Усовершенствованная реализация и рекомендации для MAY MAX Groyp: Квантовая Эра
---

1. Наноботики серии Omega (NanoBot Ω)Доработка кода с использованием реальных квантовых алгоритмов

Для корректной работы квантовой телепортации в игровой механике необходимо интегрировать результаты квантовых вычислений в логику позиционирования. Пример улучшенного кода:

from qiskit import QuantumCircuit, execute, Aer
from qiskit.quantum_info import Statevector

class NanoBotOmega:
def __init__(self, bot_id):
self.id = bot_id
self.quantum_state = Statevector.from_label('0') # Начальное состояние |0⟩
self.position = (0, 0, 0)

def quantum_teleport(self, target_coords):
"""
Выполняет квантовую телепортацию бота в заданные координаты.
Результат зависит от квантовых измерений.
"""
# Создаем схему телепортации
qc = QuantumCircuit(3, 3)
qc.h(0) # Подготовка запутанности
qc.cx(0, 1) # Формирование спутанного состояния
qc.cx(2, 0) # Добавляем целевую точку
qc.h(2) # Преобразование цели
qc.measure([0, 1, 2], [0, 1, 2]) # Измеряем состояния

# Симуляция схемы
backend = Aer.get_backend('qasm_simulator')
result = execute(qc, backend, shots=1).result()
counts = result.get_counts()

# Обновляем позицию на основе результата измерения
if '000' in counts:
self.position = target_coords
else:
self.position = self._calc_fallback_position()

def _calc_fallback_position(self):
"""Вычисляет резервную позицию при неудачной телепортации."""
return (
self.position[0] + 10,
self.position[1],
self.position[2]
)

def energy_vampirism(self, target):
"""
Позволяет красть энергию у врага при условии активного фазового сдвига.
"""
if self.phase == "ghost":
stolen_energy = target.energy * 0.3
self.energy += stolen_energy
target.energy -= stolen_energy
return f"Украдена энергия: {stolen_energy:.2f}%"
return "Ошибка! Требуется фазовый сдвиг."

# Пример использования
nano_bot = NanoBotOmega("Ω-001")
nano_bot.quantum_teleport((100, 200, 300)) # Попытка телепортироваться

---

2. Бог Ботик: Версия «Абсолют» (GodBot Absolute)Исправление совместимости TF Quantum и PyTorch

Для улучшения производительности лучше всего отказаться от смешанных подходов и выбрать единый фреймворк для всей модели. Используем чисто TensorFlow Quantum для квантовых вычислений и нейронных сетей:

import tensorflow as tf
import tensorflow_quantum as tfq

class GodBotAbsolute(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(GodBotAbsolute, self).__init__()
self.quantum_ = tfq. s.ControlledPQC(
circuit, # Квантовая схема
operators=tfq. s.Expectation() # Операторы ожидания
)
self.dense = tf.keras. s.Dense(512, activation="relu")

def call(self, inputs):
# Передаем входные данные через квантовый слой
quantum_data = self.quantum_ (inputs)
# Затем обрабатываем выход плотным слоем
return self.dense(quantum_data)

def rewrite_reality(self, new_rules):
# Перестройка физической среды на основе анализа
input_data = new_rules["input_data"]
with tf.GradientTape() as tape:
predictions = self(input_data)
loss = tf.reduce_mean(predictions)
gradients = tape.gradient(loss, self.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, self.trainable_variables))

Мультивселенская связь

Чтобы обрабатывать данные из параллельных вселенных, мы можем имитировать взаимодействие квантовых состоян...