【建议收藏】基于python解决的QUBO计算库——wildqat的安装与求解
文章目录
- 引言
- wildqat的安装
- 安装问题的解决
- wildqat的使用
- 结束语
引言
在计算QUBO求解哈密顿算符H最小值的过程中需要利用到wildqat包，然后调用模拟退火算法来计算结果。
但是安装wildqat的过程中会遇到很多问题，本文就从我踩过的坑来介绍wildqat的安装过程，并进行简单的示例。
另外，我还更新了如何基于python模拟退火计算QUBO表达式的方法，内附详细代码，有需要的朋友可以了解一下，链接如下：
【建议收藏】利用python基于模拟退火计算QUBO表达式（内附代码）
wildqat的安装
在安装wildqat的过程中，我首先使用了常规的conda安装方法尝试了安装，代码如下：
conda install wildqat
但是却出现了以下的错误：
这是一个很常见的错误，大概表示在conda中并没有找到这个包。
于是我尝试使用下面的代码进行安装：
pip install wildqat
却遇到了下面这个问题：
显然，这是由于我们版本的错误而导致的问题，简单来讲就是numpy的版本并不符合要求，然而pip并不会帮我们配置环境。
安装问题的解决
探索了很久，找到了一种解决方案。那就是新建一个conda虚拟环境，必须是空的环境，使用下面的代码新建一个虚拟环境：
conda create -n wildqat
结果如下：
输入上述语句，我们就可以创建一个虚拟环境wildqat，激活这个虚拟环境：
activate wildqat
结果如下：
然后我们需要使用pip3（确保自己的python版本为3.X，并使用最新的pip）安装wildqat的1.1.9版本，如下：
pip3 install wildqat==1.1.9
这时候会出现第二个错误，错误如下：
大概意思表明matplotlib-3.0.0.tar.gz并没有被找到，所以我们要预先安装matplotlib=3.0.0，所以我们继续使用conda安装matplotlib的3.0.0版本，代码如下：
conda install matplotlib==3.0.0
结果如下：
当我们安装好后，就可以继续执行上面的安装代码：
pip3 install wildqat==1.1.9
结果如下：
可以看到一个错误提示，这表明我们的numpy版本过低，但是这不重要，我们只需要这个库可以运行就好了。
wildqat的使用
想要使用wildqat计算我们需要的结果，我们首先要确定我们的QUBO计算表达式，这里假设我们的表达式为：
[[1,2,3],
[1,2,3],
[1,2,3]]
接下来我们就需要新建一个opt类并调用sa来查看使用模拟退火算法对其的求解，代码如下：
import wildqat as wq
# 定义序列
list_value = [[1,2,3],
[1,2,3],
[1,2,3]]
# 创建opt类
wpt_new = wq.opt()
# 将我们的qubo赋值
wpt_new.qubo = list_value
print(wpt_new.sa())
# 得出结果
>>>[0,0,0]
结束语
在本文中，详细描述了在配置wildqat的过程中遇到的问题以及解决方案，并且描述了QUBO的简要计算过程。
更多函数的详情使用，我将会继续更新，如果本文对你有帮助，希望你帮我点赞，收藏，转发。
有问题可以在评论区与我一起讨论，我们下次再见。