Квантовые алгоритмы и обработка строк в Q#

let message = String.Format("Кубит {0} измерен в состоянии {1} с вероятностью {2:F2}", 
                        qbitId, 
                        result, 
                        probability);

let message = $"Кубит {qbitId} измерен в состоянии {result} с вероятностью {probability:F2}";

// Измерение времени выполнения строковой интерполяции
operation BenchmarkStringInterpolation(count : Int, qubits : Qubit[]) : Double {
    mutable totalTime = 0.0;
    use timer = new System.Diagnostics.Stopwatch();
    
    for i in 1..count {
        timer.Start();
        let result = M(qubits[i % Length(qubits)]);
        let probability = GetProbability(result);
        let message = $"Измерение {i}: состояние {result} с вероятностью {probability:F4}";
        timer.Stop();
        
        set totalTime += timer.Elapsed.TotalMilliseconds;
    }
    
    return totalTime / IntAsDouble(count);
}

// Пакетная обработка результатов измерений
operation BatchProcessMeasurements(qubits : Qubit[], batchSize : Int) : String[] {
    mutable results = new String[0];
    mutable batch = new (Result, Double)[0];
    
    for i in 0..Length(qubits) - 1 {
        let result = M(qubits[i]);
        let probability = GetProbability(result);
        set batch += [(result, probability)];
        
        if Length(batch) >= batchSize or i == Length(qubits) - 1 {
            // Форматируем весь пакет результатов за один проход
            set results += FormatBatch(batch);
            set batch = new (Result, Double)[0];
        }
    }
    
    return results;
}
 
function FormatBatch(batch : (Result, Double)[]) : String[] {
    return Mapped(
        pair => $"Состояние {pair::0} с вероятностью {pair::1:F4}",
        batch
    );
}

operation GroverSearch(database : String[], targetPattern : String, iterations : Int) : String {
    use indexRegister = Qubit[Ceiling(Lg(IntAsDouble(Length(database))))];
    
    // Подготовка суперпозиции всех индексов
    ApplyToEach(H, indexRegister);
    
    // Итерации алгоритма Гровера
    for _ in 1..iterations {
        // Оракул: отмечает соответствующие паттерну строки
        MarkMatchingPattern(indexRegister, database, targetPattern);
        
        // Диффузия: усиливает отмеченные состояния
        ApplyGroverDiffusion(indexRegister);
    }
    
    // Измерение для получения вероятного индекса
    let resultIndex = MeasureInteger(indexRegister);
    
    // Возвращаем найденную строку
    return database[resultIndex];
}

operation FuzzyPatternMatching(text : String, pattern : String, maxDistance : Int) : (Int, Double)[] {
    mutable results = new (Int, Double)[0];
    let n = Length(text);
    let m = Length(pattern);
    
    // Для каждой позиции в тексте
    for i in 0..n-m {
        use distanceRegister = Qubit[Ceiling(Lg(IntAsDouble(maxDistance + 1)))];
        
        // Создаем суперпозицию всех возможных расстояний редактирования
        PrepareDistanceSuperposition(distanceRegister, text[i..i+m-1], pattern);
        
        // Измеряем и получаем наиболее вероятное расстояние
        let measuredDistance = MeasureInteger(distanceRegister);
        let probability = EstimateMatchProbability(text[i..i+m-1], pattern, measuredDistance);
        
        if measuredDistance <= maxDistance {
            set results += [(i, probability)];
        }
    }
    
    return results;
}

operation HybridKMPSearch(text : String, pattern : String) : Int[] {
    // Классически вычисляем префикс-функцию
    let prefixFunction = ComputePrefixFunction(pattern);
    
    // Если шаблон короткий, используем классический поиск
    if Length(pattern) < 10 {
        return ClassicalKMPSearch(text, pattern, prefixFunction);
    }
    
    // Для длинных шаблонов применяем квантовый алгоритм
    return QuantumAcceleratedSearch(text, pattern, prefixFunction);
}

operation QuantumStringHash(input : String) : Int {
    use hashRegister = Qubit[20]; // 20 кубитов для хеша
    
    // Кодируем строку в квантовое состояние
    EncodeStringToQuantumState(input, hashRegister);
    
    // Применяем квантовую хеш-функцию (унитарные преобразования)
    ApplyQuantumHashTransformation(hashRegister);
    
    // Измеряем и получаем классическое значение хеша
    return MeasureInteger(hashRegister);
}

operation MeasureAndReport(q : Qubit, label : String) : Result {
    let result = M(q);
    let basis = result == One ? "|1⟩" : "|0⟩";
    
    // Интерполяция с форматированием вероятности
    Message($"Кубит {label} измерен в состоянии {basis} с вероятностью {GetProbability(result):P2}");
    
    return result;
}

function VisualizeQuantumState(stateVector : Complex[], labels : String[]) : String {
    mutable result = "";
    
    for (idx, amplitude) in Enumerated(stateVector) {
        if (AbsSquared(amplitude) > 0.001) {
            // Корректная работа с Unicode-символами в метках состояний
            let stateLabel = idx < Length(labels) ? labels[idx] : $"|{idx}⟩";
            set result += $"{stateLabel}: {amplitude:F4} (вероятность: {AbsSquared(amplitude):P1})\n";
        }
    }
    
    return result;
}

operation VisualizeEntanglement(qubits : Qubit[]) : String {
    // Оценка матрицы плотности (упрощённо)
    let densityMatrix = EstimateDensityMatrix(qubits);
    
    // Построение красивого ASCII-представления матрицы
    mutable visualization = "Матрица плотности:\n";
    let n = 1 <<< Length(qubits);
    
    for i in 0..n-1 {
        set visualization += "[ ";
        for j in 0..n-1 {
            let element = densityMatrix[i * n + j];
            // Форматирование комплексных чисел с выравниванием
            set visualization += $"{element.Real:F2}{(element.Imag >= 0.0 ? "+" : "")}{element.Imag:F2}i ";
        }
        set visualization += "]\n";
    }
    
    // Добавление метаданных о запутаности
    let entropy = CalculateVonNeumannEntropy(densityMatrix);
    set visualization += $"\nЭнтропия фон Неймана: {entropy:F4}";
    
    return visualization;
}

function SerializeQuantumResults(results : (String, Result, Double)[]) : String {
    // Используем JSON-подобный формат для простоты парсинга
    mutable serialized = "{\n  "results": [\n";
    
    for (i, (label, measurement, probability)) in Enumerated(results) {
        let comma = i < Length(results) - 1 ? "," : "";
        set serialized += $"    {{"label": "{label}", "state": "{measurement}", "probability": {probability:F6}}}{comma}\n";
    }
    
    set serialized += "  ]\n}";
    return serialized;
}

function EncodeUnicodeCharToQubits(char : Char) : Int[] {
    // Получаем Unicode code point
    let codePoint = CodePointFromChar(char);
    
    // Преобразуем в бинарное представление
    return IntAsBoolArray(codePoint, 32); // 32 бита достаточно для всех символов Unicode
}

operation EncodeWordEmbeddingsToQubits(embeddings : Double[], qubits : Qubit[]) : Unit {
    // Нормализация вектора эмбеддингов
    let norm = Sqrt(SumOfElements(Mapped(x => x * x, embeddings)));
    let normalizedEmbeddings = Mapped(x => x / norm, embeddings);
    
    // Кодирование в амплитуды квантового состояния
    AmplitudeEncoding(normalizedEmbeddings, qubits);
}

operation QuantumConvolutionalLayer(qubits : Qubit[], params : Double[]) : Unit {
    for i in 0..Length(qubits)-2 {
        Rz(params[i * 3], qubits[i]);
        CNOT(qubits[i], qubits[i+1]);
        Ry(params[i * 3 + 1], qubits[i+1]);
        CNOT(qubits[i], qubits[i+1]);
        Rz(params[i * 3 + 2], qubits[i+1]);
    }
}

operation StatisticalDebug(op : (Unit => Result), repetitions : Int) : (Double, Double) {
mutable ones = 0;
mutable formattingErrors = 0;
 
for _ in 1..repetitions {
    try {
        let result = op();
        if result == One {
            set ones += 1;
        }
    }
    catch {
        set formattingErrors += 1;
    }
}
 
return (IntAsDouble(ones) / IntAsDouble(repetitions), 
        IntAsDouble(formattingErrors) / IntAsDouble(repetitions));
}

operation WithShadowStrings<T>(op : ((String -> Unit) => T), expectedStrings : String[]) : T {
mutable actualStrings = new String[0];
let shadowMessage = message => {
    set actualStrings += [message];
};
 
let result = op(shadowMessage);
 
// Сравниваем ожидаемые и фактические строки
for (expected, actual) in Zip(expectedStrings, actualStrings) {
    if expected != actual {
        Message($"Ошибка форматирования! Ожидалось: '{expected}', Получено: '{actual}'");
    }
}
 
return result;
}

operation TestWithFixedSeed(op : (Qubit[] => Unit), numQubits : Int) : Unit {
use qs = Qubit[numQubits];
 
// Устанавливаем фиксированный сид для симулятора
using (sim = QuantumSimulator(randomSeed=42)) {
    op(qs);
    
    // Форматирование и проверка результатов
    let state = DumpMachine();
    let formatted = FormatQuantumState(state);
    
    // Проверка соответствия ожидаемому шаблону
    AssertRegexMatch(formatted, @"\|0\>.*\|1\>.*");
}
}

operation QuantumCheckpoint(op : (Qubit[] => Unit), checkpointPositions : Int[], numQubits : Int) : Bool {
use qs = Qubit[numQubits];
mutable states = new String[0];
mutable currentStep = 0;
 
let modifiedOp = (q : Qubit[]) => {
    if currentStep in checkpointPositions {
        let state = DumpMachine();
        set states += [FormatQuantumState(state)];
    }
    
    op(q);
    set currentStep += 1;
    
    if currentStep in checkpointPositions {
        let state = DumpMachine();
        set states += [FormatQuantumState(state)];
    }
};
 
modifiedOp(qs);
 
// Анализ собраных состояний
return ValidateStateTransitions(states);
}

function OptimizeQuantumCircuitWithML(circuit : QuantumCircuit) : QuantumCircuit {
    // Преобразуем схему в представление, подходящее для ML модели
    let features = ExtractCircuitFeatures(circuit);
    
    // Применяем предобученную модель для оптимизации
    let optimizedParams = MLOptimizer.Predict(features);
    
    // Реконструируем схему с оптимизированными параметрами
    return ReconstructCircuit(circuit, optimizedParams);
}