# Importarea bibliotecilor necesare
from qiskit import Aer, execute, QuantumCircuit, transpile
from qiskit.circuit import ParameterVector
from qiskit.aqua.components.optimizers import COBYLA
import numpy as np

# Definirea numărului de qubiți și inițializarea circuitului cuantic
num_qubits = 4
qc = QuantumCircuit(num_qubits)

# Crearea și aplicarea ansatz-ului (exemplu generic)
theta = ParameterVector('θ', length=num_qubits)
for i in range(num_qubits):
    qc.h(i)  # Aplicarea porții Hadamard pentru a genera o suprapunere
    qc.rz(theta[i], i)  # Rotirea condiționată de parametri

# Adăugarea măsurătorilor la circuit
qc.measure_all()

# Funcția cost care va fi minimizată
def cost_function(params):
    # Actualizarea parametrilor circuitului cuantice
    bound_circuit = qc.bind_parameters({theta: params})
    transpiled_circuit = transpile(bound_circuit, Aer.get_backend('qasm_simulator'))
    
    # Executarea circuitului și obținerea rezultatelor
    job = execute(transpiled_circuit, Aer.get_backend('qasm_simulator'), shots=1024)
    result = job.result().get_counts()
    
    # Calculul funcției cost; exemplul presupune o condiție simplificată
    cost = -result.get('0000', 0) + sum(result.values())
    return cost

# Alegerea unui optimizator și stabilirea valorilor inițiale pentru parametri
optimizer = COBYLA(maxiter=100)
initial_params = np.random.rand(num_qubits)

# Optimizarea parametrilor pentru a minimiza funcția cost
optimal_params, optimal_value, _ = optimizer.optimize(num_qubits, cost_function, initial_params)

# Afișarea rezultatelor optimizării
print("Parametrii optimi:", optimal_params)
print("Valoarea minimă a funcției cost:", optimal_value)