커리큘럼 참조 리소스
TensorFlow Quantum (TFQ)은 하이브리드 양자 클래식 ML 모델의 신속한 프로토 타이핑을위한 양자 머신 러닝 라이브러리입니다. 양자 알고리즘 및 애플리케이션에 대한 연구는 모두 TensorFlow 내에서 Google의 양자 컴퓨팅 프레임 워크를 활용할 수 있습니다. TensorFlow Quantum은 양자 데이터 및 하이브리드 양자 클래식 모델 구축에 중점을 둡니다. Cirq에서 설계된 양자 컴퓨팅 알고리즘 및 로직을 통합하고 고성능 양자 회로 시뮬레이터와 함께 기존 TensorFlow API와 호환되는 양자 컴퓨팅 기본 요소를 제공합니다. TensorFlow Quantum 백서에서 자세한 내용을 읽어보십시오. 추가 참조로 개요를 확인하고 노트북 자습서를 실행할 수 있습니다.
https://www.tensorflow.org/quantum
시르 크
Cirq는 NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum) 컴퓨터를위한 오픈 소스 프레임 워크입니다. Google AI Quantum Team에서 개발했으며 18 년 2018 월 XNUMX 일 Quantum Software 및 Quantum Machine Learning에 대한 국제 워크숍에서 공개 알파가 발표되었습니다. QC Ware의 데모는 최대 컷의 예를 해결하는 QAOA 구현을 보여줍니다. Cirq 시뮬레이터에서 해결되는 문제. Cirq의 양자 프로그램은 "Circuit"및 "Schedule"로 표시됩니다. 여기서 "Circuit"는 Quantum 회로를 나타내고 "Schedule"은 타이밍 정보가있는 Quantum 회로를 나타냅니다. 프로그램은 로컬 시뮬레이터에서 실행할 수 있습니다. 다음 예제는 Cirq에서 Bell 상태를 생성하고 측정하는 방법을 보여줍니다.
import 권곡
# 큐 비트 선택
큐 비트 0 = 권곡.그리드큐빗(0, 0)
큐 비트 1 = 권곡.그리드큐빗(0, 1)
# 회로 만들기
회로 = 권곡.회로.from_ops(
권곡.H(큐 비트 0),
권곡.씨넷(큐 비트 0, 큐 비트 1),
권곡.측정(큐 비트 0, 키='m0'),
권곡.측정(큐 비트 1, 키='m1')
)
회로를 인쇄하면 다이어그램이 표시됩니다.
인쇄(회로)
# 인화
# (0, 0) : ───H─── @ ───M ( 'm0') ───
# │
# (0, 1) : ───────X───M ( 'm1') ───
회로를 반복적으로 시뮬레이션하면 큐 비트의 측정 값이 서로 연관되어 있음을 알 수 있습니다.
시뮬레이터 = 권곡.모의 실험 장치()
결과 = 시뮬레이터.운영(회로, 반복=5)
인쇄(결과)
# 인화
# m0 = 11010
# m1 = 11010
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