Квантовый подсчёт через IPE

Постройте схему квантового подсчёта с IPE, чтобы найти число решений поискового оракула. Пространство содержит N=8 состояний, m=3 кубита. Данный Oracle определён полной последовательностью X(1),Z(0),Z(1),X(1); скрытая процедура загрузки не требуется.

A. Дополните qc диффузором, чтобы получить вентиль одной итерации Гровера Grover. Диффузор отражает относительно равномерного состояния трёх кубитов; используйте реализацию главы Гровера, на которую ссылается автор.
B. Создайте circ для квантового подсчёта: оцените собственную фазу Grover итеративным IPE, используя три итерации и три классических бита (соответствует трём счётным кубитам обычной QPE).
C. Выполните схему и найдите число решений M по оценённой фазе.

Источник предварительно требует главы «Grover’s Algorithm» и «Quantum Counting»; его определение оракула и все заготовки сохранены целиком, shots=20000.

Исходные определения и заготовки (код сохранён без исполнения):

from qiskit import *
from qiskit.tools.visualization import plot_histogram
from qiskit.quantum_info import Operator, Statevector
from qiskit.tools.monitor import job_monitor
from qiskit.ignis.mitigation.measurement import *

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

## Create an Oracle

N = 8 # the number of total items in the search space
m = int(np.log2(N)) # the number of qubits required to construct the search space with N items

myqc = QuantumCircuit(m, name='Oracle')
myqc.x(1)
myqc.z(range(2))
myqc.x(1)

Oracle = myqc.to_gate()

qc = QuantumCircuit(m)
qc.append(Oracle, range(m))

### your code goes here













####

Grover = qc.to_gate()

###### your code goes here




























###################    
circ.draw()

sim = Aer.get_backend('qasm_simulator')
shots = 20000

####### Your code goes here