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。