pennylane

Pennylaneは、量子コンピューティング、量子機械学習、および量子化学のためのクロスプラットフォームPythonライブラリです。

量子プログラミングのための決定的なオープンソースフレームワーク。研究のために研究者によって構築されました。

重要な機能

• プログラム量子コンピューター。幅広い状態の準備、ゲート、測定値を備えた量子回路を構築します。ミッドサーキット測定やエラー軽減などの高度な機能を備えた高性能シミュレーターまたはさまざまなハードウェアデバイスで実行されます。

• マスター量子アルゴリズム。 NISQから断層耐性量子コンピューティングまで、研究と応用のためのアルゴリズムのロックを解除します。パフォーマンスを分析し、回路を視覚化し、量子化学とアルゴリズム開発のためのツールにアクセスします。

• 量子ハードウェアとシミュレーターを使用した機械学習。 Pytorch 、 Tensorflow 、 Jax 、 Keras 、またはNumpyと統合して、高度な研究タスクのための量子認識オプティマザーとハードウェア互換勾配を使用してハイブリッドモデルを定義およびトレーニングします。 Quantum Machine Learningクイックスタート。

• 量子データセット。高品質の事前にシミュレートされたデータセットにアクセスして、研究までの時間を減らし、アルゴリズムの開発を加速します。データセットを閲覧するか、独自のデータを紹介します。

• 編集とパフォーマンス。ジャストインタイムコンピレーションの実験的サポート。適応回路、リアルタイム測定フィードバック、バウンドのないループなどの高度な機能をサポートして、ハイブリッドワークフロー全体をコンパイルします。詳細については、Catalystを参照してください。

詳細と追加機能については、PennylaneのWebサイトをご覧ください。

インストール

Pennylaneには、Pythonバージョン3.10以上が必要です。 Pennylaneのインストールとすべての依存関係は、PIPを使用して行うことができます。

 python -m pip install pennylane 

Dockerサポート

Dockerの画像はPennylane Docker Hubページにあり、Pennylane Dockerサポートに関する詳細な説明もあります。詳細については、こちらの説明を参照してください。

はじめる

主要な機能を紹介し、すぐに量子回路の構築を開始するのに役立つように設計されたQuickStartガイドに従って、Pennylaneですぐに立ち上がって走ります。

量子機械学習（QML）、量子コンピューティング、または量子化学を探求するかどうかにかかわらず、Pennylaneはあなたの研究をサポートするための幅広いツールとリソースを提供します。

重要なリソース：

• 研究指向のデモ
• コードブックとコーディングの課題で量子プログラミングを学びます
• よくある質問
• 用語集
• ビデオ

また、Pennylaneを使用するためのQuickStartガイドのドキュメントや、独自のPennylane互換Quantumデバイスの作成方法に関する詳細な開発者ガイドをご覧ください。

デモ

PennylaneとQuantum Hardwareを使用して最先端のアルゴリズムを探索して、量子コンピューティングに深く掘り下げます。ペニーレーンのデモを探索します。

独自のデモを提供したい場合は、デモ提出ガイドをご覧ください。

研究アプリケーション

Pennylaneは、量子コンピューティング、量子機械学習、および量子化学の研究の最前線にいます。 Pennylaneが次の出版物の研究にどのように使用されるかを探ります。

• 量子コンピューティング：ランダム化測定による高速量子回路切断

• 量子機械学習：クラシックよりも優れていますか？量子機械学習モデルのベンチマークの微妙な芸術

• 量子化学：正規化された圧縮二重因数分解による化学の量子計算の加速

インパクトのある研究はペニーレーンを駆り立てます。 GitHubまたは当社のウェブサイトでの調査に必要な機能を教えてください。

ペニーレーンに貢献

貢献を歓迎します。ペニーレーンリポジトリを避けてから、貢献を含むプルリクエストを行います。 Pennylaneへのすべての貢献者は、リリースの著者としてリストされます。コード（新しいプラグイン、新しい機能など）に大幅に貢献するすべてのユーザーは、Pennylane Arxivペーパーにリストされます。

また、バグレポート、新機能と機能強化に関する提案、さらにはペニーレーンに構築されたクールなプロジェクトやアプリケーションへのリンクをお勧めします。

詳細については、貢献ページと開発ガイドを参照してください。

サポート

• ソースコード： https：//github.com/pennylaneai/pennylane
• 問題トラッカー： https：//github.com/pennylaneai/pennylane/issues

問題が発生している場合は、GitHub Issueトラッカーに問題を投稿してお知らせください。

Pennylane Discussionフォーラムに参加して、Quantum Communityとつながり、サポートを得て、チームと直接関与してください。アイデアを共有し、質問をし、仲間の研究者や開発者と協力するのに最適な場所です！

私たちは、すべての人に友好的で安全で居心地の良い環境を提供することに取り組んでいることに注意してください。行動規範を読んで尊重してください。

著者

Pennylaneは多くの貢献者の仕事です。

Pennylaneを使用して調査を行っている場合は、私たちの論文を引用してください。

Ville Bergholm et al。 Pennylane：ハイブリッド量子分類計算の自動分化。 2018。Arxiv：1811.04968

ライセンス

Pennylaneは無料でオープンソースで、Apacheライセンスバージョン2.0でリリースされています。