Генерация OpenQASM из кода Q#

from qsharp_bridge import *
 
# Исходный код Q#
qsharp_code = """
@EntryPoint()
operation CreateBellPair() : (Result, Result) {
    use (q1, q2) = (Qubit(), Qubit());
    H(q1);
    CNOT(q1, q2);
    
    let result1 = MResetZ(q1);
    let result2 = MResetZ(q2);
    
    return (result1, result2);
}
"""
 
# Настройка параметров генерации
options = QasmGenerationOptions(include_qelib=True, 
                               reset_behavior=QasmResetBehavior.SUPPORTED)
 
# Генерация QASM кода
qasm_code = qasm2(qsharp_code, options)
print(qasm_code)

# Пример постобработки QASM кода
import re
 
def optimize_qasm(qasm_code):
    # Упрощение последовательных однокубитных гейтов
    qasm_code = re.sub(r'x q\[(\d+)\];\s*x q\[\1\];', '', qasm_code)
    
    # Добавление комментариев для отладки
    qasm_code = qasm_code.replace('cx', '// CNOT gate\ncx')
    
    return qasm_code
 
optimized_qasm = optimize_qasm(qasm_code)

from qsharp_bridge import *
 
test_code = """
operation Bell() : Result[] {
    use (q1, q2) = (Qubit(), Qubit());
    H(q1);
    CNOT(q1, q2);
    return [M(q1), M(q2)];
}
"""
 
try:
    qasm = qasm2(test_code, QasmGenerationOptions(include_qelib=True))
    print("Успех! Сгенерированный QASM:")
    print(qasm)
except Exception as e:
    print(f"Что-то пошло не так: {e}")

from qsharp_bridge import *
import re
 
# Генерируем QASM с конкретными значениями параметров
template_params = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8]
qsharp_code = """
operation ApplyParameterizedCircuit(qubits: Qubit[]) : Unit {
    Rx(0.1, qubits[0]);
    Rz(0.2, qubits[0]);
    
    Ry(0.3, qubits[1]);
    Rz(0.4, qubits[1]);
    
    CNOT(qubits[0], qubits[1]);
    
    Rx(0.5, qubits[0]);
    Rz(0.6, qubits[0]);
    
    Ry(0.7, qubits[1]);
    Rz(0.8, qubits[1]);
}
"""
 
qasm = qasm2(qsharp_code, QasmGenerationOptions(include_qelib=True))
 
# Заменяем конкретные значения на плейсхолдеры
for i, param in enumerate(template_params):
    qasm = qasm.replace(str(param), f"{{PARAM_{i}}}")
 
# Функция для подстановки конкретных параметров
def get_qasm_with_params(params):
    result = qasm
    for i, param in enumerate(params):
        result = result.replace(f"{{PARAM_{i}}}", str(param))
    return result
 
# Теперь можно генерировать QASM с разными параметрами
new_params = [0.11, 0.22, 0.33, 0.44, 0.55, 0.66, 0.77, 0.88]
final_qasm = get_qasm_with_params(new_params)

from qsharp_bridge import *
 
# Первая часть: подготовка и измерение
preparation_code = """
operation PrepareAndMeasure(q: Qubit) : Result {
    H(q);
    return MResetZ(q);
}
"""
 
# Вторая часть: условные операции
conditional_code = """
operation ApplyConditional(q: Qubit) : Unit {
    X(q);
    H(q);
}
"""
 
# Генерируем QASM для обеих частей
prep_qasm = qasm2(preparation_code, QasmGenerationOptions(include_qelib=True))
cond_qasm = qasm2(conditional_code, QasmGenerationOptions(include_qelib=True))
 
# Объединяем их в классическом коде
def run_algorithm():
    # Запускаем первую часть и получаем результат
    result = execute_qasm(prep_qasm)
    
    # Если результат нулевой, запускаем вторую часть
    if result[0] == 0:
        execute_qasm(cond_qasm)

def optimize_for_topology(qasm_code, connectivity_map):
# Анализируем QASM и извлекаем все двухкубитные операции
two_qubit_ops = extract_two_qubit_operations(qasm_code)
    
# Строим граф оптимального размещения кубитов
placement = optimize_qubit_placement(two_qubit_ops, connectivity_map)
    
# Переназначаем индексы кубитов в QASM коде
remapped_qasm = remap_qubit_indices(qasm_code, placement)
    
# Добавляем необходимые SWAP операции для несвязанных кубитов
final_qasm = insert_swap_gates(remapped_qasm, connectivity_map)
    
return final_qasm

def device_aware_decomposition(qasm_code, device_properties):
# Получаем информацию о точности различных гейтов на устройстве
gate_fidelities = device_properties['gate_fidelities']
    
# Для каждого типа гейта выбираем оптимальную декомпозицию
optimized_qasm = qasm_code
for gate_type, fidelity in gate_fidelities.items():
    if fidelity < THRESHOLD:
        # Заменяем низкокачественные гейты на последовательности более точных
        optimized_qasm = replace_low_fidelity_gates(optimized_qasm, gate_type)
    
return optimized_qasm

def iterative_optimization(qsharp_code, max_iterations=5):
best_qasm = None
best_depth = float('inf')
    
for i in range(max_iterations):
    # Модифицируем Q# код на основе предыдущих результатов
    modified_qsharp = modify_qsharp_based_on_analysis(qsharp_code, best_qasm)
        
    # Генерируем новый QASM
    current_qasm = qasm2(modified_qsharp, QasmGenerationOptions(include_qelib=True))
        
    # Анализируем глубину полученной схемы
    current_depth = analyze_circuit_depth(current_qasm)
        
    if current_depth < best_depth:
        best_qasm = current_qasm
        best_depth = current_depth
    
return best_qasm

# Поэтапная отладка с использованием Qiskit
from qiskit import QuantumCircuit, Aer, transpile, assemble
from qiskit.visualization import plot_state_city
 
# Разбиваем QASM код на логические блоки
qasm_blocks = split_qasm_into_blocks(full_qasm)
 
# Отлаживаем каждый блок по отдельности
for i, block in enumerate(qasm_blocks):
    circuit = QuantumCircuit.from_qasm_str(block)
    simulator = Aer.get_backend('statevector_simulator')
    job = simulator.run(transpile(circuit, simulator))
    state = job.result().get_statevector()
    
    # Визуализируем квантовое состояние после каждого блока
    plot_state_city(state, title=f"Состояние после блока {i}")
    
    # Анализируем, соответствует ли оно ожиданиям
    if not state_matches_expected(state, expected_states[i]):
        print(f"Ошибка обнаружена в блоке {i}!")
        break

def profile_qasm(qasm_code):
    stats = {
        'depth': calculate_circuit_depth(qasm_code),
        'gate_counts': count_gates_by_type(qasm_code),
        'two_qubit_gate_depth': calculate_two_qubit_gate_depth(qasm_code),
        'critical_paths': identify_critical_paths(qasm_code),
        'qubit_activity': analyze_qubit_activity(qasm_code)
    }
    
    # Визуализация профиля
    visualize_profile(stats)
    
    # Рекомендации по оптимизации
    optimization_tips = generate_optimization_suggestions(stats)
    
    return stats, optimization_tips

from qsharp_bridge import *
from qiskit import QuantumCircuit, Aer, transpile, assemble
import numpy as np
 
# Исходный код Q#
qsharp_code = """
operation TestCircuit() : Result {
use q = Qubit();
H(q);
T(q);
H(q);
return M(q);
}
"""
 
# Генерируем QASM
qasm_code = qasm2(qsharp_code, QasmGenerationOptions(include_qelib=True))
 
# Запускаем Q# код много раз
qsharp_results = [run_qsharp(qsharp_code) for _ in range(1000)]
qsharp_zeros = qsharp_results.count(0)
qsharp_ones = qsharp_results.count(1)
 
# Запускаем QASM код на симуляторе Qiskit
circuit = QuantumCircuit.from_qasm_str(qasm_code)
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')
job = simulator.run(transpile(circuit, simulator), shots=1000)
qasm_counts = job.result().get_counts()
qasm_zeros = qasm_counts.get('0', 0)
qasm_ones = qasm_counts.get('1', 0)
 
# Сравниваем распределения (хи-квадрат тест)
chi2_stat = ((qsharp_zeros - qasm_zeros)[B]2 / (qsharp_zeros + qasm_zeros) + 
           (qsharp_ones - qasm_ones)[/B]2 / (qsharp_ones + qasm_ones))
print(f"Chi-square статистика: {chi2_stat}")
print(f"Распределения эквивалентны: {chi2_stat < 3.84}")  # порог для p=0.05

def test_with_reference_states(qsharp_code, qasm_code, reference_states):
results = {}
 
for state_name, initial_state in reference_states.items():
    # Подготавливаем начальное состояние для Q#
    modified_qsharp = prepend_state_preparation(qsharp_code, initial_state)
    qsharp_result = run_qsharp_with_state_vector(modified_qsharp)
    
    # Подготавливаем то же начальное состояние для QASM
    qasm_with_prep = prepend_state_preparation_qasm(qasm_code, initial_state)
    qasm_result = run_qasm_with_state_vector(qasm_with_prep)
    
    # Вычисляем фиделити между выходными состояниями
    fidelity = calculate_state_fidelity(qsharp_result, qasm_result)
    results[state_name] = fidelity
    
    print(f"State {state_name}: fidelity = {fidelity}")
 
return results

def compare_unitary_matrices(qsharp_code, qasm_code, num_qubits):
# Получаем унитарную матрицу для Q# кода
qsharp_unitary = extract_unitary_from_qsharp(qsharp_code, num_qubits)
 
# Получаем унитарную матрицу для QASM кода
qasm_unitary = extract_unitary_from_qasm(qasm_code)
 
# Вычисляем норму разности (должна быть близка к нулю)
difference_norm = np.linalg.norm(qsharp_unitary - qasm_unitary)
print(f"Норма разности унитарных матриц: {difference_norm}")
 
# Проверяем глобальную фазу (может отличаться, но это не влияет на измерения)
phase_difference = calculate_global_phase_difference(qsharp_unitary, qasm_unitary)
print(f"Разница в глобальной фазе: {phase_difference}")
 
return difference_norm < 1e-10  # Допускаем небольшую погрешность из-за численных ошибок

import qutip as qt
 
def compare_with_qutip(qsharp_code, qasm_code, input_state=None):
# Преобразуем Q# и QASM код в последовательности квантовых гейтов
qsharp_gates = extract_gates_from_qsharp(qsharp_code)
qasm_gates = extract_gates_from_qasm(qasm_code)
 
# Строим соответствующие объекты QuTiP
qsharp_circuit = build_qutip_circuit(qsharp_gates)
qasm_circuit = build_qutip_circuit(qasm_gates)
 
# Если начальное состояние не задано, используем |0...0⟩
if input_state is None:
    num_qubits = count_qubits(qsharp_code)
    input_state = qt.tensor([qt.basis(2, 0)] * num_qubits)
 
# Применяем схемы к начальному состоянию
qsharp_output = qsharp_circuit * input_state
qasm_output = qasm_circuit * input_state
 
# Сравниваем результаты
fidelity = qt.fidelity(qsharp_output, qasm_output)
return fidelity

# qsharp_to_qasm_converter.py
[H2]Полноценный инструмент для конвертации Q# в OpenQASM с оптимизациями[/H2]
 
import argparse
import os
import json
import re
from qsharp_bridge import *
import numpy as np
from typing import Dict, List, Tuple, Optional
 
class QsharpQasmConverter:
    def __init__(self, optimization_level: int = 1, 
                 include_qelib: bool = True,
                 reset_behavior: QasmResetBehavior = QasmResetBehavior.SUPPORTED):
        """
        Инициализация конвертера
        
        Args:
            optimization_level: Уровень оптимизации (0-3)
            include_qelib: Включать ли стандартную библиотеку qelib1.inc
            reset_behavior: Поведение операций сброса кубитов
        """
        self.optimization_level = optimization_level
        self.qasm_options = QasmGenerationOptions(
            include_qelib=include_qelib,
            reset_behavior=reset_behavior
        )
        
    def convert_file(self, qsharp_file_path: str, output_file_path: Optional[str] = None) -> str:
        """
        Конвертирует Q# файл в OpenQASM
        
        Args:
            qsharp_file_path: Путь к исходному Q# файлу
            output_file_path: Путь для сохранения QASM файла (если None, возвращает строку)
            
        Returns:
            Сгенерированный QASM код
        """
        with open(qsharp_file_path, 'r') as f:
            qsharp_code = f.read()
        
        qasm_code = self.convert_code(qsharp_code)
        
        if output_file_path:
            with open(output_file_path, 'w') as f:
                f.write(qasm_code)
        
        return qasm_code
    
    def convert_code(self, qsharp_code: str) -> str:
        """
        Конвертирует строку Q# кода в OpenQASM
        
        Args:
            qsharp_code: Исходный Q# код
            
        Returns:
            Сгенерированный QASM код
        """
        # Базовая генерация QASM кода
        qasm_code = qasm2(qsharp_code, self.qasm_options)
        
        # Применяем оптимизации в зависимости от выбранного уровня
        if self.optimization_level >= 1:
            qasm_code = self._optimize_redundant_gates(qasm_code)
        
        if self.optimization_level >= 2:
            qasm_code = self._optimize_circuit_layout(qasm_code)
        
        if self.optimization_level >= 3:
            qasm_code = self._advanced_optimization(qasm_code)
        
        return qasm_code
    
    def _optimize_redundant_gates(self, qasm_code: str) -> str:
        """Оптимизация уровня 1: Удаление избыточных гейтов"""
        # Удаляем последовательные X гейты (XX = I)
        qasm_code = re.sub(r'x q\[(\d+)\];\s*x q\[\1\];', '', qasm_code)
        
        # Удаляем последовательные H гейты (HH = I)
        qasm_code = re.sub(r'h q\[(\d+)\];\s*h q\[\1\];', '', qasm_code)
        
        # Объединяем последовательные вращения вокруг одной оси
        # (это упрощенная версия - полная потребовала бы парсинг и анализ)
        for gate in ['rx', 'ry', 'rz']:
            pattern = f'{gate}\(([-+]?\d*\.?\d+)\) q\[(\d+)\];\s*{gate}\(([-+]?\d*\.?\d+)\) q\[\\2\];'
            
            def combine_rotations(match):
                angle1 = float(match.group(1))
                qubit = match.group(2)
                angle2 = float(match.group(3))
                combined_angle = (angle1 + angle2) % (2 * np.pi)
                if abs(combined_angle) < 1e-10 or abs(combined_angle - 2 * np.pi) < 1e-10:
                    return ''  # Полный оборот - эквивалентно отсутствию операции
                return f'{gate}({combined_angle}) q[{qubit}];'
            
            qasm_code = re.sub(pattern, combine_rotations, qasm_code)
        
        return qasm_code
    
    def _optimize_circuit_layout(self, qasm_code: str) -> str:
        """Оптимизация уровня 2: Улучшение компоновки схемы"""
        # Группировка операций по кубитам для уменьшения коммуникаций
        # (это сложная оптимизация, тут приведена упрощенная логика)
        
        # Извлекаем все операции
        operations = re.findall(r'([a-z0-9]+)(?:\(.*?\))? q\[(\d+)\](?:, q\[(\d+)\])?;', qasm_code)
        
        # Анализируем зависимости между операциями
        # (тут должен быть сложный анализ графа зависимостей)
        
        # Возвращаем оптимизированный код
        # (для демонстрации просто возвращаем исходный код)
        return qasm_code
    
    def _advanced_optimization(self, qasm_code: str) -> str:
        """Оптимизация уровня 3: Продвинутые оптимизации"""
        # Замена паттернов на более эффективные эквиваленты
        
        # Пример: замена H-CNOT-H на CZ
        qasm_code = re.sub(
            r'h q\[(\d+)\];\s*cx q\[(\d+)\], q\[\1\];\s*h q\[\1\];',
            r'cz q[\2], q[\1];',
            qasm_code
        )
        
        # Другие продвинутые оптимизации...
        
        return qasm_code
    
    def analyze_circuit(self, qasm_code: str) -> Dict:
        """
        Анализирует сгенерированную квантовую схему
        
        Args:
            qasm_code: QASM код для анализа
            
        Returns:
            Словарь со статистикой схемы
        """
        stats = {
            'depth': self._calculate_circuit_depth(qasm_code),
            'gate_counts': self._count_gates(qasm_code),
            'qubit_count': self._count_qubits(qasm_code),
            'classical_bit_count': self._count_classical_bits(qasm_code)
        }
        return stats
    
    def _calculate_circuit_depth(self, qasm_code: str) -> int:
        """Вычисляет глубину схемы (упрощенная версия)"""
        # Простая эвристика - считаем двухкубитные гейты за глубину 1,
        # а однокубитные за 0.5, и суммируем
        two_qubit_gates = len(re.findall(r'cx|cz|swap', qasm_code))
        single_qubit_gates = len(re.findall(r'[hxyzrst]', qasm_code)) - two_qubit_gates
        return two_qubit_gates + (single_qubit_gates // 2)
    
    def _count_gates(self, qasm_code: str) -> Dict[str, int]:
        """Подсчитывает количество гейтов каждого типа"""
        gate_counts = {}
        for gate in ['h', 'x', 'y', 'z', 'rx', 'ry', 'rz', 's', 't', 'sdg', 'tdg', 
                    'cx', 'cz', 'swap', 'ccx', 'measure', 'reset']:
            count = len(re.findall(r'\b' + gate + r'\b', qasm_code))
            if count > 0:
                gate_counts[gate] = count
        return gate_counts
    
    def _count_qubits(self, qasm_code: str) -> int:
        """Определяет количество используемых кубитов"""
        qreg_match = re.search(r'qreg q\[(\d+)\];', qasm_code)
        if qreg_match:
            return int(qreg_match.group(1))
        return 0
    
    def _count_classical_bits(self, qasm_code: str) -> int:
        """Определяет количество классических битов"""
        creg_match = re.search(r'creg c\[(\d+)\];', qasm_code)
        if creg_match:
            return int(creg_match.group(1))
        return 0
 
def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Конвертер Q# кода в OpenQASM')
    parser.add_argument('input', help='Входной Q# файл или директория')
    parser.add_argument('-o', '--output', help='Выходной QASM файл или директория')
    parser.add_argument('-l', '--optimization-level', type=int, choices=[0, 1, 2, 3], 
                        default=1, help='Уровень оптимизации (0-3)')
    parser.add_argument('--no-qelib', action='store_false', dest='include_qelib',
                        help='Не включать стандартную библиотеку qelib1.inc')
    parser.add_argument('--reset-behavior', choices=['supported', 'ignored', 'error'],
                        default='supported', help='Поведение для операций сброса кубитов')
    
    args = parser.parse_args()
    
    # Преобразуем строковый аргумент в перечисление
    reset_behavior_map = {
        'supported': QasmResetBehavior.SUPPORTED,
        'ignored': QasmResetBehavior.IGNORED,
        'error': QasmResetBehavior.ERROR
    }
    reset_behavior = reset_behavior_map[args.reset_behavior]
    
    converter = QsharpQasmConverter(
        optimization_level=args.optimization_level,
        include_qelib=args.include_qelib,
        reset_behavior=reset_behavior
    )
    
    if os.path.isdir(args.input):
        # Обработка директории с Q# файлами
        if not args.output:
            args.output = args.input
        
        if not os.path.isdir(args.output):
            os.makedirs(args.output)
            
        for filename in os.listdir(args.input):
            if filename.endswith('.qs'):
                input_path = os.path.join(args.input, filename)
                output_path = os.path.join(args.output, filename.replace('.qs', '.qasm'))
                try:
                    qasm_code = converter.convert_file(input_path, output_path)
                    stats = converter.analyze_circuit(qasm_code)
                    print(f"Конвертирован {filename}:")
                    print(f"  - Глубина схемы: {stats['depth']}")
                    print(f"  - Количество кубитов: {stats['qubit_count']}")
                    print(f"  - Количество гейтов: {sum(stats['gate_counts'].values())}")
                except Exception as e:
                    print(f"Ошибка при конвертации {filename}: {str(e)}")
    else:
        # Обработка одного Q# файла
        try:
            qasm_code = converter.convert_file(args.input, args.output)
            stats = converter.analyze_circuit(qasm_code)
            print(f"Конвертирован {args.input}:")
            print(f"  - Глубина схемы: {stats['depth']}")
            print(f"  - Количество кубитов: {stats['qubit_count']}")
            print(f"  - Количество гейтов: {sum(stats['gate_counts'].values())}")
            print(f"  - Распределение гейтов: {stats['gate_counts']}")
        except Exception as e:
            print(f"Ошибка при конвертации: {str(e)}")
 
if __name__ == "__main__":
    main()