QSymFlow – Quantum Symbolic Flow Language
## 📖 Descrição
QSymFlow é uma linguagem simbólica de domínio específico (DSL) implementada em Python para modelagem e simulação de sistemas quânticos utilizando expressões lógicas e regras simbólicas.
Utilizando a biblioteca logicflowengine, o QSymFlow permite representar estados de qubits, entrelaçamento (entanglement) e fluxos de decisão quântica através de expressões booleanas interpretáveis.
Esse projeto é voltado para pesquisadores, estudantes e desenvolvedores nas áreas de:
Computação quântica simbólica e lógica
Sistemas de decisão inteligente com lógica formal
Ensino e visualização de fenômenos quânticos
Pesquisas em AI híbrida com regras simbólicas
## ⚙️ Funcionalidades
Inicialização simbólica de sistemas quânticos
Definição de regras lógicas para estados e decisões
Simulação de medições quânticas simbólicas
Integração transparente com a biblioteca logicflowengine
Estrutura modular para expansão e customização
## 🚀 Instalação
**Requer Python 3.7+.**
Instale via pip:
``` python
pip install qsymflow
```
Ou, para instalação local em modo editável (desenvolvimento):
```bash
git clone https://github.com/Mateusdang/qsymflow.git
cd qsymflow
pip install -e .
```
## 🔬 Exemplos Práticos de Computação Quântica Simbólica
**🔁 1. Simulação de Entrelaçamento (Bell State)**
```python
# Arquivo: examples/bell_state.py
from qsymflow.core import qinit, qrule, qmeasure
# Inicializa o sistema simbólico
qinit()
# Regra representando entrelaçamento: se q0 é 1, q1 também deve ser 1
qrule("(q0 and q1) or (not q0 and not q1)")
# Simulação de um estado entrelaçado (Bell)
estado = {"q0": True, "q1": True}
resultado = qmeasure(estado)
print("Resultado entrelaçado:", resultado)
```
💡 Neste exemplo, simulamos um estado Bell onde q0 e q1 devem sempre estar em sincronia. Isso representa o entrelaçamento quântico de forma simbólica e lógica.
**🎯 2. Colapso de Estado após Medição**
```python
# Arquivo: examples/measure_collapse.py
from qsymflow.core import qinit, qrule, qmeasure
qinit()
# Regra que simula o colapso de um qubit ao ser medido
qrule("spin == 'up' or spin == 'down'")
# Simulando leitura com spin indefinido
estado = {"spin": "up"}
print("Estado medido:", qmeasure(estado))
```
💡 Aqui mostramos como simular a medição quântica: ao observar o sistema, ele assume um valor definido — uma abstração simbólica do colapso da função de onda.
**🧠 3. Sistema de Decisão Quântico-Simbólico**
```python
# Arquivo: examples/quantum_decision.py
from qsymflow.core import qinit, qrule, qmeasure
qinit()
# Regras que representam decisões baseadas em condições
qrule("risco_alto and not backup_ativo")
entrada = {"risco_alto": True, "backup_ativo": False}
decisao = qmeasure(entrada)
print("Ação necessária:", decisao) # True = risco sem backup
```
💡 Este exemplo ilustra como sistemas inteligentes podem usar lógica simbólica inspirada na incerteza quântica para tomar decisões sob ambiguidade.
## 📁 Estrutura do Projeto
**Arduino**
```bash
qsymflow/
├── __init__.py
├── core.py
├── logic_engine.py
├── main.py
├── qsymflow/
└── examples/
├── bell_state.py
├── measure_collapse.py
└── quantum_decision.py
README.md
setup.py
requirements.txt
pyproject.toml
```
## ⚙️ Executando o projeto
**Após a instalação, você pode rodar o simulador interativo:**
```bash
python -m qsymflow.main
Para executar o exemplo Bell State:
# Entrelaçamento Bell
python -m qsymflow.examples.bell_state
# Medição simbólica
python -m qsymflow.examples.measure_collapse
# Decisão baseada em risco
python -m qsymflow.examples.quantum_decision
```
## 📦 Deploy & Distribuição
1. Preparar o ambiente
Ter Python 3.7+
Criar ambiente virtual (opcional, recomendado):
```bash
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
venv\\Scripts\\activate # Windows
```
2. Instalar dependências
```bash
pip install -r requirements.txt
```
3. Instalar pacote localmente
```bash
pip install -e .
```
4. Testar execução local
```bash
python -m qsymflow.main
```
## 👨💻 Autor
Mateus Dang
https://github.com/Mateusdang
📄 Licença
Distribuído sob a licença MIT. Veja LICENSE para mais informações.
**⭐ Agradecimentos**
Este projeto utiliza a biblioteca logicflowengine para avaliação lógica de expressões.
https://pypi.org/project/logicflowengine/
Raw data
{
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"home_page": "https://github.com/Mateusdang/qsymflow",
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"description": "QSymFlow \u2013 Quantum Symbolic Flow Language\r\n\r\n## \ud83d\udcd6 Descri\u00e7\u00e3o\r\n\r\nQSymFlow \u00e9 uma linguagem simb\u00f3lica de dom\u00ednio espec\u00edfico (DSL) implementada em Python para modelagem e simula\u00e7\u00e3o de sistemas qu\u00e2nticos utilizando express\u00f5es l\u00f3gicas e regras simb\u00f3licas.\r\n\r\nUtilizando a biblioteca logicflowengine, o QSymFlow permite representar estados de qubits, entrela\u00e7amento (entanglement) e fluxos de decis\u00e3o qu\u00e2ntica atrav\u00e9s de express\u00f5es booleanas interpret\u00e1veis.\r\n\r\nEsse projeto \u00e9 voltado para pesquisadores, estudantes e desenvolvedores nas \u00e1reas de:\r\n\r\nComputa\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica simb\u00f3lica e l\u00f3gica\r\n\r\nSistemas de decis\u00e3o inteligente com l\u00f3gica formal\r\n\r\nEnsino e visualiza\u00e7\u00e3o de fen\u00f4menos qu\u00e2nticos\r\n\r\nPesquisas em AI h\u00edbrida com regras simb\u00f3licas\r\n\r\n## \u2699\ufe0f Funcionalidades\r\n\r\nInicializa\u00e7\u00e3o simb\u00f3lica de sistemas qu\u00e2nticos\r\n\r\nDefini\u00e7\u00e3o de regras l\u00f3gicas para estados e decis\u00f5es\r\n\r\nSimula\u00e7\u00e3o de medi\u00e7\u00f5es qu\u00e2nticas simb\u00f3licas\r\n\r\nIntegra\u00e7\u00e3o transparente com a biblioteca logicflowengine\r\n\r\nEstrutura modular para expans\u00e3o e customiza\u00e7\u00e3o\r\n\r\n\r\n## \ud83d\ude80 Instala\u00e7\u00e3o\r\n\r\n**Requer Python 3.7+.**\r\n\r\n\r\nInstale via pip:\r\n\r\n\r\n``` python\r\npip install qsymflow\r\n```\r\n\r\nOu, para instala\u00e7\u00e3o local em modo edit\u00e1vel (desenvolvimento):\r\n\r\n```bash\r\ngit clone https://github.com/Mateusdang/qsymflow.git\r\ncd qsymflow\r\npip install -e .\r\n```\r\n\r\n## \ud83d\udd2c Exemplos Pr\u00e1ticos de Computa\u00e7\u00e3o Qu\u00e2ntica Simb\u00f3lica\r\n\r\n**\ud83d\udd01 1. Simula\u00e7\u00e3o de Entrela\u00e7amento (Bell State)**\r\n\r\n```python\r\n# Arquivo: examples/bell_state.py\r\nfrom qsymflow.core import qinit, qrule, qmeasure\r\n\r\n# Inicializa o sistema simb\u00f3lico\r\nqinit()\r\n\r\n# Regra representando entrela\u00e7amento: se q0 \u00e9 1, q1 tamb\u00e9m deve ser 1\r\nqrule(\"(q0 and q1) or (not q0 and not q1)\")\r\n\r\n# Simula\u00e7\u00e3o de um estado entrela\u00e7ado (Bell)\r\nestado = {\"q0\": True, \"q1\": True}\r\nresultado = qmeasure(estado)\r\nprint(\"Resultado entrela\u00e7ado:\", resultado)\r\n\r\n```\r\n\ud83d\udca1 Neste exemplo, simulamos um estado Bell onde q0 e q1 devem sempre estar em sincronia. Isso representa o entrela\u00e7amento qu\u00e2ntico de forma simb\u00f3lica e l\u00f3gica. \r\n\r\n**\ud83c\udfaf 2. Colapso de Estado ap\u00f3s Medi\u00e7\u00e3o**\r\n```python\r\n# Arquivo: examples/measure_collapse.py\r\nfrom qsymflow.core import qinit, qrule, qmeasure\r\n\r\nqinit()\r\n\r\n# Regra que simula o colapso de um qubit ao ser medido\r\nqrule(\"spin == 'up' or spin == 'down'\")\r\n\r\n# Simulando leitura com spin indefinido\r\nestado = {\"spin\": \"up\"}\r\nprint(\"Estado medido:\", qmeasure(estado))\r\n\r\n```\r\n\ud83d\udca1 Aqui mostramos como simular a medi\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica: ao observar o sistema, ele assume um valor definido \u2014 uma abstra\u00e7\u00e3o simb\u00f3lica do colapso da fun\u00e7\u00e3o de onda.\r\n\r\n**\ud83e\udde0 3. Sistema de Decis\u00e3o Qu\u00e2ntico-Simb\u00f3lico**\r\n\r\n```python\r\n# Arquivo: examples/quantum_decision.py\r\nfrom qsymflow.core import qinit, qrule, qmeasure\r\n\r\nqinit()\r\n\r\n# Regras que representam decis\u00f5es baseadas em condi\u00e7\u00f5es\r\nqrule(\"risco_alto and not backup_ativo\")\r\n\r\nentrada = {\"risco_alto\": True, \"backup_ativo\": False}\r\ndecisao = qmeasure(entrada)\r\n\r\nprint(\"A\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria:\", decisao) # True = risco sem backup\r\n\r\n```\r\n\ud83d\udca1 Este exemplo ilustra como sistemas inteligentes podem usar l\u00f3gica simb\u00f3lica inspirada na incerteza qu\u00e2ntica para tomar decis\u00f5es sob ambiguidade.\r\n\r\n## \ud83d\udcc1 Estrutura do Projeto\r\n\r\n**Arduino**\r\n```bash\r\nqsymflow/\r\n\u251c\u2500\u2500 __init__.py\r\n\u251c\u2500\u2500 core.py\r\n\u251c\u2500\u2500 logic_engine.py\r\n\u251c\u2500\u2500 main.py\r\n\u251c\u2500\u2500 qsymflow/\r\n\u2514\u2500\u2500 examples/\r\n \u251c\u2500\u2500 bell_state.py\r\n \u251c\u2500\u2500 measure_collapse.py\r\n \u2514\u2500\u2500 quantum_decision.py\r\nREADME.md\r\nsetup.py\r\nrequirements.txt\r\npyproject.toml\r\n```\r\n\r\n## \u2699\ufe0f Executando o projeto\r\n\r\n**Ap\u00f3s a instala\u00e7\u00e3o, voc\u00ea pode rodar o simulador interativo:**\r\n\r\n```bash\r\npython -m qsymflow.main\r\n\r\nPara executar o exemplo Bell State:\r\n\r\n\r\n# Entrela\u00e7amento Bell\r\npython -m qsymflow.examples.bell_state\r\n\r\n# Medi\u00e7\u00e3o simb\u00f3lica\r\npython -m qsymflow.examples.measure_collapse\r\n\r\n# Decis\u00e3o baseada em risco\r\npython -m qsymflow.examples.quantum_decision\r\n\r\n```\r\n\r\n## \ud83d\udce6 Deploy & Distribui\u00e7\u00e3o\r\n\r\n1. Preparar o ambiente\r\nTer Python 3.7+\r\n\r\nCriar ambiente virtual (opcional, recomendado):\r\n\r\n```bash\r\npython -m venv venv\r\nsource venv/bin/activate # Linux/Mac\r\nvenv\\\\Scripts\\\\activate # Windows\r\n```\r\n2. Instalar depend\u00eancias\r\n\r\n```bash\r\npip install -r requirements.txt\r\n```\r\n3. Instalar pacote localmente\r\n\r\n```bash\r\npip install -e .\r\n```\r\n\r\n4. Testar execu\u00e7\u00e3o local\r\n\r\n```bash\r\npython -m qsymflow.main\r\n```\r\n\r\n\r\n\r\n## \ud83d\udc68\u200d\ud83d\udcbb Autor\r\n\r\nMateus Dang\r\nhttps://github.com/Mateusdang\r\n\r\n\ud83d\udcc4 Licen\u00e7a\r\nDistribu\u00eddo sob a licen\u00e7a MIT. Veja LICENSE para mais informa\u00e7\u00f5es.\r\n\r\n\r\n**\u2b50 Agradecimentos**\r\n\r\nEste projeto utiliza a biblioteca logicflowengine para avalia\u00e7\u00e3o l\u00f3gica de express\u00f5es.\r\n\r\nhttps://pypi.org/project/logicflowengine/\r\n",
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