder {
private:
    std::vector<std::unique_ptr<QuantumCommand>> commands;
    std::shared_ptr<QuantumRegister> qreg;
 
public:
    QuantumCircuitBuilder& hadamard(size_t qubit) {
        commands.push_back(
            std::make_unique<HadamardCommand>(qreg, std::vector<size_t>{qubit}));
        return *this;
    }
 
    QuantumCircuitBuilder& cnot(size_t control, size_t target) {
        commands.push_back(
            std::make_unique<CNOTCommand>(qreg, 
                                        std::vector<size_t>{control, target}));
        return *this;
    }
 
    QuantumCircuitBuilder& rotation(size_t qubit, double angle) {
        commands.push_back(
            std::make_unique<RotationCommand>(qreg, 
                                          std::vector<size_t>{qubit}, 
                                          angle));
        return *this;
    }
 
    std::unique_ptr<QuantumCircuit> build() {
        auto circuit = std::make_unique<QuantumCircuit>();
        for (auto& cmd : commands) {
            circuit->addCommand(std::move(cmd));
        }
        return circuit;
    }
};

// Декоратор для моделирования шума
class NoisyGateDecorator : public QuantumCommand {
private:
    std::unique_ptr<QuantumCommand> gate;
    double error_rate;
 
public:
    NoisyGateDecorator(std::unique_ptr<QuantumCommand> g, double rate)
        : gate(std::move(g)), error_rate(rate) {}
 
    void execute() override {
        gate->execute();
        
        // Добавляем случайный шум
        std::random_device rd;
        std::mt19937 gen(rd());
        std::uniform_real_distribution<> dis(0.0, 1.0);
        
        for (auto qubit : target_qubits) {
            if (dis(gen) < error_rate) {
                // Применяем случайную ошибку
                applyRandomError(qubit);
            }
        }
    }
};

// Прокси для ленивых квантовых вычислений
class LazyQuantumState {
private:
    std::shared_ptr<QuantumRegister> qreg;
    std::vector<std::unique_ptr<QuantumCommand>> pending_operations;
    bool state_computed = false;
 
    void computeStateIfNeeded() {
        if (!state_computed) {
            for (auto& op : pending_operations) {
                op->execute();
            }
            pending_operations.clear();
            state_computed = true;
        }
    }
 
public:
    void addOperation(std::unique_ptr<QuantumCommand> op) {
        pending_operations.push_back(std::move(op));
        state_computed = false;
    }
 
    std::vector<std::complex<double>> getAmplitudes() {
        computeStateIfNeeded();
        return qreg->getAmplitudes();
    }
};

// Оптимизированное хранение разреженных квантовых состояний
template<typename T = std::complex<double>>
class SparseQuantumState {
private:
    struct StateEntry {
        size_t index;
        T amplitude;
        
        bool operator<(const StateEntry& other) const {
            return index < other.index;
        }
    };
    
    std::vector<StateEntry> non_zero_states;
    size_t num_qubits;
    double threshold;
 
public:
    SparseQuantumState(size_t n, double eps = 1e-10) 
        : num_qubits(n), threshold(eps) {
        // Изначально система в базисном состоянии |0...0⟩
        non_zero_states.push_back({0, T(1.0, 0.0)});
    }
    
    void applyGate(const QuantumGate& gate) {
        std::vector<StateEntry> new_states;
        new_states.reserve(non_zero_states.size() * 2);
        
        for (const auto& state : non_zero_states) {
            auto [new_indices, new_amplitudes] = 
                gate.apply(state.index, state.amplitude);
                
            for (size_t i = 0; i < new_indices.size(); ++i) {
                if (std::abs(new_amplitudes[i]) > threshold) {
                    new_states.push_back({new_indices[i], new_amplitudes[i]});
                }
            }
        }
        
        // Сортируем и объединяем состояния с одинаковыми индексами
        std::sort(new_states.begin(), new_states.end());
        non_zero_states.clear();
        
        for (const auto& state : new_states) {
            if (non_zero_states.empty() || 
                non_zero_states.back().index != state.index) {
                non_zero_states.push_back(state);
            } else {
                non_zero_states.back().amplitude += state.amplitude;
            }
        }
    }
};

// Декомпозиция квантового состояния на тензоры
class TensorDecomposedState {
private:
    struct QuantumTensor {
        std::vector<size_t> qubit_indices;
        std::vector<std::complex<double>> data;
    };
    
    std::vector<QuantumTensor> tensors;
    double entanglement_threshold;
 
public:
    void optimizeStorage() {
        for (size_t i = 0; i < tensors.size() - 1; ++i) {
            for (size_t j = i + 1; j < tensors.size(); ++j) {
                if (calculateEntanglement(tensors[i], tensors[j]) 
                    < entanglement_threshold) {
                    mergeTensors(i, j);
                }
            }
        }
    }
    
    void mergeTensors(size_t i, size_t j) {
        // Объединяем тензоры с низкой степенью запутанности
        auto merged = performTensorMerge(tensors[i], tensors[j]);
        tensors[i] = std::move(merged);
        tensors.erase(tensors.begin() + j);
    }
};

// Хранение состояний с учетом симметрий
class SymmetryPreservingState {
private:
    std::vector<std::complex<double>> reduced_state;
    std::function<bool(size_t)> symmetry_checker;
    
public:
    template<typename SymmetryFunc>
    SymmetryPreservingState(size_t num_qubits, SymmetryFunc&& checker)
        : symmetry_checker(std::forward<SymmetryFunc>(checker)) {
        // Выделяем память только для состояний, удовлетворяющих симметрии
        size_t dimension = 0;
        for (size_t i = 0; i < (1ULL << num_qubits); ++i) {
            if (symmetry_checker(i)) ++dimension;
        }
        reduced_state.resize(dimension);
    }
    
    void applySymmetricGate(const QuantumGate& gate) {
        // Применяем гейт только к разрешенным состояниям
        std::vector<std::complex<double>> new_state(reduced_state.size());
        
        #pragma omp parallel for
        for (size_t i = 0; i < reduced_state.size(); ++i) {
            if (symmetry_checker(i)) {
                auto result = gate.apply(i);
                for (const auto& [idx, amp] : result) {
                    if (symmetry_checker(idx)) {
                        new_state[mapToReducedIndex(idx)] += amp;
                    }
                }
            }
        }
        
        reduced_state = std::move(new_state);
    }
};

// Оптимизация памяти для квантовых схем
class MemoryEfficientCircuit {
private:
    struct GateCheckpoint {
        size_t gate_index;
        std::vector<std::complex<double>> state;
    };
    
    std::vector<QuantumGate> gates;
    std::vector<GateCheckpoint> checkpoints;
    size_t checkpoint_interval;
    
public:
    std::vector<std::complex<double>> getStateAtGate(size_t target_gate) {
        // Находим ближайшую контрольную точку
        auto checkpoint_it = std::lower_bound(
            checkpoints.begin(), 
            checkpoints.end(),
            target_gate,
            [](const auto& cp, size_t gate) {
                return cp.gate_index < gate;
            }
        );
        
        // Восстанавливаем состояние от контрольной точки
        auto state = checkpoint_it->state;
        for (size_t i = checkpoint_it->gate_index; i < target_gate; ++i) {
            gates[i].apply(state);
        }
        
        return state;
    }
};

// Адаптивное управление памятью квантового состояния
class AdaptiveQuantumState {
private:
    enum class StorageType {
        Dense,
        Sparse,
        Decomposed,
        Symmetric
    };
    
    std::variant<
        std::vector<std::complex<double>>,
        SparseQuantumState<>,
        TensorDecomposedState,
        SymmetryPreservingState
    > storage;
    
    StorageType current_type;
    
    void optimizeStorage() {
        // Анализируем текущее состояние
        auto metrics = calculateStateMetrics();
        
        // Выбираем оптимальный способ хранения
        if (metrics.sparsity > 0.9) {
            convertToSparse();
        } else if (metrics.entanglement < 0.3) {
            convertToDecomposed();
        } else if (metrics.hasSymmetry) {
            convertToSymmetric();
        } else {
            convertToDense();
        }
    }
    
public:
    void applyGate(const QuantumGate& gate) {
        std::visit([&gate](auto& state) {
            state.applyGate(gate);
        }, storage);
        
        // Периодически проверяем и оптимизируем хранение
        if (shouldOptimize()) {
            optimizeStorage();
        }
    }
};

// Асинхронный интерфейс для квантовых операций
class AsyncQuantumProcessor {
private:
std::shared_ptr<QuantumProcessor> processor;
std::queue<QuantumTask> task_queue;
std::jthread worker;
 
public:
AsyncQuantumProcessor() : 
    processor(std::make_shared<QuantumProcessor>()),
    worker([this](std::stop_token stoken) {
        processTaskQueue(stoken);
    }) {}
 
Task<QuantumResult> executeCircuitAsync(QuantumCircuit circuit) {
    // Создаем промис для будущего результата
    auto [promise, future] = std::make_pair(
        std::promise<QuantumResult>(),
        std::future<QuantumResult>()
    );
    future = promise.get_future();
    
    // Добавляем задачу в очередь
    task_queue.push({std::move(circuit), std::move(promise)});
    
    // Ждем результат через корутину
    co_await std::async([&future]() {
        return future.get();
    });
}
 
private:
void processTaskQueue(std::stop_token stoken) {
    while (!stoken.stop_requested()) {
        if (!task_queue.empty()) {
            auto task = std::move(task_queue.front());
            task_queue.pop();
            
            try {
                auto result = processor->execute(task.circuit);
                task.promise.set_value(std::move(result));
            } catch (const std::exception& e) {
                task.promise.set_exception(
                    std::current_exception()
                );
            }
        }
        
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1));
    }
}
};

// Планировщик квантовых задач с учетом когерентности
class CoherenceAwareScheduler {
private:
struct TaskNode {
    QuantumCircuit circuit;
    std::vector<size_t> affected_qubits;
    std::vector<size_t> dependent_tasks;
};
 
std::vector<TaskNode> task_graph;
std::unordered_map<size_t, double> coherence_times;
 
public:
std::vector<std::vector<size_t>> scheduleTaskBatches() {
    std::vector<std::vector<size_t>> batches;
    std::vector<bool> scheduled(task_graph.size(), false);
    
    while (std::any_of(scheduled.begin(), scheduled.end(),
                      [](bool s) { return !s; })) {
        std::vector<size_t> current_batch;
        
        // Находим независимые задачи
        for (size_t i = 0; i < task_graph.size(); ++i) {
            if (!scheduled[i] && canAddToBatch(i, current_batch)) {
                current_batch.push_back(i);
                scheduled[i] = true;
            }
        }
        
        batches.push_back(std::move(current_batch));
    }
    
    return batches;
}
 
private:
bool canAddToBatch(size_t task_idx, 
                   const std::vector<size_t>& batch) {
    // Проверяем конфликты когерентности
    for (auto batch_task : batch) {
        if (hasCoherenceConflict(task_graph[task_idx],
                                task_graph[batch_task])) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}
};

// Обработка ошибок в асинхронных квантовых операциях
Task<std::expected<QuantumResult, QuantumError>> 
executeWithRetry(QuantumCircuit circuit, int max_retries = 3) {
try {
    for (int attempt = 0; attempt < max_retries; ++attempt) {
        auto result = co_await executeCircuitAsync(circuit);
        
        // Проверяем качество результата
        if (validateQuantumResult(result)) {
            co_return std::expected<QuantumResult, QuantumError>(
                std::move(result)
            );
        }
        
        // Ждем перед повторной попыткой
        co_await std::chrono::milliseconds(100 * (attempt + 1));
    }
    
    co_return std::unexpected(
        QuantumError{"Превышено число попыток выполнения"}
    );
} catch (const std::exception& e) {
    co_return std::unexpected(
        QuantumError{std::format("Ошибка выполнения: {}", e.what())}
    );
}
}

// Адаптивный квантовый алгоритм
Task<QuantumResult> runAdaptiveAlgorithm() {
// Начальное состояние
auto state = co_await prepareInitialState();
 
for (int iter = 0; iter < max_iterations; ++iter) {
    // Измеряем текущее состояние
    auto measurement = co_await measureState(state);
    
    // Классические вычисления для определения следующего шага
    auto next_operation = classicalOptimizer(measurement);
    
    // Проверяем условие сходимости
    if (hasConverged(measurement)) {
        co_return measurement;
    }
    
    // Применяем следующую квантовую операцию
    state = co_await applyQuantumOperation(state, next_operation);
}
 
throw std::runtime_error("Алгоритм не сошелся");
}

// Пул квантовых ресурсов с асинхронным доступом
class AsyncQuantumResourcePool {
private:
std::vector<std::unique_ptr<QuantumRegister>> available_registers;
std::mutex pool_mutex;
std::condition_variable cv;
 
public:
async acquire(size_t num_qubits) {
    std::unique_lock lock(pool_mutex);
    
    // Ждем доступный регистр
    co_await cv.wait(lock, [this, num_qubits]() {
        return hasAvailableRegister(num_qubits);
    });
    
    // Находим и возвращаем подходящий регистр
    auto reg = findAndRemoveRegister(num_qubits);
    co_return QuantumRegisterGuard(reg, this);
}
 
void release(std::unique_ptr<QuantumRegister> reg) {
    std::lock_guard lock(pool_mutex);
    available_registers.push_back(std::move(reg));
    cv.notify_one();
}
};