Как украсить новогоднюю елку с Q# и Qiskit

class QuantumSimulator(ABC):
    @abstractmethod
    def run_simulation(self, num_positions: int) -> str:
        """Запустить квантовую симуляцию и вернуть бинарную строку результатов"""
        pass

for i in range(qubits_needed):
    circuit.h(qr[i])

def create_quantum_decorations(width: int, simulator: QuantumSimulator) -> Tuple[List[int], List[int]]:
    max_positions = 5
    results_decorations = []
    results_types = []
 
    for start_pos in range(0, width, max_positions):
        positions = min(max_positions, width - start_pos)
        binary = simulator.run_simulation(positions)
        decorations, types = parse_quantum_results(binary, positions)
        results_decorations.extend(decorations)
        results_types.extend(types)
 
    return results_decorations[:width], results_types[:width]

def parse_quantum_results(binary_result: str, num_positions: int) -> Tuple[List[int], List[int]]:
    decorations = []
    types = []
 
    for i in range(0, num_positions * 3, 3):
        presence = int(binary_result[i])
        if presence:
            type_bits = binary_result[i+1:i+3]
            decoration_type = int(type_bits, 2)
        else:
            decoration_type = 0
        decorations.append(presence)
        types.append(decoration_type)
 
    return decorations, types

def create_probability_heatmap(width: int, simulator: QuantumSimulator, trials: int = 100) -> np.ndarray:
    heatmap = np.zeros((width, 4))  # 4 типа украшений
    
    for _ in range(trials):
        decorations, types = create_quantum_decorations(width, simulator)
        for i in range(width):
            if decorations[i]:
                heatmap[i, types[i]] += 1
    
    return heatmap / trials

class QiskitSimulator(QuantumSimulator):
    def run_simulation(self, num_positions: int) -> str:
        qubits_needed = num_positions * 3
        qr = QuantumRegister(qubits_needed, 'q')
        cr = ClassicalRegister(qubits_needed, 'c')
        circuit = QuantumCircuit(qr, cr)
        
        # Адамара для суперпозиции
        for i in range(qubits_needed):
            circuit.h(qr[i])
        
        # Фазовые вентили
        for i in range(0, qubits_needed, 3):
            circuit.s(qr[i])
            circuit.t(qr[i+1])
            circuit.t(qr[i+2])
        
        # Ещё Адамара для интерференции
        for i in range(qubits_needed):
            circuit.h(qr[i])
        
        # Пространственная запутаность
        for i in range(0, qubits_needed-3, 3):
            circuit.cx(qr[i], qr[i+3])
        
        # Запутаность типа с наличием
        for i in range(0, qubits_needed, 3):
            circuit.cx(qr[i], qr[i+1])
            circuit.cx(qr[i], qr[i+2])
        
        # Финальные Адамара
        for i in range(qubits_needed):
            circuit.h(qr[i])
        
        # Измерение
        circuit.measure(qr, cr)
        
        # Запуск симуляции
        simulator = AerSimulator()
        result = simulator.run(circuit).result()
        counts = result.get_counts(circuit)
        return list(counts.keys())[0]

from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Tuple, List
 
class QuantumSimulator(ABC):
    @abstractmethod
    def run_simulation(self, num_positions: int) -> str:
        """Запустить квантовую симуляцию и вернуть бинарную строку результатов"""
        pass

from qiskit import QuantumCircuit, QuantumRegister, ClassicalRegister
from qiskit.providers.aer import AerSimulator
 
class QiskitSimulator(QuantumSimulator):
    def run_simulation(self, num_positions: int) -> str:
        qubits_needed = num_positions * 3
        qr = QuantumRegister(qubits_needed, 'q')
        cr = ClassicalRegister(qubits_needed, 'c')
        circuit = QuantumCircuit(qr, cr)
        
        # Построение схемы (уже было показано выше)
        # ...
        
        # Запуск симуляции
        simulator = AerSimulator()
        result = simulator.run(circuit).result()
        counts = result.get_counts(circuit)
        return list(counts.keys())[0]

import qsharp
 
class QSharpSimulator(QuantumSimulator):
    def __init__(self, source_code: str):
        self.source_code = source_code
        qsharp.eval(self.source_code)
 
    def run_simulation(self, num_positions: int) -> str:
        result = qsharp.run(
            f"QuantumDecoration.CreateQuantumDecoration({num_positions})", 
            shots=1
        )
        return ''.join(['1' if x == qsharp.Result.One else '0' for x in result[0]])

class Colors:
    RED = '\033[31m'
    GREEN = '\033[32m'
    YELLOW = '\033[33m'
    BLUE = '\033[34m'
    MAGENTA = '\033[35m'
    RESET = '\033[0m'
    BOLD = '\033[1m'
 
def get_decoration_char(type_num: int) -> str:
    """Возвращает символ украшения в зависимости от типа"""
    chars = ['●', '★', '♦', '✶']
    return chars[type_num]
 
def get_color_code(type_num: int) -> str:
    """Возвращает цветовой код в зависимости от типа"""
    colors = [Colors.RED, Colors.YELLOW, Colors.BLUE, Colors.MAGENTA]
    return colors[type_num]

def draw_christmas_tree(height: int, simulator: QuantumSimulator) -> None:
    """Рисует цветную елку с квантовыми украшениями"""
    print(f"\n{Colors.BOLD} Квантовая новогодняя елка! \n{Colors.RESET}")
 
    # Звезда на верхушке
    padding = height - 1
    print(" " * padding + f"{Colors.YELLOW}★{Colors.RESET}")
 
    # Рисуем елку сверху вниз
    for i in range(height):
        width = 2 * i + 1
        padding = height - i - 1
 
        # Получаем квантовые украшения и их типы
        decorations, types = create_quantum_decorations(width, simulator)
 
        # Создаем строку для ряда
        row = " " * padding
        for j in range(width):
            if decorations[j]:
                color = get_color_code(types[j])
                decoration = get_decoration_char(types[j])
                row += f"{color}{decoration}{Colors.RESET}"
            else:
                row += f"{Colors.GREEN}*{Colors.RESET}"
 
        print(row)
 
    # Рисуем ствол
    trunk_height = height // 3
    trunk_width = height // 2
    for i in range(trunk_height):
        trunk_padding = height - trunk_width//2 - 1
        print(" " * trunk_padding + f"{Colors.MAGENTA}#{Colors.RESET}" * trunk_width)
 
    # Рисуем основание
    base_width = height * 2 - 1
    print(" " * 0 + f"{Colors.GREEN}~{Colors.RESET}" * base_width)
    print(f"\n{Colors.BOLD} Счастливых квантовых праздников! \n{Colors.RESET}")

from qiskit import Aer
 
simulator = Aer.get_backend('statevector_simulator')
result = simulator.run(circuit).result()
statevector = result.get_statevector(circuit)
[/qsharp]
 
А вот аналогичный подход в Q#:
 
[qsharp]
operation GetStateVector(numPositions : Int) : (Complex, Int)[] {
    let qubitsNeeded = numPositions * 3;
    use qubits = Qubit[qubitsNeeded];
    
    // Применяем операции...
    
    // Получаем вектор состояния
    let statevector = DumpMachine();
    
    // Сбрасываем кубиты и возвращаем результат
    ResetAll(qubits);
    return statevector;
}

# Для Qiskit
def reverse_bits(binary_string: str) -> str:
    # Разбиваем на группы по 3 бита и инвертируем порядок внутри группы
    result = ""
    for i in range(0, len(binary_string), 3):
        group = binary_string[i:i+3]
        result += group[::-1]
    return result

def create_parameterized_circuit(max_positions: int) -> QuantumCircuit:
    """Создает параметризованную схему, которую можно переиспользовать"""
    qubits_needed = max_positions * 3
    qr = QuantumRegister(qubits_needed, 'q')
    cr = ClassicalRegister(qubits_needed, 'c')
    circuit = QuantumCircuit(qr, cr)
    
    # Строим схему как обычно...
    
    return circuit

def simulate_with_parameterized_circuit(width: int, circuit: QuantumCircuit, max_positions: int) -> str:
    """Запускает симуляцию с параметризованной схемой"""
    used_qubits = width * 3
    
    # Создаем копию схемы
    current_circuit = circuit.copy()
    
    # Если используем не все кубиты, измеряем только нужные
    if used_qubits < max_positions * 3:
        current_circuit.barrier()
        for i in range(used_qubits, max_positions * 3):
            current_circuit.reset(i)
    
    # Запускаем симуляцию
    simulator = AerSimulator()
    result = simulator.run(current_circuit).result()
    counts = result.get_counts(current_circuit)
    return list(counts.keys())[0][:used_qubits]

def apply_quantum_decorations_to_physical_tree(width: int, height: int, simulator: QuantumSimulator, serial_port='/dev/ttyACM0'):
    """Применяет квантовые украшения к физической елке через Arduino"""
    import serial
    import time
    
    # Открываем последовательный порт
    ser = serial.Serial(serial_port, 9600, timeout=1)
    time.sleep(2)  # Ждем инициализации Arduino
    
    # Создаем все украшения для елки
    all_decorations = []
    all_types = []
    
    for i in range(height):
        width_row = 2 * i + 1
        decorations, types = create_quantum_decorations(width_row, simulator)
        all_decorations.extend(decorations)
        all_types.extend(types)
    
    # Преобразуем в формат для Arduino: [позиция, тип, ...]
    command = []
    for i, (presence, typ) in enumerate(zip(all_decorations, all_types)):
        if presence:
            command.extend([i, typ])
    
    # Отправляем команду на Arduino
    command_str = ','.join(map(str, command))
    ser.write(f"{command_str}\n".encode())
    
    # Закрываем порт
    ser.close()

# Преобразование координат из 2D представления елки в 1D последовательность светодиодов
def tree_to_led_mapping(row, col, width, height):
    """Преобразует координаты на елке (строка, столбец) в индекс светодиода"""
    # Примерный алгоритм спирального обхода
    radius = min(height, width // 2)
    angle = 2 * math.pi * col / width
    led_row = height - 1 - row  # Переворачиваем, чтобы 0 был наверху
    
    # Вычисляем радиус для текущей строки (конус сужается кверху)
    current_radius = radius * (led_row + 1) / height
    
    # Преобразуем в полярные координаты, а затем в индекс светодиода
    led_index = int(led_row * (2 * math.pi * current_radius) + angle * current_radius)
    return min(led_index, NUM_LEDS - 1)  # Ограничиваем максимальным числом светодиодов

def quantum_collapse_animation(ser, all_positions, all_types, frames=10):
    """Анимирует процесс квантового коллапса на физической елке"""
    import numpy as np
    
    # Начинаем с суперпозиции - все возможные украшения мигают случайно
    for frame in range(frames - 1):
        command = []
        for i in range(NUM_LEDS):
            # Вероятность появления украшения уменьшается со временем
            if random.random() < (1.0 - frame / frames):
                typ = random.randint(0, 3)  # Случайный тип
                command.extend([i, typ])
        
        # Отправляем команду и ждем
        command_str = ','.join(map(str, command))
        ser.write(f"{command_str}\n".encode())
        time.sleep(0.2)
    
    # Последний кадр - окончательное "измеренное" состояние
    command = []
    for i, (presence, typ) in enumerate(zip(all_positions, all_types)):
        if presence:
            command.extend([i, typ])
    
    command_str = ','.join(map(str, command))
    ser.write(f"{command_str}\n".encode())

from qiskit import IBMQ
 
# Загружаем учетные данные (предварительно нужно получить API-ключ на сайте IBM)
IBMQ.save_account('ВАШ_API_КЛЮЧ')
IBMQ.load_account()
 
# Выбираем поставщика и квантовый компьютер
provider = IBMQ.get_provider(hub='ibm-q')
backend = provider.get_backend('ibmq_lima')  # 5-кубитный процессор
 
# Запускаем схему на реальном квантовом компьютере
job = execute(circuit, backend=backend, shots=1024)
result = job.result()
counts = result.get_counts(circuit)

from qiskit.ignis.mitigation.measurement import complete_meas_cal, CompleteMeasFitter
 
# Создаем калибровочные схемы
qr = QuantumRegister(qubits_needed)
meas_calibs, state_labels = complete_meas_cal(qr=qr, circlabel='mcal')
 
# Запускаем калибровочные схемы на квантовом процессоре
cal_job = execute(meas_calibs, backend=backend, shots=1024)
cal_results = cal_job.result()
 
# Создаем фильтр для коррекции ошибок измерения
meas_fitter = CompleteMeasFitter(cal_results, state_labels, circlabel='mcal')
meas_filter = meas_fitter.filter
 
# Применяем фильтр к результатам нашей схемы
mitigated_results = meas_filter.apply(result)
mitigated_counts = mitigated_results.get_counts(circuit)

from qiskit.transpiler import CouplingMap
from qiskit.transpiler import PassManager
from qiskit.transpiler.passes import BasicSwap
 
# Описываем топологию устройства (для примера - линейная цепочка)
coupling_list = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
coupling_map = CouplingMap(couplingList=coupling_list)
 
# Создаем менеджер проходов с SWAP-оптимизацией
pass_manager = PassManager()
pass_manager.append(BasicSwap(coupling_map))
 
# Компилируем схему с учетом топологии
optimized_circuit = pass_manager.run(circuit)

def debug_circuit_step_by_step(num_positions: int):
    qubits_needed = num_positions * 3
    qr = QuantumRegister(qubits_needed, 'q')
    cr = ClassicalRegister(qubits_needed, 'c')
    circuit = QuantumCircuit(qr, cr)
    
    # Шаг 1: Адамара
    for i in range(qubits_needed):
        circuit.h(qr[i])
    display_bloch_multivector(circuit)  # Визуализация после первого шага
    
    # Шаг 2: Фазовые вентили
    for i in range(0, qubits_needed, 3):
        circuit.s(qr[i])
        circuit.t(qr[i+1])
        circuit.t(qr[i+2])
    display_bloch_multivector(circuit)  # Визуализация после второго шага
    
    # И так далее для каждого шага...

# Оптимизированная версия с минимальной глубиной
def create_optimized_circuit(num_positions: int) -> QuantumCircuit:
    qubits_needed = num_positions * 3
    qr = QuantumRegister(qubits_needed, 'q')
    cr = ClassicalRegister(qubits_needed, 'c')
    circuit = QuantumCircuit(qr, cr)
    
    # Применяем все H-вентили одновременно
    circuit.h(range(qubits_needed))
    
    # Фазовые вентили тоже можно применить параллельно
    for i in range(0, qubits_needed, 3):
        circuit.s(qr[i])
    for i in range(1, qubits_needed, 3):
        circuit.t(qr[i])
    for i in range(2, qubits_needed, 3):
        circuit.t(qr[i])
    
    # H-вентили снова одновременно
    circuit.h(range(qubits_needed))
    
    # CNOT нельзя полностью распараллелить, но можно оптимизировать
    # Сначала все CNOT для связи присутствия с типом
    for i in range(0, qubits_needed, 3):
        circuit.cx(qr[i], qr[i+1])
        circuit.cx(qr[i], qr[i+2])
    
    # Затем CNOT между позициями
    for i in range(0, qubits_needed-3, 3):
        circuit.cx(qr[i], qr[i+3])
    
    # Финальные H-вентили
    circuit.h(range(qubits_needed))
    
    # Измерение
    circuit.measure(qr, cr)
    
    return circuit

def adapt_to_device_topology(circuit: QuantumCircuit, device_name: str) -> QuantumCircuit:
    """Адаптирует схему под топологию конкретного устройства"""
    from qiskit import IBMQ
    from qiskit.transpiler import PassManager
    from qiskit.transpiler.passes import BasicSwap
    
    # Получаем информацию об устройстве
    provider = IBMQ.get_provider(hub='ibm-q')
    device = provider.get_backend(device_name)
    coupling_map = device.configuration().coupling_map
    
    # Создаем менеджер проходов с SWAP-оптимизацией
    pass_manager = PassManager()
    pass_manager.append(BasicSwap(CouplingMap(coupling_map)))
    
    # Транспилируем схему
    optimized_circuit = pass_manager.run(circuit)
    
    return optimized_circuit

def randomize_qubit_layout(circuit: QuantumCircuit) -> QuantumCircuit:
    """Случайно перемешивает соответствие логических и физических кубитов"""
    import random
    
    num_qubits = circuit.num_qubits
    random_layout = list(range(num_qubits))
    random.shuffle(random_layout)
    
    # Создаем новую схему с перемешанными кубитами
    from qiskit.transpiler import PassManager
    from qiskit.transpiler.passes import LayoutTransformation
    
    pass_manager = PassManager()
    pass_manager.append(LayoutTransformation(layout=random_layout))
    
    return pass_manager.run(circuit)

def quantum_vs_classical_test(quantum_results, classical_results, num_trials=1000):
    """Статистический тест для различения квантовых и классических результатов"""
    from scipy import stats
    
    # Считаем частоты появления разных комбинаций
    quantum_freqs = {}
    classical_freqs = {}
    
    for res in quantum_results:
        if res in quantum_freqs:
            quantum_freqs[res] += 1
        else:
            quantum_freqs[res] = 1
    
    for res in classical_results:
        if res in classical_freqs:
            classical_freqs[res] += 1
        else:
            classical_freqs[res] = 1
    
    # Нормализуем частоты
    total_q = sum(quantum_freqs.values())
    total_c = sum(classical_freqs.values())
    
    for k in quantum_freqs:
        quantum_freqs[k] /= total_q
    
    for k in classical_freqs:
        classical_freqs[k] /= total_c
    
    # Проводим статистический тест
    all_keys = set(list(quantum_freqs.keys()) + list(classical_freqs.keys()))
    q_dist = [quantum_freqs.get(k, 0) for k in all_keys]
    c_dist = [classical_freqs.get(k, 0) for k in all_keys]
    
    # Используем критерий Колмогорова-Смирнова
    statistic, p_value = stats.ks_2samp(q_dist, c_dist)
    
    return statistic, p_value

def setup_fpga_quantum_simulator(bit_precision=32):
    """Настраивает FPGA для аппаратной симуляции квантовых схем"""
    from pynq import Overlay
    
    # Загружаем overlay с реализацией квантового симулятора
    overlay = Overlay("quantum_sim.bit")
    
    # Настраиваем параметры симуляции
    overlay.quantum_sim.write(0x10, bit_precision)  # Точность представления амплитуд
    overlay.quantum_sim.write(0x14, 15)  # Максимальное число кубитов
    
    return overlay.quantum_sim

def compare_precision_impact(num_positions=3, trials=100):
  """Сравнивает влияние точности представления на результаты"""
  results_32bit = []
  results_16bit = []
  
  # Настраиваем симуляторы с разной точностью
  fpga_sim_32 = setup_fpga_quantum_simulator(bit_precision=32)
  fpga_sim_16 = setup_fpga_quantum_simulator(bit_precision=16)
  
  for _ in range(trials):
      # 32-битная симуляция
      binary_32 = run_fpga_simulation(fpga_sim_32, num_positions)
      decorations_32, types_32 = parse_quantum_results(binary_32, num_positions)
      results_32bit.append((decorations_32, types_32))
      
      # 16-битная симуляция
      binary_16 = run_fpga_simulation(fpga_sim_16, num_positions)
      decorations_16, types_16 = parse_quantum_results(binary_16, num_positions)
      results_16bit.append((decorations_16, types_16))
  
  # Анализируем различия
  differences = 0
  for (d32, t32), (d16, t16) in zip(results_32bit, results_16bit):
      if d32 != d16 or t32 != t16:
          differences += 1
  
  return differences / trials  # Доля различающихся результатов

def run_with_error_mitigation(circuit, backend, shots=1024):
  """Запускает схему с применением техник смягчения ошибок"""
  from qiskit.ignis.mitigation.measurement import complete_meas_cal, CompleteMeasFitter
  
  # Создаем калибровочные схемы для всех базисных состояний
  qr = circuit.qregs[0]
  meas_calibs, state_labels = complete_meas_cal(qr=qr, circlabel='mcal')
  
  # Запускаем калибровочные схемы
  job = execute(meas_calibs, backend=backend, shots=shots)
  cal_results = job.result()
  
  # Создаем корректор на основе калибровочных данных
  meas_fitter = CompleteMeasFitter(cal_results, state_labels, circlabel='mcal')
  
  # Запускаем основную схему
  job = execute(circuit, backend=backend, shots=shots)
  results = job.result()
  
  # Применяем коррекцию к результатам
  mitigated_results = meas_fitter.filter.apply(results)
  
  return mitigated_results

def simulate_with_tensor_networks(circuit, max_bond_dim=64):
  """Использует тензорные сети для симуляции глубоких квантовых схем"""
  from qiskit_aer import AerSimulator
  
  # Настраиваем симулятор на основе тензорных сетей
  simulator = AerSimulator(method='matrix_product_state')
  
  # Установка параметров метода MPS
  options = {
      'matrix_product_state': {
          'max_bond_dimension': max_bond_dim
      }
  }
  
  # Запускаем симуляцию
  result = simulator.run(circuit, options=options).result()
  return result

def project_multidimensional_tree(results_z, results_x, results_y, projector_api):
  """Проецирует елку, меняющуюся в зависимости от 'угла наблюдения'"""
  # Настраиваем начальную проекцию (Z-базис)
  decorations_z, types_z = parse_quantum_results(results_z, len(results_z)//3)
  projector_api.set_base_layer(decorations_z, types_z)
  
  # Добавляем эффекты для X-базиса (видны через красный фильтр)
  decorations_x, types_x = parse_quantum_results(results_x, len(results_x)//3)
  projector_api.add_filtered_layer(decorations_x, types_x, filter_color='red')
  
  # Добавляем эффекты для Y-базиса (видны через синий фильтр)
  decorations_y, types_y = parse_quantum_results(results_y, len(results_y)//3)
  projector_api.add_filtered_layer(decorations_y, types_y, filter_color='blue')
  
  # Запускаем проекцию
  projector_api.start_projection(duration_seconds=60)

class CircuitCache:
  def __init__(self, cache_dir=".circuit_cache"):
      import os
      self.cache_dir = cache_dir
      os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True)
  
  def get_compiled_circuit(self, circuit, backend):
      """Возвращает скомпилированную схему из кэша или компилирует заново"""
      import hashlib
      from qiskit import transpile
      import pickle
      
      # Создаем хэш для идентификации схемы
      circuit_hash = hashlib.md5(str(circuit).encode()).hexdigest()
      backend_hash = hashlib.md5(str(backend.configuration()).encode()).hexdigest()
      cache_file = f"{self.cache_dir}/{circuit_hash}_{backend_hash}.pkl"
      
      # Проверяем наличие в кэше
      try:
          with open(cache_file, 'rb') as f:
              return pickle.load(f)
      except FileNotFoundError:
          # Компилируем и сохраняем в кэш
          compiled = transpile(circuit, backend, optimization_level=3)
          with open(cache_file, 'wb') as f:
              pickle.dump(compiled, f)
          return compiled

async def run_on_first_available(circuit, providers, timeout=3600):
  """Запускает схему на первом доступном квантовом устройстве"""
  import asyncio
  from qiskit import execute
  
  # Функция для отправки задания на конкретное устройство
  async def submit_job(backend):
      job = execute(circuit, backend=backend, shots=1024)
      job_id = job.job_id()
      
      # Проверяем статус каждые 10 секунд
      while True:
          status = job.status()
          if status.name in ['DONE', 'ERROR', 'CANCELLED']:
              return (backend.name(), job) if status.name == 'DONE' else None
          await asyncio.sleep(10)
  
  # Отправляем задания на все доступные устройства
  tasks = []
  for provider in providers:
      for backend in provider.backends():
          if backend.status().operational:
              tasks.append(submit_job(backend))
  
  # Ждем результата от первого успешно завершившегося задания
  try:
      result = await asyncio.wait_for(
          asyncio.wait(tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED),
          timeout=timeout
      )
      done, pending = result
      
      # Отменяем оставшиеся задания
      for task in pending:
          task.cancel()
      
      # Извлекаем результат
      for task in done:
          result = task.result()
          if result is not None:
              return result
      
      return None
  except asyncio.TimeoutError:
      return None

def optimize_tree_aesthetics(max_iterations=100):
  """Оптимизирует параметры квантовой схемы для максимизации эстетичности"""
  from scipy.optimize import minimize
  
  # Функция для оценки эстетичности елки (субъективная метрика)
  def aesthetic_score(params):
      # Создаем параметризованную схему
      circuit = create_parameterized_circuit(params)
      
      # Запускаем симуляцию
      result = simulate(circuit)
      
      # Создаем елку и оцениваем ее
      decorations, types = parse_results(result)
      tree = visualize_tree(decorations, types)
      
      # Метрика может включать симметрию, разнообразие цветов и т.д.
      score = compute_symmetry(tree) + compute_color_diversity(tree) - compute_crowding(tree)
      
      return -score  # Минимизируем отрицательную оценку = максимизируем оценку
  
  # Начальные параметры (углы вращения для параметризованных вентилей)
  initial_params = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
  
  # Запускаем оптимизацию
  result = minimize(aesthetic_score, initial_params, method='COBYLA', 
                     options={'maxiter': max_iterations})
  
  return result.x  # Возвращаем оптимальные параметры

#!/usr/bin/env python3
import argparse
import os
from typing import Tuple, List
from abc import ABC, abstractmethod
 
# Абстрактный базовый класс для квантовых симуляторов
class QuantumSimulator(ABC):
    @abstractmethod
    def run_simulation(self, num_positions: int) -> str:
        """Запустить квантовую симуляцию и вернуть бинарную строку результатов"""
        pass
 
# Реализация для Qiskit
class QiskitSimulator(QuantumSimulator):
    def run_simulation(self, num_positions: int) -> str:
        from qiskit import QuantumCircuit, QuantumRegister, ClassicalRegister
        from qiskit.providers.aer import AerSimulator
        
        qubits_needed = num_positions * 3
        qr = QuantumRegister(qubits_needed, 'q')
        cr = ClassicalRegister(qubits_needed, 'c')
        circuit = QuantumCircuit(qr, cr)
        
        # Построение квантовой схемы (весь код из предыдущих разделов)
        # ...
        
        # Запуск симуляции
        simulator = AerSimulator()
        result = simulator.run(circuit).result()
        counts = result.get_counts(circuit)
        return list(counts.keys())[0]
 
# Реализация для Q#
class QSharpSimulator(QuantumSimulator):
    def __init__(self, source_code: str):
        import qsharp
        self.source_code = source_code
        qsharp.eval(self.source_code)
 
    def run_simulation(self, num_positions: int) -> str:
        import qsharp
        result = qsharp.run(
            f"QuantumDecoration.CreateQuantumDecoration({num_positions})", 
            shots=1
        )
        return ''.join(['1' if x == qsharp.Result.One else '0' for x in result[0]])
 
# Функции обработки и визуализации (из предыдущих разделов)
# ...
 
def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Квантовая новогодняя елка')
    parser.add_argument('--height', type=int, default=12, help='Высота елки')
    parser.add_argument('--mode', choices=['terminal', 'led'], default='terminal', 
                        help='Режим вывода: терминал или LED-лента')
    parser.add_argument('--backend', choices=['qsharp', 'qiskit'], default='qsharp',
                        help='Квантовый бэкенд: Q# или Qiskit')
    args = parser.parse_args()
    
    # Выбор симулятора
    if args.backend == 'qsharp':
        try:
            with open('tree.qs', 'r') as file:
                qs_content = file.read()
            simulator = QSharpSimulator(qs_content)
        except FileNotFoundError:
            print("Q# источник не найден, использую Qiskit")
            simulator = QiskitSimulator()
    else:
        simulator = QiskitSimulator()
    
    # Выбор визуализатора
    if args.mode == 'terminal':
        draw_christmas_tree(args.height, simulator)
    else:
        setup_led_strip()
        apply_quantum_decorations_to_physical_tree(args.height, simulator)
 
if __name__ == "__main__":
    main()