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#Cuadrante, Redes y Circuito Cuántico
%5D(https://opensource.org/licenses/Apache2.0){kind=link}
/MIT)
El QNC integra redes neuronales y circuitos cuánticos para simular un entorno de aprendizaje por refuerzo (RL) y lógica bayesiana aplicada a sistemas cuánticos. Utiliza tanto componentes clásicos como cuánticos para mejorar la toma de decisiones y el análisis probabilístico. Estructura del Proyecto
* Archivo: ibm_setup_conf.py
* Objetivo: Configura el entorno de IBM Quantum Experience, estableciendo credenciales y seleccionando el backend adecuado para simulaciones o ejecuciones en hardware real.
Este script en Python (ibm_quantum_cli.py) es una herramienta de línea de comandos (CLI) diseñada para interactuar con los servicios de IBM Quantum. Permite a los usuarios ejecutar operaciones comunes como:
- Verificar el estado de los backends cuánticos de IBM.
- Listar los backends disponibles.
- Ejecutar un circuito cuántico simple en un backend específico.
El script utiliza la biblioteca Qiskit de Python para comunicarse con la API de IBM Quantum.
Para ejecutar el script, necesitas tener Python 3 instalado y las bibliotecas Qiskit. Guarda el código en un archivo llamado ibm_quantum_cli.py.
Ejecución básica:
python ibm_quantum_cli.py --token TU_TOKEN --action [acción] --backend [nombre_backend]
### Definición de la Lógica Bayesiana
Archivo: bayes_logic.py
Descripción: Contiene funciones y clases para implementar la lógica bayesiana en sistemas cuánticos, fundamental para el análisis probabilístico del proyecto.
## Explicación del módulo Python con `BayesLogic`, `PRN` y Análisis Estadístico (Markdown)
### Descripción general
Este módulo de Python proporciona un conjunto de herramientas para la lógica Bayesiana, modelado de Ruido Probabilístico de Referencia (PRN) y análisis estadístico. Está diseñado para integrar la toma de decisiones probabilísticas con análisis de datos, ofreciendo funcionalidades para:
**Lógica Bayesiana (`BayesLogic`):** Implementa el teorema de Bayes para calcular probabilidades posteriores, probabilidades condicionales y tomar decisiones basadas en umbrales probabilísticos.
**Ruido Probabilístico de Referencia (`PRN`):** Modela la influencia de factores probabilísticos externos o ruido en el sistema, permitiendo ajustar y combinar estas influencias.
**Análisis Estadístico (Funciones Independientes):** Incluye funciones para calcular entropía de Shannon, cosenos direccionales, matrices de covarianza (utilizando TensorFlow Probability), covarianza entre variables y la distancia de Mahalanobis.
**Decoradores:** Utiliza decoradores para medir el tiempo de ejecución de las funciones (`timer_decorator`) y validar los rangos de entrada de los argumentos numéricos (`validate_input_decorator`).
Este módulo es útil en escenarios donde se requiere la toma de decisiones bajo incertidumbre, considerando la influencia de ruido probabilístico y realizando análisis estadísticos para evaluar y comprender los datos.
### Módulos Utilizados
**`numpy as np`:** Librería fundamental para computación numérica en Python. Se utiliza para operaciones matemáticas, manejo de arrays y matrices.
**`tensorflow as tf`:** Plataforma de aprendizaje automático de código abierto. Aquí se utiliza para realizar cálculos tensoriales y funciones estadísticas de `tensorflow_probability`.
**`tensorflow_probability as tfp`:** Librería de TensorFlow que proporciona herramientas para modelado probabilístico y inferencia Bayesiana. Se utiliza para calcular matrices de covarianza.
**`typing` (de `typing`):** Módulo para soporte de sugerencias de tipo (type hints). Ayuda a mejorar la legibilidad y detección de errores en el código.
**`scipy.spatial.distance` (de `scipy`):** Librería para computación científica. Se utiliza el submódulo `spatial.distance` para calcular la distancia de Mahalanobis.
**`sklearn.covariance` (de `sklearn`):** Librería de aprendizaje automático (`scikit-learn`). Se utiliza `EmpiricalCovariance` para estimar la matriz de covarianza empírica, necesaria para la distancia de Mahalanobis.
**`functools`:** Módulo para herramientas de funciones de orden superior. Se utiliza `functools.wraps` para que los decoradores preserven los metadatos de la función original.
**`time`:** Módulo para funciones relacionadas con el tiempo. Se utiliza para medir el tiempo de ejecución de las funciones con el decorador `timer_decorator`.
### Decoradores
El módulo define dos decoradores para mejorar la funcionalidad y robustez del código:
**`timer_decorator(func)`:**
* **Propósito:** Medir y mostrar el tiempo de ejecución de cualquier función a la que se aplique.
**Uso:** Se aplica a una función utilizando la sintaxis `@timer_decorator` antes de la definición de la función.
**Funcionalidad:**
1. Al decorar una función, `timer_decorator` registra el tiempo de inicio antes de la ejecución de la función original.
2. Ejecuta la función original.
3. Registra el tiempo de finalización después de la ejecución.
4. Imprime en consola el nombre de la función y su tiempo de ejecución en segundos.
5. Retorna el resultado de la función original.
**Ejemplo de uso:**
```python
@timer_decorator
def mi_funcion_lenta():
time.sleep(2)
return "Función completada"
resultado = mi_funcion_lenta() # Imprimirá el tiempo de ejecución al finalizar
```
**`validate_input_decorator(min_val=0.0, max_val=1.0)`:**
**Propósito:** Validar que los argumentos numéricos (enteros o flotantes) de una función se encuentren dentro de un rango específico [min_val, max_val].
**Parámetros:**
* `min_val` (float): Valor mínimo permitido (por defecto 0.0).
* `max_val` (float): Valor máximo permitido (por defecto 1.0).
**Uso:** Se aplica a una función utilizando `@validate_input_decorator(min_val, max_val)` antes de la definición de la función, especificando los valores de rango deseados.
**Funcionalidad:**
1. Al decorar una función, `validate_input_decorator` revisa los argumentos posicionales (`*args`, ignorando `self` si es un método de clase) y los argumentos de palabras clave (`**kwargs`).
2. Para cada argumento que sea de tipo entero o flotante, verifica si está dentro del rango definido por `min_val` y `max_val`.
3. Si algún argumento está fuera del rango, levanta una excepción `ValueError` indicando el argumento problemático y el rango permitido.
4. Si todos los argumentos son válidos, ejecuta la función original y retorna su resultado.
**Ejemplo de uso:**
```python
@validate_input_decorator(min_val=0.0, max_val=1.0)
def funcion_con_validacion(probabilidad: float, factor: float):
return probabilidad * factor
resultado_valido = funcion_con_validacion(0.6, 0.8) # Funciona correctamente
resultado_invalido = funcion_con_validacion(1.2, 0.5) # Lanza ValueError
```
### Clase `BayesLogic`
La clase `BayesLogic` encapsula la lógica para realizar cálculos basados en el teorema de Bayes y tomar decisiones probabilísticas.
**Atributos de Clase (Constantes):**
**`EPSILON = 1e-6`:** Un valor muy pequeño utilizado para evitar divisiones por cero en los cálculos de probabilidad.
**`HIGH_ENTROPY_THRESHOLD = 0.8`:** Umbral para determinar si la entropía se considera alta. Valores de entropía superiores a este umbral indican alta incertidumbre en los datos.
**`HIGH_COHERENCE_THRESHOLD = 0.6`:** Umbral para determinar si la coherencia se considera alta. Valores de coherencia superiores a este umbral indican alta consistencia en los datos.
**`ACTION_THRESHOLD = 0.5`:** Umbral para la toma de decisiones. Si la probabilidad condicional de acción supera este umbral, se decide tomar la acción (representada como 1), de lo contrario no se toma (representada como 0).
**Métodos de Instancia:**
**`__init__(self)`:**
* **Propósito:** Constructor de la clase `BayesLogic`.
* **Funcionalidad:** Inicializa la clase. En este caso, no realiza ninguna inicialización específica más allá de heredar las constantes de clase.
**`calculate_posterior_probability(self, prior_a: float, prior_b: float, conditional_b_given_a: float) -> float`:**
* **Propósito:** Calcular la probabilidad posterior P(A|B) utilizando el teorema de Bayes: P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B).
* **Parámetros:**
* `prior_a` (float): Probabilidad previa de A (P(A)).
* `prior_b` (float): Probabilidad previa de B (P(B)).
* `conditional_b_given_a` (float): Probabilidad condicional de B dado A (P(B|A)).
* **Retorna:** float: La probabilidad posterior P(A|B).
* **Validación:** Utiliza el decorador `@validate_input_decorator(0.0, 1.0)` para asegurar que todas las probabilidades de entrada estén en el rango [0, 1].
* **Manejo de división por cero:** Utiliza `EPSILON` para evitar división por cero si `prior_b` es 0.
**`calculate_conditional_probability(self, joint_probability: float, prior: float) -> float`:**
* **Propósito:** Calcular la probabilidad condicional P(A|B) a partir de la probabilidad conjunta P(A y B) y la probabilidad previa P(B): P(A|B) = P(A y B) / P(B).
* **Parámetros:**
* `joint_probability` (float): Probabilidad conjunta P(A y B).
* `prior` (float): Probabilidad previa P(B).
* **Retorna:** float: La probabilidad condicional resultante.
* **Validación:** Utiliza el decorador `@validate_input_decorator(0.0, 1.0)`.
* **Manejo de división por cero:** Utiliza `EPSILON` si `prior` es 0.
**`calculate_high_entropy_prior(self, entropy: float) -> float`:**
* **Propósito:** Derivar una probabilidad previa en función del valor de entropía.
* **Parámetros:** `entropy` (float): Valor de entropía entre 0 y 1.
* **Retorna:** float: Probabilidad previa. Retorna 0.3 si la entropía es alta (supera `HIGH_ENTROPY_THRESHOLD`), o 0.1 si es baja.
* **Lógica:** Asigna una probabilidad previa más alta (0.3) cuando la entropía es alta (incertidumbre alta), y una probabilidad previa más baja (0.1) cuando la entropía es baja (incertidumbre baja).
* **Validación:** Utiliza el decorador `@validate_input_decorator(0.0, 1.0)`.
**`calculate_high_coherence_prior(self, coherence: float) -> float`:**
* **Propósito:** Derivar una probabilidad previa en función del valor de coherencia.
* **Parámetros:** `coherence` (float): Valor de coherencia entre 0 y 1.
* **Retorna:** float: Probabilidad previa. Retorna 0.6 si la coherencia es alta (supera `HIGH_COHERENCE_THRESHOLD`), o 0.2 si es baja.
* **Lógica:** Asigna una probabilidad previa más alta (0.6) cuando la coherencia es alta (datos consistentes), y una probabilidad previa más baja (0.2) cuando la coherencia es baja (datos inconsistentes).
* **Validación:** Utiliza el decorador `@validate_input_decorator(0.0, 1.0)`.
**`calculate_joint_probability(self, coherence: float, action: int, prn_influence: float) -> float`:**
* **Propósito:** Calcular la probabilidad conjunta P(A y B) basada en la coherencia, una acción binaria (0 o 1), y la influencia PRN.
* **Parámetros:**
* `coherence` (float): Valor de coherencia entre 0 y 1.
* `action` (int): Acción (1 para positiva, 0 para negativa).
* `prn_influence` (float): Factor de influencia PRN entre 0 y 1.
* **Retorna:** float: Probabilidad conjunta resultante entre 0 y 1.
* **Lógica:**
* Si la coherencia es alta (supera `HIGH_COHERENCE_THRESHOLD`):
* Si `action` es 1 (acción positiva), la probabilidad conjunta se calcula ponderando para favorecer valores altos cuando `prn_influence` es alta.
* Si `action` es 0 (acción negativa), la probabilidad conjunta se calcula ponderando para favorecer valores bajos cuando `prn_influence` es alta.
* Si la coherencia es baja, se retorna un valor fijo de 0.3, independiente de la acción y la influencia PRN.
* **Validación:** Utiliza el decorador `@validate_input_decorator(0.0, 1.0)`.
* **`calculate_probabilities_and_select_action(self, entropy: float, coherence: float, prn_influence: float, action: int) -> Dict[str, float]`:**
* **Propósito:** Integrar todos los cálculos bayesianos para determinar una acción basada en entropía, coherencia, influencia PRN y una acción de entrada.
* **Parámetros:**
* `entropy` (float): Valor de entropía entre 0 y 1.
* `coherence` (float): Valor de coherencia entre 0 y 1.
* `prn_influence` (float): Factor de influencia PRN entre 0 y 1.
* `action` (int): Acción de entrada (1 o 0).
* **Retorna:** dict: Un diccionario que contiene los siguientes resultados:
* `"action_to_take"`: La acción final seleccionada (0 o 1).
* `"high_entropy_prior"`: Probabilidad previa basada en entropía.
* `"high_coherence_prior"`: Probabilidad previa basada en coherencia.
* `"posterior_a_given_b"`: Probabilidad posterior calculada.
* `"conditional_action_given_b"`: Probabilidad condicional para la acción.
* **Flujo de cálculo:**
1. Calcula las probabilidades previas basadas en entropía y coherencia utilizando `calculate_high_entropy_prior` y `calculate_high_coherence_prior`.
2. Calcula la probabilidad condicional `conditional_b_given_a` ajustándola según el nivel de entropía.
3. Calcula la probabilidad posterior `posterior_a_given_b` utilizando `calculate_posterior_probability`.
4. Calcula la probabilidad conjunta `joint_probability_ab` utilizando `calculate_joint_probability`.
5. Deriva la probabilidad condicional para la acción `conditional_action_given_b` utilizando `calculate_conditional_probability`.
6. Selecciona la acción final `action_to_take`: 1 si `conditional_action_given_b` es mayor que `ACTION_THRESHOLD`, de lo contrario 0.
* **Decoradores:** Utiliza `@timer_decorator` para medir el tiempo de ejecución y `@validate_input_decorator(0.0, 1.0)` para validar los argumentos de entrada.
### Funciones de Análisis Estadístico (Independientes)
Estas funciones proporcionan herramientas estadísticas útiles, separadas de la clase `BayesLogic`:
* **`shannon_entropy(data: List[Any]) -> float`:**
* **Propósito:** Calcular la entropía de Shannon de un conjunto de datos. La entropía de Shannon mide la incertidumbre o aleatoriedad en un conjunto de datos.
* **Parámetros:** `data` (List[Any]): Lista o array-like con los datos de entrada.
* **Retorna:** float: El valor de la entropía de Shannon en bits.
* **Funcionalidad:**
1. Calcula la frecuencia de cada valor único en los datos.
2. Calcula las probabilidades de cada valor.
3. Utiliza la fórmula de entropía de Shannon: `- Σ p(x) * log2(p(x))`.
**`calculate_cosines(entropy: float, prn_object: float) -> Tuple[float, float, float]`:**
* **Propósito:** Calcular los cosenos direccionales (x, y, z) para un vector 3D, utilizando los valores de entropía y `prn_object` como componentes x e y respectivamente, y 1 como componente z. Los cosenos direccionales representan las componentes normalizadas de un vector en el espacio 3D.
* **Parámetros:**
* `entropy` (float): Valor de entropía (componente x).
* `prn_object` (float): Valor de ruido PRN (componente y).
* **Retorna:** tuple: Una tupla `(cos_x, cos_y, cos_z)` con los cosenos direccionales.
* **Manejo de división por cero:** Evita división por cero si `entropy` o `prn_object` son 0, reemplazándolos con `1e-6`.
**`calculate_covariance_matrix(data: tf.Tensor) -> np.ndarray`:**
* **Propósito:** Calcular la matriz de covarianza de un conjunto de datos utilizando TensorFlow Probability. La matriz de covarianza describe la variabilidad conjunta de múltiples variables.
* **Parámetros:** `data` (tf.Tensor): Tensor de datos de TensorFlow (`dtype tf.float32`), donde cada fila es una observación y cada columna es una variable.
* **Retorna:** np.ndarray: La matriz de covarianza calculada, como un array de NumPy.
* **Utiliza:** `tfp.stats.covariance` de TensorFlow Probability para el cálculo eficiente de la matriz de covarianza.
**`calculate_covariance_between_two_variables(data: tf.Tensor) -> Tuple[float, float]`:**
* **Propósito:** Calcular la covarianza entre dos variables, de forma manual y utilizando TensorFlow Probability, para comparación y verificación. La covarianza mide la dirección de la relación lineal entre dos variables.
* **Parámetros:** `data` (tf.Tensor): Tensor de datos de TensorFlow (`dtype tf.float32`) con dos columnas, cada columna representando una variable.
* **Retorna:** tuple: Una tupla `(cov_manual, cov_tfp)`:
* `cov_manual`: Covarianza calculada manualmente usando la fórmula estándar.
* `cov_tfp`: Covarianza calculada usando `tfp.stats.covariance`.
* **Cálculo Manual:** Implementa la fórmula de covarianza manual para dos variables.
**`compute_mahalanobis_distance(data: List[List[float]], point: List[float]) -> float`:**
* **Propósito:** Calcular la distancia de Mahalanobis entre un punto y un conjunto de datos. La distancia de Mahalanobis es una medida de distancia que considera la matriz de covarianza de los datos, útil para detectar outliers en espacios multidimensionales.
* **Parámetros:**
* `data` (List[List[float]]): Conjunto de datos, donde cada fila es una observación.
* `point` (List[float]): Punto para el que se calcula la distancia de Mahalanobis.
* **Retorna:** float: La distancia de Mahalanobis.
* **Funcionalidad:**
1. Convierte los datos y el punto a arrays de NumPy.
2. Estima la matriz de covarianza empírica de los datos utilizando `EmpiricalCovariance` de `sklearn`.
3. Intenta calcular la inversa de la matriz de covarianza. Si la matriz no es invertible (singular), utiliza la pseudo-inversa (`np.linalg.pinv`).
4. Calcula el vector de medias de los datos.
5. Calcula la distancia de Mahalanobis utilizando la función `mahalanobis` de `scipy.spatial.distance`.
* **Decorador:** Utiliza `@timer_decorator` para medir el tiempo de ejecución.
* **Manejo de matriz singular:** Incluye manejo para el caso en que la matriz de covarianza no es invertible, utilizando la pseudo-inversa y emitiendo una advertencia.
### Clase `PRN` (Probabilistic Reference Noise)
La clase `PRN` modela el Ruido Probabilístico de Referencia, que representa una influencia probabilística externa en un sistema.
**Atributos:**
**`influence` (float):** Factor de influencia del PRN, un valor entre 0 y 1. Representa la fuerza o magnitud de la influencia del ruido.
**`algorithm_type` (str, opcional):** Tipo de algoritmo asociado al PRN (e.g., "bayesian", "monte_carlo"). Es un atributo descriptivo para categorizar o identificar el tipo de ruido.
**`parameters` (dict):** Diccionario para almacenar parámetros adicionales específicos del algoritmo asociado al PRN. Permite personalizar el comportamiento del PRN.
**`real_component` (float):** Componente real del número complejo PRN.
**`imaginary_component` (float):** Componente imaginaria del número complejo PRN.
**Métodos de Instancia:**
**`__init__(self, real_component: float, imaginary_component: float, algorithm_type: str = None, **parameters)`:**
* **Propósito:** Constructor de la clase `PRN`, modificado para representar números complejos.
* **Parámetros:**
* `influence` (float): Factor de influencia inicial entre 0 y 1.
* `algorithm_type` (str, opcional): Tipo de algoritmo PRN.
* `**parameters`: Parámetros adicionales específicos del algoritmo.
* **Validación:** Asegura que `influence` esté en el rango [0, 1].
**`adjust_influence(self, adjustment: float) -> None`:**
* **Propósito:** Ajustar el factor de influencia del PRN.
* **Parámetros:** `adjustment` (float): Valor a sumar (o restar si es negativo) a la influencia actual.
* **Funcionalidad:**
1. Calcula la nueva influencia sumando `adjustment` a la influencia actual.
2. Valida que la nueva influencia permanezca dentro del rango [0, 1]. Si excede los límites, trunca el valor al límite más cercano y emite una advertencia en consola.
3. Actualiza el atributo `influence` con el nuevo valor (posiblemente truncado).
**`combine_with(self, other_prn: 'PRN', weight: float = 0.5) -> 'PRN'`:**
* **Propósito:** Combinar el PRN actual con otro objeto `PRN` para crear un nuevo PRN combinado.
* **Parámetros:**
* `other_prn` (`PRN`): Otro objeto `PRN` con el cual combinar.
* `weight` (float): Peso para la combinación (entre 0 y 1, por defecto 0.5). Determina la ponderación de la influencia del PRN actual en la combinación.
* **Retorna:** `PRN`: Un nuevo objeto `PRN` que representa la combinación de los dos PRN originales.
* **Funcionalidad:**
1. Calcula la influencia combinada como una media ponderada de las influencias de los dos PRN, utilizando `weight`.
2. Combina los diccionarios de parámetros de ambos PRN en un nuevo diccionario. Si hay claves duplicadas, los parámetros del `other_prn` sobrescriben los del `self`.
3. Selecciona el `algorithm_type` para el nuevo PRN. Si `weight` es >= 0.5, utiliza el `algorithm_type` del `self`, de lo contrario utiliza el de `other_prn`.
4. Crea y retorna un nuevo objeto `PRN` con la influencia combinada, el algoritmo seleccionado y los parámetros combinados.
## Explicación del script `improved_colapso_onda.py` (Markdown)
### Descripción general
Este script, `improved_colapso_onda.py`, representa una versión mejorada del script anterior, corrigiendo errores y clarificando la simulación del "colapso de onda clásico" y su relación con una red neuronal conceptual. El objetivo principal sigue siendo explorar la analogía del colapso de la función de onda en un contexto clásico, utilizando ondas sinusoidales y un sistema de toma de decisiones basado en la lógica Bayesiana para simular este "colapso".
**:**
* **Función `colapso_onda`: contiene la lógica para calcular la entropía de la onda superpuesta, tomar una decisión Bayesiana basada en esta entropía (y otros factores), y simular el "colapso" de la onda ajustando su fase en función de la decisión tomada.
* **TimeSeries
Estos cálculos ahora se realizan dentro de la función `colapso_onda`, que es el lugar lógico para procesar la onda y simular el colapso.
* **Visualización de la Onda Colapsada:** La función `visualize_wave_and_network` grafica la onda superpuesta (antes del "colapso") y una representación de la onda "colapsada" (después del "colapso") en el mismo gráfico, facilitando la comparación. La fase del estado colapsado se incluye en la leyenda para mayor claridad. `visualize_wave_and_network` para la visualización combinada.
* **Código Ejecutable y Lógico:** El script es **ejecutable sin errores** (asumiendo que el módulo `logic` está presente) y sigue un flujo lógico para la simulación.
* **Comentarios y Claridad:** Se han añadido comentarios al código para explicar el propósito de las diferentes secciones y funciones.
**Aún Importante Recordar:**
Este script sigue siendo una **simulación y analogía clásica del colapso de la función de onda.** No implementa fenómenos cuánticos reales. La "red neuronal" visualizada es muy conceptual y no realiza un aprendizaje real en este código. Esta parte es altamente personalible.
### Módulos Utilizados
* **`typing`:** Para sugerencias de tipo.
* **`matplotlib.pyplot as plt`:** Para visualización gráfica.
* **`numpy as np`:** Para computación numérica.
* **`logic`:** Módulo personalizado contiene: `bayes_logic.py`, `shannon_entropy`, y `calculate_cosines`.
### Clases y Funciones Principales
* **`TimeSeries` Class:**
La clase `TimeSeries` ahora solo se encarga de **representar y evaluar ondas sinusoidales**.
* **Métodos:**
* `__init__`: Constructor.
* `evaluate`: Evalúa la onda en puntos x.
* `get_phase`: Retorna la fase actual.
* `set_phase`: Establece una nueva fase.
* **`colapso_onda(onda_superpuesta, bayes_logic, prn_influence, previous_action)` Function (NUEVA y CORRECTA):**
* **Propósito:** Simular el proceso de "colapso de onda" utilizando la lógica Bayesiana.
* **Funcionalidad:**
1. **Calcula la Entropía:** Calcula la entropía de Shannon de la onda superpuesta.
2. **Define Valor Ambiental:** Define un valor ambiental (por ejemplo, 0.8) para usar con la función `calculate_cosines`.
3. **Calcula Cosenos Directores:** Utiliza `calculate_cosines` con la entropía y el valor ambiental.
4. **Calcula Coherencia:** Deriva un valor de "coherencia" a partir de los cosenos directores (esto es un ejemplo simplificado).
5. **Toma Decisión Bayesiana:** Utiliza `bayes_logic.calculate_probabilities_and_select_action` para determinar una "acción" probabilística basada en la entropía, coherencia, influencia PRN, y la acción previa.
6. **Simula el Estado Colapsado:** Basándose en la "acción" decidida, simula el "colapso" ajustando la fase de la onda a un valor predefinido (por ejemplo, 180 grados o 0.5 radianes).
* **Retorna:** El "estado colapsado" (representado como una fase en radianes) y la "acción seleccionada" (0 o 1).
* **`wave_function(x, t, amplitude, frequency, phase)` Function:**
* Función auxiliar para definir una onda sinusoidal dependiente del tiempo y el espacio, utilizada para la visualización. No ha cambiado respecto a la versión anterior.
* **`visualize_wave_and_network(network, iteration, t, estado_colapsado_fase)` Function (MEJORADA):**
* **Mejora:** Ahora grafica tanto la onda superpuesta (antes del "colapso") como la onda "colapsada" (después del "colapso" - representada con una fase ajustada).
* **Parámetro Nuevo:** `estado_colapsado_fase`: Permite pasar la fase del estado colapsado para visualizar la onda colapsada.
* **Visualización Combinada:** Muestra subplots para la función de onda (incluyendo incidente, reflejada, superpuesta y colapsada) y el estado de la red neuronal (aunque esta sigue siendo muy básica).
* **Funciones `initialize_node()` y `is_active(node)`:**
* Implementaciones simplificadas como placeholders para la visualización básica de la red neuronal.
### Sección de Ejecución Principal (`if __name__ == "__main__":`)
* **Inicialización:** Define parámetros de las ondas, instancia `TimeSeries`, `BayesLogic`, `PRN`, inicializa una "red neuronal" muy simple.
* **Bucle de Simulación Iterativo:**
* En cada iteración, calcula la onda superpuesta.
* Llama a `colapso_onda` para simular el colapso y obtener la acción y el estado colapsado.
* Ajusta la fase de la onda incidente (como ejemplo de influencia del "colapso" en la siguiente iteración).
* Simula la "activación" de nodos en la red neuronal de forma probabilística, dependiente de la acción.
* Visualiza la onda (incluyendo el estado colapsado) y la red neuronal.
* Imprime información relevante (entropía, coherencia, acción, estado colapsado) para cada iteración.
### Cómo utilizar este módulo
1. **Asegúrate de tener `bayes_logic.py`:** Verifica que el módulo `bayes_logic.py` (del código anterior) esté guardado en el mismo directorio o en un lugar accesible para Python.
2. **Instala Bibliotecas:** Asegúrate de tener instaladas las bibliotecas `matplotlib` y `numpy`:
```bash
pip install matplotlib numpy
```
3. **Guarda el código:** Guarda el código de `improved_colapso_onda.py` en el módulo de circuits y configura el main interno.
4. **Ejecuta el script:** Ejecuta el script desde la línea de comandos:
```bash
python improved_colapso_onda.py
```
5. **Observa la Visualización:** El script generará visualizaciones gráficas en cada iteración, mostrando las ondas superpuestas y "colapsadas", junto con una representación del estado de la red neuronal. La consola imprimirá información numérica para cada iteración.
Este script proporciona una base funcional para explorar la analogía del colapso de onda clásico y su potencial relación con conceptos de redes neuronales, aunque sigue siendo importante interpretar los resultados como una **simulación y analogía conceptual, no como una implementación de fenómenos cuánticos reales. los mismos conceptos que se consideran reales, son probabilidades no se busca en ningún momento obtener o extraer un resultado estrictamente cuántico exacto.**
*Creación y Manejo del Circuito Cuántico
Archivo: circuito_principal.py
Descripción: Define el circuito cuántico principal, construyendo puertas cuánticas y estableciendo la lógica del circuito cuántico resistente a errores de medición utilizando Qiskit. El circuito está diseñado para 5 qubits y utiliza puertas controladas, Toffoli, y esferas de fase para crear un estado entrelazado robusto.
## Clase `ResilientQuantumCircuit`
La clase `ResilientQuantumCircuit` encapsula la lógica para construir y manipular el circuito cuántico.
### Inicialización (`__init__`)
```python
def __init__(self, num_qubits=5):
"""Inicializa el circuito cuántico resistente."""
self.q = QuantumRegister(num_qubits, 'q')
self.c = ClassicalRegister(num_qubits, 'c')
self.circuit = QuantumCircuit(self.q, self.c)
* num_qubits: Número de qubits en el circuito (por defecto, 5).
* Se crean un QuantumRegister (q) y un ClassicalRegister (c) con el número especificado de qubits.
* Se inicializa un QuantumCircuit con los registros cuánticos y clásicos.
Métodos para Construir Puertas
build_controlled_h
def build_controlled_h(self, control, target):
"""Construye una puerta Hadamard controlada."""
self.circuit.ch(control, target)
* Aplica una puerta Hadamard controlada (CH) al circuito.
* control: Índice del qubit de control.
* target: Índice del qubit objetivo.
build_toffoli
def build_toffoli(self, control1, control2, target):
"""Construye una puerta Toffoli (CCNOT)."""
self.circuit.ccx(control1, control2, target)
* Aplica una puerta Toffoli (CCNOT o Controlled-Controlled-NOT) al circuito.
* control1: Índice del primer qubit de control.
* control2: Índice del segundo qubit de control.
* target: Índice del qubit objetivo.
build_cccx
def build_cccx(self, controls, target):
"""Construye una puerta CCCX (Control-Control-Control-NOT)."""
# Implementación de CCCX usando Toffoli gates
ancilla = (controls[0] + 1) % 5 # Usar un qubit auxiliar
self.circuit.ccx(controls[0], controls[1], ancilla)
self.circuit.ccx(ancilla, controls[2], target)
# Deshacer la primera Toffoli para limpiar el ancilla
self.circuit.ccx(controls[0], controls[1], ancilla)
* Implementa una puerta CCCX (Control-Control-Control-NOT) utilizando puertas Toffoli y un qubit auxiliar. Esta implementación descompone la puerta CCCX en operaciones más fundamentales.
* controls: Una lista con los índices de los tres qubits de control.
* target: Índice del qubit objetivo.
* Se utiliza un qubit auxiliar (ancilla) para realizar la operación CCCX. La operación se descompone y luego se "deshace" la primera parte para limpiar el qubit auxiliar.
add_phase_spheres
def add_phase_spheres(self):
"""Añade esferas de fase (RZ gates) a todos los qubits."""
phase = np.pi/4 # Fase que ayuda a la resistencia
for i in range(5):
self.circuit.rz(phase, self.q[i])
* Añade puertas RZ (rotación en el eje Z) a todos los qubits del circuito.
* phase: Define el ángulo de rotación (π/4 en este caso). Esta fase específica se elige para mejorar la resistencia del circuito a ciertos tipos de errores.
Creación del Estado Resistente (create_resilient_state)
def create_resilient_state(self):
"""Crea el estado resistente a medición."""
# Primera columna: H controlada
self.build_controlled_h(self.q[0], self.q[1])
# Segunda columna: Toffoli
self.build_toffoli(self.q[0], self.q[1], self.q[2])
# Tercera columna: X en q0 y Toffoli
self.circuit.x(self.q[0])
self.build_toffoli(self.q[2], self.q[3], self.q[4])
# Cuarta columna: CCCX
self.build_cccx([self.q[0], self.q[1], self.q[2]], self.q[3])
# Añadir esferas de fase para resistencia a medición
self.add_phase_spheres()
# Crear entrelazamiento adicional para resistencia
for i in range(4):
self.circuit.cx(self.q[i], self.q[i+1])
return self.circuit
* Este es el método principal que construye la estructura del circuito cuántico resistente.
* Aplica una secuencia específica de puertas (CH, Toffoli, X, CCCX, RZ, y CX) para crear un estado cuántico entrelazado y robusto.
* La secuencia de puertas está diseñada para distribuir la información a través de los qubits, haciendo que el estado sea menos susceptible a la pérdida de información por la medición de un solo qubit.
* La adición de add_phase_spheres() y el entrelazamiento adicional con puertas CX al final contribuyen a la resistencia.
Métodos de Medición
measure_qubit
def measure_qubit(self, qubit_index):
"""Mide un qubit específico manteniendo la coherencia del resto."""
# Añadir barreras para asegurar el orden de las operaciones
self.circuit.barrier()
# Aplicar transformación de protección antes de la medición
self.circuit.h(self.q[qubit_index])
self.circuit.rz(np.pi/2, self.q[qubit_index])
# Realizar la medición
self.circuit.measure(self.q[qubit_index], self.c[qubit_index])
# Restaurar el estado (opcional, dependiendo del uso)
self.circuit.rz(-np.pi/2, self.q[qubit_index])
self.circuit.h(self.q[qubit_index])
* Mide un qubit individual sin destruir completamente la superposición de los otros qubits.
* qubit_index: El índice del qubit a medir.
* Utiliza una técnica de "protección" antes de la medición: aplica puertas H y RZ. Esto transforma el estado del qubit de manera que la medición tenga un impacto menor en la coherencia global del sistema.
* Después de la medición, se aplican las operaciones inversas (RZ y H) para opcionalmente restaurar el estado original del qubit medido. Si esto se necesita o no depende de la aplicación específica.
* Las barrier() se usan para asegurar que las operaciones se ejecuten en el orden correcto, especialmente importante cuando se trabaja con simuladores o hardware cuántico real.
measure_all
def measure_all(self):
"""Mide todos los qubits manteniendo máxima coherencia posible."""
self.circuit.barrier()
# Aplicar transformación de protección global
for i in range(5):
self.circuit.h(self.q[i])
self.circuit.rz(np.pi/2, self.q[i])
# Realizar mediciones
self.circuit.measure_all()
* Mide todos los qubits del circuito.
* Aplica una transformación de protección (H y RZ) a todos los qubits antes de medir. Esto ayuda a preservar tanta coherencia como sea posible, aunque la medición de todos los qubits inevitablemente colapsa el estado cuántico.
* La función usa measure_all(), que es una operación de medición optimizada de Qiskit.
Función main
def main():
# Crear y construir el circuito
qc = ResilientQuantumCircuit()
circuit = qc.create_resilient_state()
# Podemos medir cualquier qubit sin perder el estado cuántico
qc.measure_qubit(2) # Por ejemplo, medir el qubit 2
# Imprimir el circuito
print(circuit)
return circuit
* Crea una instancia de la clase ResilientQuantumCircuit.
* Construye el circuito cuántico llamando a create_resilient_state().
* Demuestra la medición de un solo qubit (measure_qubit(2)).
* Imprime una representación textual del circuito construido, lo que permite visualizar la secuencia de puertas.
* Devuelve el circuito creado.
Ejecución del Script
if __name__ == "__main__":
circuit = main()
* Este bloque estándar de Python asegura que la función main() se ejecute solo cuando el script se ejecuta directamente (no cuando se importa como un módulo).
Este módulo proporciona una implementación de un circuito cuántico diseñado para ser 'resistente' a errores de medición. Utiliza una combinación de puertas controladas, puertas Toffoli, rotaciones de fase y entrelazamiento para crear un estado cuántico robusto. Los métodos de medición están diseñados para minimizar la pérdida de coherencia, permitiendo mediciones parciales o totales del sistema con un impacto reducido en el estado cuántico global
#Definición del Modelo Híbrido
**Archivo: modelo_hibrido.py
Descripción: Implementa un modelo híbrido que combina componentes cuánticos y clásicos, integrando una red neuronal clásica con el circuito cuántico.
### Objeto Binario.
# Aplicación de Agente RL con Interfaz Gráfica (Q-Learning y A2C)
Aplicación basada en Tkinter con dos implementaciones de agentes de aprendizaje por refuerzo (RL): Q-learning y Advantage Actor-Critic (A2C). Ambos interactúan con un entorno simulado de objetos binarios.
## Componentes Principales (Compartidos)
### Clase `ObjetoBinario`
* Representa objetos con un nombre y cinco subcategorías binarias de 4 bits (0-10).
* `actualizar_categoria(indice, valor)`: Actualiza una subcategoría.
* `obtener_binario()`: Devuelve la representación binaria completa.
* `obtener_categorias()`: Devuelve las subcategorías binarias.
### Clase `EntornoSimulado`
* Simula el entorno con una lista de instancias de `ObjetoBinario`.
* `obtener_estado()`: Devuelve el índice del objeto actual (el estado).
* `ejecutar_accion(accion)`: Ejecuta una acción (0: derecha, 1: izquierda, 2: incrementar subcategoría 1, 3: decrementar subcategoría 1), devolviendo el nuevo estado, la recompensa y el nuevo estado.
* `obtener_texto_estado()`: Devuelve una descripción textual del estado actual.
### Clase `Aplicacion` (Estructura Base)
* `__init__(root)`: Inicializa la aplicación, la GUI, los objetos, el entorno, la red neuronal (Q-Network o ActorCritic), el optimizador y los parámetros de aprendizaje.
* `crear_interfaz()`: Construye la GUI de Tkinter (título, entrada de comandos, botón "Enviar", área de texto de retroalimentación, botón "Entrenar").
* `procesar_comando()`: Procesa comandos de texto, ejecuta acciones, muestra retroalimentación y llama al método de aprendizaje (específico de Q-learning o A2C).
* `interpretar_comando(texto)`: PLN básico (usando expresiones regulares) para convertir comandos de texto ("derecha", "aumentar", etc.) en acciones numéricas (0, 1, 2, 3). Por defecto, realiza una acción aleatoria si no se reconoce el comando.
## Implementación con Q-Learning
### Clase `QNetwork`
* Una red neuronal feedforward simple (tres capas lineales con activaciones ReLU).
* `__init__(state_dim, action_dim, hidden_dim)`: Inicializa con las dimensiones del estado/acción y el tamaño de la capa oculta.
* `forward(x)`: Toma un estado como entrada y devuelve los Q-valores para cada acción.
### Métodos Específicos de Q-Learning en `Aplicacion`
* `aprender(state, action, reward, next_state)`: Implementa la actualización de Q-learning usando la ecuación de Bellman. Calcula el Q-valor objetivo, la pérdida (MSE) y actualiza los pesos de la red.
* `seleccionar_accion(state)`: Implementa la selección de acciones epsilon-greedy. Elige una acción aleatoria con probabilidad epsilon (exploración) o la acción con el Q-valor más alto (explotación).
* `entrenar_agente()`: Bucle de entrenamiento. Itera a través de épocas, obtiene el estado, selecciona una acción, la ejecuta, actualiza la Q-network y reduce epsilon.
## Implementación con A2C
### Clase `ActorCritic`
* Una única red neuronal que contiene tanto el Actor (política) como el Crítico (función de valor).
* **Actor:** Capas lineales con una salida softmax (probabilidades de acción).
* **Crítico:** Capas lineales con una salida de un solo valor (valor del estado).
* `forward(x)`: Devuelve las probabilidades de acción y el valor del estado.
### Métodos Específicos de A2C en `Aplicacion`
* `almacenar_experiencia(state, action, reward)`: Almacena las probabilidades logarítmicas de las acciones, los valores de los estados y las recompensas.
* `calcular_retorno(rewards, gamma)`: Calcula la recompensa acumulativa descontada.
* `actualizar_red(discounted_rewards, values, log_probs, gamma)`: Actualiza las redes del Actor y del Crítico. Calcula las ventajas, la pérdida del actor, la pérdida del crítico y realiza la retropropagación.
* `seleccionar_accion(state)`: Selecciona una acción utilizando la política del Actor (muestreo multinomial de las probabilidades de acción).
* `entrenar_agente()`: Bucle de entrenamiento. Itera, selecciona acciones, las ejecuta, almacena experiencias, calcula recompensas descontadas, actualiza las redes y registra el progreso.
## Cómo Usar
1. **Asegúrate de que `logic.py` existe** (para el ejemplo `improved_colapso_onda.py`, si estás utilizando esos componentes).
2. **Instala las Bibliotecas:** `pip install matplotlib numpy` (y `torch`, `scipy`, `scikit-learn`, `tensorflow`, `tensorflow-probability` si ejecutas los módulos relacionados).
3. **Guarda el Código:** Guarda el código deseado (Q-learning o A2C) como un archivo Python.
4. **Ejecuta:** Ejecuta el script (por ejemplo, `python tu_nombre_de_archivo.py`).
5. **Interactúa:**
* Escribe comandos ("izquierda", "derecha", "aumentar", "disminuir") en la entrada de texto.
* Haz clic en "Enviar" para ejecutar.
* La retroalimentación se muestra en el área de texto.
* Haz clic en "Entrenar" para entrenar al agente.
## Diferencias Clave Resumidas
| Característica | Q-Learning | A2C |
| ----------------- | ------------------------------------------ | ------------------------------------------ |
| Red | Q-network única (función de valor) | Actor-Crítico (política y función de valor) |
| Selección de Acción | Epsilon-greedy | Estocástica (muestreo de la política) |
| Actualización | Fuera de la política (ecuación de Bellman) | En la política (estimación de ventajas) |
| Complejidad | Más simple | Más complejo, potencialmente más estable |
Esta versión sintetizada proporciona una visión general más concisa del código, adecuada para una comprensión y referencia rápidas. Se omiten las explicaciones detalladas, pero se describen claramente la funcionalidad principal y las diferencias entre las dos implementaciones.
*Puntos Clave
PLN Simplificado: Uso de re.search para entender comandos con reglas básicas.
Entorno Simulado Simple: Capacidad de modificar subcategorías y moverse entre objetos.
Aprendizaje por Refuerzo: Uso de Q-Learning y A2C para mejorar la toma de decisiones.
Interacción: Basada en texto, con retroalimentación textual del entorno simulado.
#Cómo Usar
Ejecuta el código.
Escribe comandos en la entrada de texto, como: "izquierda", "derecha", "aumenta", "disminuye".
Haz clic en "Enviar" para procesar el comando y que el agente RL tome la acción.
La retroalimentación se mostrará en el área de texto.
Haz clic en "Entrenar" para que la red neuronal aprenda.
Mejoras y Expansiones
Arquitectura de la Red: Experimentar con diferentes arquitecturas de redes neuronales.
Hiperparámetros: Ajustar la tasa de aprendizaje, gamma, etc.
Visualizaciones: Añadir visualizaciones de las curvas de aprendizaje del agente.
Entorno más Complejo: Agregar más objetos y acciones para mayor complejidad.
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