如题，如何将复参数导入神经网络训练？谢谢！

【致MindSpore Quantum开发者】感谢大家一直以来对MindSpore Quantum开源社区的关注和支持！为促进量子算法开放共享和技术创新，HiQ量子计算软件团队和昇思MindSpore社区联合举办第一期·2022量子算法难题挑战赛，诚邀您来参赛，挑战年度总冠军！【赛题介绍】量子化学模拟——基态能求解的浅层线路设计基于开发者对第四届·2022量子计算黑客松全国大赛的参与热情和关注，本次针对黑客松大赛第二题发起难题挑战打榜活动。Variational Quantum Eigensolver (VQE) 算法是一种用于计算分子基态能量的量子化学模拟方法，它可以结合经典计算机，利用当前含噪的量子计算机解决一些化学问题。现有常用的线路设计和优化方法通常难以平衡计算效率和计算精度的问题，本次挑战赛旨在让参赛者通过设计线路或改良优化方法，用最短的时间优化得到对应分子的符合化学精度的基态能量。【报名地址+微信交流群】想要来挑战年度总冠军吗？想要一个证明自己实力的舞台吗？访问大赛官网，了解更多大赛信息，欢迎报名参赛！cid:link_2参赛选手交流群（仅作为选手之间讨论和交流）请扫描上方小助手二维码，回复“量子黑客松”进入交流群。大赛重要节点通知会在群内第一时间告知，请所有报名选手务必加群。【大赛海报】挑战赛的判题系统已经试运行上线啦，大家可以小试牛刀，期待你们的作品！挑战赛的判题系统FAQ，请各位选手注意：1、请参赛者确保压缩包文件按照参赛要求命名，压缩包内文件结构符合参赛要求，解压后有根目录，无多余文件，不符合文件格式要求的作品可能会无法查看成绩。2、选手作品提交之后不会马上能得到成绩，作品提交高峰期，任务需要排队运行，请等待一段时候后查看成绩。3、大赛第二题评分运行时长最多6小时，如果选手作品运行时长超过6小时还没结束，就会显示0分。可每次计算几个分子，等调试完再计算所有分子。大赛FAQQ1: 请问参赛选手如何组队？回答：选手可自行组队，每队1-3人。报完名后，点击我的团队输入名称组建团队（自动成为队长），队员在加入团队中输入团队名称申请加入，队长通过即可。Q2: 如何邀请好友参赛？回答：已报名的选手，点击大赛官网【已报名】按钮下方的【分享大赛】按钮，就会生成一张专属海报，里面包含链接和二维码，转发给好友&同学即可。【推荐好友参赛 · 赢好礼】攻略   cid:link_3Q3：有问题如何求助？·  在本帖下方留言求助：比赛过程中参赛选手可以在本帖下方留言，详细描述您所遇到的问题，大赛组委会工作人员将会在工作日工作时间，在论坛回复（为保证大赛公平公正原则，大赛官方仅针对MindQuantum和ModelArts使用问题、赛题、数据、评分、大赛安排等问题进行答疑，参赛选手的代码调试问题不做解答）。·  联系大赛组委会工作邮箱：如没有得到及时回复，也可以发邮件至大赛工作人员邮箱：hiqinfo1@huawei.comQ4 我的代码报错了，显示openfermion保存文件错误，怎么办？A1 在云服务器和判题系统中，由于openfermion会生成数据文件，默认保存在系统目录下，请在你的代码中修改MolecularData的参数，增加data_directory参数，路径需要是作品目录或以下的路劲。如：molecule = MolecularData(filename=fname, data_directory='./')Q5 线路需要可扩展性，是说对于不同的分子，我们设计的线路都可以用的意思吧？A2 对于不同的分子算例，设计的线路或者线路生成器应当可以产生相应的线路Q6 题目要求的12比特或者18比特，是不是一定要用完这些比特，允不允许说，我只用几个比特，其他比特闲置的情况？A3 考虑到第三个隐藏算例，在不知道分子和比特数的情况下不建议做比特压缩。Q7 若使用Mindquantum中包括的ansatz线路，需要作出一定的修改是什么意思？A4 Mindquantum中有包括一些常见的ansatz函数模块，当选手的方案是基于一些主流的线路设计文章时，可以调用这些模块，但需要做出修改，不能直接使用Q8 模板里面有设置omp线程数，评分的时候具体是怎么控制的？A5 在eval.py中会设置好Mindquantum的omp线程数，所有选手评分时都是固定的Q9 如何理解评分系统？A6 对于每个分子算例的每个键长点，通过题目说明中的公式来计算，即时间的倒数。只有满足了化学精度的点才会被算进得分点。输出的得分是最终所有算例得分之和。Q10 要不要把FCI的方法写在程序里面？运行时间是如何统计的？A7 视乎作品需不需要利用FCI的结果（组态、参数初值等）来进行优化，如果有包括，则需要算上FCI的计算时间。具体运行时间会在eval中计算，主要包括了调用Main,run()的时间。Q11 作图会算在评分范围内吗？A8 作图主要是让选手对比自己的结果，不算入最终评分标准内Q12 为什么我第二题的评分不是一个1或者100分满分的数字？A9 第二题的评分主要是根据计算时间，具体公式可以参考题目说明，因此计算出来的“原始分”不是一个满分100的分数，最终会根据大家第二题的分数排名从高到低重整化为“标准分”。Q13 mindquantum中circuit模块中运行结果后线路出现下图情况？答：由于编辑线路太长，打印出这个结果，可以对线路切片，只打印前一部分线路。Q14 数据集为经过压缩后的minst手写体中的0和1，每张图片已经从原始的28*28像素压缩为4*4像素，采用的是什么技术？答：图片压缩调用的TensorFlow的tf.image.resize接口Q15 Jupyter Notebook怎么安装hiqfermion?使用openfermion来替换，输入命令 from openfermion.chen import MolecularDataQ16 损失一直都是0.0最可能是哪些情况？由于损失函数只支持onehot编码输出，但使用的hams只有一个测量Q17 怎样让长的输出不换行，可以左右滑动显示？将print命令改成circ或者circ.svg()Q18 图中两条杠表示什么意思？答：答案不确定，表示reset了qubitQ19 Circuit的线路只能print输出，是什么原因？答：升级MindQuantum版本Q20 目前MindQuantum是否支持多个量子层？为什么写了两个量子层发现训练中前一层的参数没有任何变化？答：MindQuantum支持多个量子层，由于定义了一个创建量子层的函数，函数中有no_gard()，前面所有的函数都会不算梯度。当量子网络是第一层网络的时候，encoder就不需要算梯度了，因为他的梯度没有接收的网络，设置no_gard会节省一点计算时间。Q21 上传作品时，提示需要实名认证，然后个人认证通过后，还是显示不行？答：请将您的问题反馈给我们的工作人员，先把作品发到我们的公共邮箱：hiqinfo1@huawei.comQ22 如果把第二题里面的代码删了写成别的，系统还能统计到运行的时间吗？答：只需要接口一样就能统计到运行时间，也可以直接把结果放进main里面，只要能通过对应第三个case。Q23 第二题生成ansatz的线路中有个compress（）函数，这个压缩线路依据是什么？答：用来把初值为0的组态去掉。Q24 run_pyscf对分子模型有什么改变？答：模板中是用来给出uccsd中的参数初始值，对问题本身不是必须的Q25 LiH原子核加电子一共六个，为什么模拟需要12个qubits？答：由于相互作用，真正的基态不是单电子的基态，会包括一些激发态，qubits的数量只要大于电子数就基本够用。  Q26 第一题测试数据test.npy中的图片像素都为0，是正常的吗？答：是的，测试集只是让项目逻辑跑通，评分的时候会换成有效测试集，当前不公布，自己跑的话，可以把你的训练集分一部分出来作为测试集。Q27 当CloudIDE任务运行时间较长且界面长时间不操作，华为云账号显示重新登录，怎么查看任务运行结果？答：华为云界面超过半小时无操作，用户需要重新登录，当CloudIDE任务运行时间较长且界面长时间不操作，可以将运行结果指定到日志文件中，请输入以下命令进行查看：nohup python3 run.py >out.log 2>&1 &（提示：为了避免任务运行失败，启动CloudIDE实例前请将自动休眠时间设置长一点）Q28 第二题主要有以下几个问题：1.代码格式不规范，没有根目录2.化学精度为0Q29 除了使用云平台，自己本地环境无法配置hiqfermion包怎么解决？答：使用openfermion代替hiqfermionQ30 怎么实现一个RZ门，参数是2pi*‘a’,但报错不能和非整浮点数相乘，怎么解决？答：输入RZ（{‘a’:2*np.pi}）Q31 造成判题分数为0的因素可能有哪些？1.作品目录多了MACOSX/.vscode等文件夹2.删掉了test.npy和eval.py3.删除了src下的train.npy若您的作品出现以上因素，请重新打包作品文件提交Q32 第二题输出的time_list里面是单个键长点优化的时间是怎么算的？答：通过前面几个键长优化的时间累加Q33 openfermion.chem的MolecularData会报错，hiqfermion.drivers的MolecularData正常，怎么解决？答：请修改MolecularData中的filepath参数到你的个人目录Q34 化学精度0.0016ha是如何计算的？跟FCI结果的差值是数值差还是百分比？答：Hａ是单位，用pyscf和mindquantum计算出来的能量就是Ha单位，跟FCI结果的差值是数值差。Q35 第二题量子电路显示如下怎么解决？答：可以调用circuit.svg().to_file(“XXX.svg”)保存下来用浏览器打开Q36 正式提交时ＭolecularData路径是‘.src/…’还是‘./hackson02_队长姓名_电话/src/…’?答：‘.src/…’Q37 pyscf 跑 CH4的fci_energy 很快，为什么还要用vqe？答：VQE是量子算法，量子线路部分可以在量子计算硬件上运行，现在只是在普通电脑上模拟量子计算机。VQE可以验证量子计算机可以用来解决化学问题，达到化学精度，但是目前还超越不了经典计算，很多相关研究用 VQE 得到的结果都要和经典算法进行对比的，以示他们更加接近经典计算的精度。当真实量子计算机出来，且计算的分子比较大，vqe的优势才能体现出来。Q38 函数的格式是 MolecularDate(geometry, basis, multiplicity), filename 怎么添加？答：可直接添加到函数后面，例如MolecularDate(geometry, basis, multiplicity,filename=”/home/user/….”)Q39 函数训练之后得到训练之后的结果没有对应的最优化的参数怎么解决？答：调用最新的网格权重Q40 怎么判断测试分子信息是对的？答：分子都是openfermion的默认方式生成的Q41 哈密顿量是否能单独输出其中一项？答：请参考MindSpore Quantum 0.6.0中的第一条特性。cid:link_4Q42 自定义分子一直报错，当前只有给了hdf5的两个分子正常怎么解决？答：指定一下报错文件名和路径，在MolecularData中加上filename=”/home/user/….”Q43 怎么给参数门的参数名称重新命名？答：可通过add_prefix方法用于在参数化量子电路或参数化量子算符的参数名上加上前缀。cid:link_0Q44 那这个新增关于QubitOperator的功能怎么实现呢？API中也没找到对应的接口。答：请更新MindQuantum最新版本。cid:link_1Q45 比赛平台上openfermion版本号？答：Jupyter Notebook 1.2.0CloudIDE 1.3.0Q46 第二题main.run函数，需要返回什么？答：接口上需要返回两个list，一个能量一个时间。Q47 下图中operator是什么类呢 如果想替换方括号里的X0要怎么操作？答：是QubitOperator，可以从头构造一个。或者修改内部属性termsQ48 怎么实现只选用分子哈密顿量的其中一部分用于uccsd的ansatz？答：从费米子到玻色子，再到trotter变换量子线路Q49 问什么含参的量子门传进去72，但显示只需要56？答：Encoder线路独立参数跟样本特征个数是一样的参考文献：量子计算化学的一些Ansatz研究UCCSD：Alberto Peruzzo, Jarrod McClean, Peter Shadbolt, Man-Hong Hong Yung, Xiao-Qi Qi Zhou, Peter J Love, Al_an Aspuru-Guzik, Jeremy L. O'Brien, and Jeremy L. O'Brien. A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor. Nature Communications, 5(1):4213, sep 2014.Hardware Efficient Ansatz (HEA):Abhinav Kandala, Antonio Mezzacapo, Kristan Temme, Maika Takita, Markus Brink, Jerry M. Chow, and Jay M. Gambetta. Hardware efficient variational quantum eigensolver for small molecules and quantum magnets. Nature, 549(7671):242{246, 2017Qubit Coupled Cluster (QCC):Ilya G Ryabinkin, Robert A. Lang, Scott N Genin, and Artur F. Izmaylov. Iterative Qubit Coupled Cluster Approach with Efficient Screening of Generators. Journal of Chemical Theory and Computation, 16(2):1055{1063, jun 2020.Ilya G. Ryabinkin, Tzu Ching Yen, Scott N. Genin, and Artur F. Izmaylov. Qubit Coupled Cluster Method: A Systematic Approach to Quantum Chemistry on a Quantum Computer. Journal of Chemical Theory and Computation, 14(12):6317{6326, 2018.Adaptive, Derivative-Assembled, Pseudo-Trotter VQE (ADAPT):Harper R Grimsley, Sophia E Economou, Edwin Barnes, and Nicholas J Mayhall. Molecular simulations on a quantum computer. Nature Communications, (2019).UCCSD0:Igor O. Sokolov, Panagiotis Kl. Barkoutsos, Pauline J. Ollitrault, Donny Greenberg, Julia Rice, Marco Pistoia, and Ivano Tavernelli. Quantum orbital-optimized unitary coupled cluster methods in the strongly correlated regime: Can quantum algorithms outperform their classical equivalents? The Journal of Chemical Physics, 152(12):124107, 2020k-UpCCGSD:Joonho Lee, William J. Huggins, Martin Head-Gordon, and K. Birgitta Whaley. Generalized Unitary Coupled Cluster Wave functions for Quantum Computation. Journal of Chemical Theory and Computation, 15(1):311{324, 2019.QUCC:Yordan S. Yordanov, David R.M. Arvidsson-Shukur, and Crispin H.W. Barnes. Efficient quantum circuits for quantum computational chemistry. Physical Review A, 102(6):1{7, 2020Qubit-ADAPT:Ho Lun Tang, Edwin Barnes, Harper R. Grimsley, Nicholas J. Mayhall, and Sophia E. Economou. qubit-ADAPT-VQE: An adaptive algorithm for constructing hardware-efficient ansatze on a quantum processor. arXiv, pages 1{15, 2019

在量子线路中引入噪声（量子信道）在真实量子设备中，由于现阶段技术的不成熟，量子系统会由于量子操作、环境影响等各种因素而产生噪声。现阶段噪声对量子设备的影响不可忽略，因此在量子线路中加入对噪声的模拟，可以帮助我们寻找对噪声具有鲁棒性的量子算法，或设计减少噪声影响的纠错方案。噪声分为两种类型：相干噪声和非相干噪声。相干噪声一般来源于门操作中参数的噪声化，因此是幺正演化并且易于模拟；非相干噪声则来源于系统与环境的相互作用，因此通常是非幺正演化，会使量子系统从纯态变为混态，这个过程也被称为量子信道（Quantum channel）。混态的量子系统通常用密度矩阵的形式表示，但也可以通过“采样-统计”的蒙特卡洛法得到统计模拟结果。在MindQuantum中，我们用蒙特卡洛法来模拟量子信道，其中噪声门会以一定概率影响量子比特，通过对线路的多次采样，可以得到含噪声量子线路的模拟运行结果。目前MindQuantum支持对泡利信道的模拟，其中也包括比特反转信道、相位反转信道、比特相位反转信道和去极化信道这几种特殊的泡利信道，如下所示。from mindquantum.core.gates.channel import PauliChannel, BitFlipChannel, PhaseFlipChannel, BitPhaseFlipChannel, DepolarizingChannel其中去极化信道常被用于描述真实量子硬件在门操作中产生的噪声，在此我们以它为例，搭建一个量子线路：from mindquantum import Circuit, X circ = Circuit() circ += X.on(0) circ += DepolarizingChannel(0.1).on(0) circ.measure(0) print(circ)q0: ──X────DC────M(q0)──此时我们成功搭建了一个单比特的量子线路，该比特在作用X门后，会受到去极化噪声的影响，具体表现为有10%概率额外作用一个泡利门，其中X、Y、Z门平分概率。现在我们对该线路进行1000次模拟并输出采样结果：from mindquantum import Simulator sim = Simulator('projectq', 1) result = sim.sampling(circ, shots=1000) print(result)shots: 1000 Keys: q0│0.00 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 ────────┼───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴ 0│▒▒▒▒▒ │ 1│▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓ │ {'0': 68, '1': 932}倘若没有噪声影响，量子态应该处于|1〉态，测量结果全为1，但在以上结果中，约有7%的模拟结果测得为0，这就是去极化信道产生的影响。采样结果与预期中3.3%概率额外作用X门、Y门和Z门的预测结果相符。至此我们就完成了一次对含噪声量子线路的模拟。赶紧动手体验一下MindQuantum最新的功能吧！若想查询更多关于MindQuantum的API，请点击：https://mindspore.cn/mindquantum/。

量子线路图及测量的svg格式我们可以在MindQuantum中搭建各种各样的量子线路，其次，我们还可以将搭建好的量子线路打印出来。例如，我们运行如下代码来搭建量子线路：cir = Circuit() cir += H.on(0) cir += X.on(1, 0) cir += UN(Measure(), 2) cirq0: ──H────●────M(q0)── │ q1: ───────X────M(q1)──从运行的结果可以看到，我们成功搭建了2个量子比特的量子线路。在最新的版本中，可以输出量子线路的svg格式，执行如下代码即可：cir.svg()得到的运行结果如下图所示同时，还能将其保存成文件，执行如下代码：circ.svg().to_file("filename.svg")此外，MindQuantum中还可以对量子线路进行测量操作，执行如下代码：from mindquantum.simulator import Simulator sim = Simulator('projectq', 2) result = sim.sampling(cir, shots=1000, seed=40) result shots: 1000 Keys: q1 q0│0.00 0.125 0.251 0.376 0.501 0.626 ───────────┼───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴ 00│▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓ │ 11│▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ │ {'00': 501, '11': 499}从运行的结果可以看到，对量子线路进行了1000次的采样，结果展示：“00”的采样次数为501次，“11”的采样次数为499次。在最新的版本中，可以输出测量结果的svg格式，执行如下代码即可：result.svg() 得到的运行结果如下图所示同理，也能将其保存成文件，执行如下代码：result.svg().to_file("filename1.svg")【注意】目前svg格式只能在Jupyter Notebook展示。上述就是MindQuantum中量子线路图及测量的svg格式的介绍。赶紧动手体验一下MindQuantum最新的功能吧！若想查询更多关于MindQuantum的API，请点击：https://mindspore.cn/mindquantum/。

1.MindQuantum中如何处理量子模拟器的运算速度很慢的问题现象描述使用MindQuantum的过程中，发现量子模拟器运算速度很慢。原因分析可能是设置的并行内核数太低了或者是并行内核数过高，特别是在大型服务器中，如果不设置内核数，默认会占用所有的CPU，速度反而会降低。解决办法在运行代码前，我们需要设置量子模拟器运行时的并行内核数，例如：如果需要设置并行内核数为4，可运行如下代码：export OMP_NUM_THREADS=4建议与总结当发现量子模拟器运算速度很慢的时候，可以适当调整并行内核数。请根据模型规模合理设置并行内核数以达到最优效果。相关参考文档《通过量子神经网络对鸢尾花进行分类》2.MindQuantum中如何实现双量子比特门——CNOT门？现象描述双量子比特门———CNOT门，是量子计算中最基本且最常用的量子门，那么在MindQuantum中，我们要如何实现CNOT门呢？原因分析CNOT门，其本质上是受控X门（Controlled-X gate），如果我们需要执行CNOT门，只需设定X门的控制比特位和目标比特位即可（实际上，任意的量子门我们都可以设定控制比特位和所需执行量子门操作的目标比特位）。解决办法如果我们需要执行CNOT门，运行如下代码：import mindquantum as mq from mindquantum import X X.on(1, 0)x(1 <-: 0)运行结果为：x(1 <-: 0)，其表示第1位量子比特位为目标比特位，第0位量子比特位为控制比特位，第1位量子比特受第0位量子比特控制，若第0位量子比特为1，则对第1位量子比特执行X门操作，否则不作任何操作。注意：我们需要先设置目标比特位，再设置控制比特位。为了更加直观，我们将其量子线路打印出来，运行如下代码：from mindquantum import Circuit circuit = Circuit() circuit += X.on(1, 0) circuit建议与总结上述就是MindQuantum中实现CNOT门的语法，大家需要注意哦！相关参考文档《参数化量子线路》3.MindQuantum中量子比特的读取顺序是从左到右还是从右往左？现象描述在MindQuantum中，量子比特的读取顺序是从左到右还是从右往左？原因分析在我们学习量子计算的理论知识的时候，我们对于量子比特的读取顺序是从左到右，然而在使用MindQuantum的时候，量子比特的读取顺序却是从右往左的。解决办法我们通过一个具体的例子来说明。首先，运行如下代码，得到一个3量子比特的均匀叠加态：from mindquantum.simulator import Simulator from mindquantum import H, UN sim = Simulator('projectq', 3) circuit1 = Circuit() circuit1 += UN(H, 3) sim.apply_circuit(circuit1) print(sim.get_qs(True))√2/4¦000⟩√2/4¦001⟩√2/4¦010⟩√2/4¦011⟩√2/4¦100⟩√2/4¦101⟩√2/4¦110⟩√2/4¦111⟩从运行的结果可以看到，我们得到了3量子比特的均匀叠加态，需要说明的是，所呈现的量子态，最右位的表示是第0位量子比特，中间位表示第1位量子比特，最左位表示第2位量子比特。我们再举一个例子，运行如下代码，打印量子线路和此时的量子态：sim1 = Simulator('projectq', 2) circuit2 = Circuit() circuit2 += X.on(1) sim1.apply_circuit(circuit2) print(sim1) circuit2projectq simulator with 2 qubits.Current quantum state:1¦10⟩q0: ─────q1: ──X──可以看到此时的量子态为|10⟩态，量子态中的数字1表示的是第1位量子比特为|1⟩，数字0表示的是第0位量子比特为|0⟩。我们简单地验证一下，在第1位量子比特添加测量门，运行如下代码：from mindquantum import Measure circuit2 += Measure('q1').on(1) circuit2shots: 100 Keys: q1│0.00 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 ────────┼───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴ 1│▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓ │ {'1': 100}从运行的结果可以看到，对存在测量门的量子比特进行重复采样100次，得到的就是100次1的结果，所以再次验证|10⟩态中的|1⟩是第1位量子比特。建议与总结因此，在MindQuantum中，量子比特的读取顺序都是从右往左的，大家需要注意哦！相关参考文档《基于MindQuantum的Grover搜索算法》4.使用MindQuantum过程中，若打印量子线路时出现线路错乱，该如何解决？现象描述我们可以在MindQuantum中搭建各种各样的量子线路，最后我们还可以将搭建好的量子线路打印出来。例如，我们运行如下代码来搭建量子线路：import numpy as np from mindquantum import RX, RY circuit3 = Circuit() circuit3 += H.on(0) circuit3 += X.on(1, 0) circuit3 += RX(np.pi/4).on(0) circuit3 += RY(np.pi/2).on(1, 0) circuit3 += Measure('q0').on(0) circuit3 += Measure('q1').on(1) circuit3q0: ──H────●────RX(π/4)───────●───────M(q0)── │ │ q1: ───────X───────────────RY(π/2)────M(q1)──但是，有时会出现如下图所示的线路错乱问题。原因分析这个的原因是浏览器等宽字体格式的问题。解决办法这个时候，我们只需要打开浏览器的设置，找到“外观”，找到“自定义字体”，然后在“宽度固定的字体”（有的浏览器为“等宽字体”）下，选择“Consolas”字体即可。此外，用户还可以下载并安装开源的Fira Code字体来获得更优质的输出。当我们设置好等宽字体后，就可以看到最开始打印的量子线路了。（如下网址提供了一些等宽字体供用户自行选择(https://zhuanlan.zhihu.com/p/116230037/)建议与总结上述就是解决使用MindQuantum过程中打印量子线路时出现线路错乱的方法，大家需要注意哦！相关参考文档无