인일의 공부 블로그

qiskit으로 IBMQ 서버 사용하는 법 1.토큰 받기 2.계정 불러오기 3.불러온 계정에서 사용가능한 providers 불러오기 4.사용할 provider 지정하기 from qiskit import IBMQ IBMQ.save_account('본인 계정의 토큰') IBMQ.load_account() IBMQ.providers() IBMQ.get_provider(hub='사용할 서버 명') 사용 가능한 서버 확인 방법 ibmq 사이트 접속 : https://quantum-computing.ibm.com/ IBMQ Quantum services 에서 View all 클릭 서비스 내에서 'your services' 목록을 클릭하여 확인 가능. Systems 내의 서버는 양자 simulator, Simulat..

양자 정보 기술 연구 분야 이 중 범용 양자 컴퓨팅 카테고리의 emulator와 특수 목적 양자 컴퓨팅의 다른 이름인 양자 simulator의 차이점에 대해 간략히 알아보자. 양자 simulator (특수 목적 양자 컴퓨팅) : 특정 양자역학적 현상을 해석 / 예측하기 위해 같은 원리로 동작하도록 설계된 양자 머신 양자 emulator : 고전 컴퓨터로 구현된 양자역학적 현상을 모방하여 양자 컴퓨터와 같이 동작하도록 구현한 것. 일반적으로 말하는 ＇시뮬레이터’에 해당함. IBMQ 서버 사용시 주의하여야 함.

https://www.acmicpc.net/problem/10870 10870번: 피보나치 수 5피보나치 수는 0과 1로 시작한다. 0번째 피보나치 수는 0이고, 1번째 피보나치 수는 1이다. 그 다음 2번째 부터는 바로 앞 두 피보나치 수의 합이 된다. 이를 식으로 써보면 Fn = Fn-1 + Fn-2 (n ≥ 2)가www.acmicpc.net def fibo(n): if n

https://www.acmicpc.net/problem/10872 10872번: 팩토리얼0보다 크거나 같은 정수 N이 주어진다. 이때, N!을 출력하는 프로그램을 작성하시오.www.acmicpc.netdef fac(n): result = 1 if n > 0 : result = n * fac(n-1) return resultn = int(input())print(fac(n))

재귀 함수어떤 함수 안에서 자기 자신을 호출하는 방식을 재귀호출이라고 함. 이처럼 재귀호출을 하여 작업을 수행하는 방식의 함수를 재귀함수라 함. 반복문을 재귀함수로 구현 할 수 있고 반대로 재귀함수도 반복문으로 구현 할 수 있음. 아래는 파이썬 코드 작성 예시이다.def hello(): print('Hello, world!') hello()hello()본 소스코드와 같이 작성한다면 'Hello, world!'를 계속 출력하다 RecursionError가 발생한다. 파이썬은 재귀 깊이(maximum recursion depth)가 최대 1,000으로 정해져있다.재귀호출을 사용하려면 반드시 종료 조건을 만들어야 한다.def hello(count): if count == 0: return ..

Learning Python by Mark Lutz 5판 16장 Function Basics 예제를 실습하며 파이썬 함수 기초에 대해 익힌다. Example 1. times 라는 함수를 선언하고 x * y 를 반환하는 기능을 구현하라 Example 2. 문자열을 입력받고 공통 문자열을 리스트에 저장. +) 파이썬은 자료 다형성 지원

Vector, Matrix and Tensor - 차원이 없는 것을 Scalar라고 한다. 1차원 벡터, 2차원 행렬, 3차원 이상부터는 텐서 하여 쌓아 올린것. 파이토치 텐서 모형 2D 텐서 |t| = (Batch size, dim) 3D 텐서 모형 |t| = (batch size, width, height) NumPy Review PyTorch Tensor Broadcasting 행렬 계산에는 기본적인 규칙이 있다. 덧셈할때 같은 크기의 행렬만 사용 할 수 있다거나 곱셈 시에도 크기(k*m, m*k 행렬로)를 맞춰주어야 한다. 파이토치에서는 조건에 맞지 않는 크기더라도 행렬 계산을 할 수 있도록 boradcasting을 지원한다. Mean Sum Max and Argmax 참고자료 및 출처 벡터, 매..

본 포스팅은 다음 강좌를 수강하며 작성 될 것이다. www.boostcourse.org/ai214 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 나름 2학년 여름 방학중 머신러닝 / 딥러닝을 공부했지만 지금 와서 하나도 모르고 체계도 잡혀있지 않다. 아무래도 영어 강의를 수강하였고 영어 강좌로 공부했으며 공부 내용을 정리하기엔 시간이 너무 빠듯하여 진도 나가기에 급급했기 때문이라고 생각이 된다. 시간적 여유가 있...나? 암튼 지금 뭐부터 해야 할지 모르겠기 때문에 파이토치로 딥러닝 기초 이론을 공부해보려 한다. 실습 환경 설정 사실 파이토치와 이용하는 환경이 로컬에 모두 잘 설치되어있고 실습하기에 부족하지 않아 굳이 사용할 필요가 없지만 강의에서 관장하여 설치..

예외란 "실행 중 오동작이나 결과에 악영향을 미치는 예상치 못한 상황 발생"이다. 자바에서는 실행 중 발생하는 에러를 예외로 처리하기로 한다. 표준 API 내에서 모든 예외를 다룰 수 없기에 어플리케이션 예외를 처리해 주어야 한다. 이를 개발자가 직접 정의하여 사용한다 해서 사용자 정의 예외 라고도 한다. 아래 사진은 자바에서의 예외 객체 분류이다. 오류와 예외 오류(Error) : JVM에서 생성되거나 나타나는 예외. 어플리케이션을 종료해야함. 개발자가 미리 예측하여 방지하기 어려움. (ex. 스택 오버플로우 등 메모리 누수) 예외(Exception) : 개발자가 구현한 로직에서 발생한 실수 or 사용자 입력(상호작용)에 의해 발생하는것. (ex. "정수를 입력하시오."와 같은 요구사항을 주고 입력을 ..

https://qiskit.org/textbook/ch-machine-learning/machine-learning-qiskit-pytorch.html Hybrid quantum-classical Neural Networks with PyTorch and Qiskit A university quantum algorithms/computation course supplement based on Qiskit qiskit.org 본 블로그 에서는에서는 위 링키를 참고하여 손으로 그린 숫자를 분류하는 하이브리드 양자-고전 신경망을 만들것임. - 실행 구조 input, output node를 PyTorch를 이용하여 구현. hidden layer node를 Qiskit으로 구현. - 뉴런과 가중치 뉴런 : 일반적..