OPENQASM 2.0;
include "qelib1.inc";
// Quantum Krump Machine Learning Model (QKMLM) - Variational Circuit
// Trained on Modal Cloud with 4 qubits and DisCoPy Frobenius entanglers
qreg q[4];
creg c[4];
// Feature Angle Embedding
ry(-2.720337) q[0];
rz(-1.739961) q[0];
ry(2.723439) q[1];
rz(-0.382320) q[1];
ry(-2.705356) q[2];
rz(2.851157) q[2];
ry(1.915621) q[3];
rz(-2.101326) q[3];
// Variational Layer 1
rx(0.025552) q[0];
ry(0.275136) q[0];
rz(-0.073263) q[0];
rx(-0.064223) q[1];
ry(0.300658) q[1];
rz(-0.114346) q[1];
rx(0.096929) q[2];
ry(0.405813) q[2];
rz(-1.156537) q[2];
rx(-0.168549) q[3];
ry(0.126294) q[3];
rz(0.023184) q[3];
cx q[0], q[1];
cx q[1], q[2];
cx q[2], q[3];
cx q[3], q[0];
cx q[0], q[2]; cx q[2], q[0]; cx q[0], q[2]; // SWAP(0,2)
cx q[1], q[3]; cx q[3], q[1]; cx q[1], q[3]; // SWAP(1,3)
// Variational Layer 2
rx(-0.160882) q[0];
ry(0.524258) q[0];
rz(0.931501) q[0];
rx(0.631863) q[1];
ry(-0.097618) q[1];
rz(0.525955) q[1];
rx(0.155608) q[2];
ry(-0.136796) q[2];
rz(-0.559330) q[2];
rx(-0.070582) q[3];
ry(-0.581070) q[3];
rz(-0.535246) q[3];
cx q[0], q[1];
cx q[1], q[2];
cx q[2], q[3];
cx q[3], q[0];
cx q[0], q[2]; cx q[2], q[0]; cx q[0], q[2]; // SWAP(0,2)
cx q[1], q[3]; cx q[3], q[1]; cx q[1], q[3]; // SWAP(1,3)
// Variational Layer 3
rx(-0.380673) q[0];
ry(0.284176) q[0];
rz(-0.217581) q[0];
rx(0.021332) q[1];
ry(0.131085) q[1];
rz(-0.064575) q[1];
rx(-0.193920) q[2];
ry(-0.156455) q[2];
rz(0.302348) q[2];
rx(-0.202572) q[3];
ry(0.086877) q[3];
rz(0.204967) q[3];
cx q[0], q[1];
cx q[1], q[2];
cx q[2], q[3];
cx q[3], q[0];
cx q[0], q[2]; cx q[2], q[0]; cx q[0], q[2]; // SWAP(0,2)
cx q[1], q[3]; cx q[3], q[1]; cx q[1], q[3]; // SWAP(1,3)
// Measurement
measure q[0] -> c[0];
measure q[1] -> c[1];
measure q[2] -> c[2];
measure q[3] -> c[3];