pennylane
Release 0.39.0
Pennylane-это кроссплатформенная библиотека Python для квантовых вычислений, квантового машинного обучения и квантовой химии.
Окончательная структура с открытым исходным кодом для квантового программирования. Построенный исследователями, для исследований. 
Программа квантовых компьютеров . Постройте квантовые схемы с широким спектром препаратов, ворот и измерений. Запустите высокопроизводительные симуляторы или различные аппаратные устройства с расширенными функциями, такими как измерения среднего круга и смягчение ошибок.
Мастер -квантовые алгоритмы . От NISQ до отказоустойчивых квантовых вычислений, разблокируйте алгоритмы для исследований и применения. Проанализируйте производительность, визуализируйте схемы и инструменты доступа для квантовой химии и разработки алгоритма.
Машинное обучение с квантовым оборудованием и симуляторами . Интегрируйте с Pytorch , Tensorflow , Jax , Keras или Numpy для определения и обучения гибридных моделей, используя квантовые оптимизаторы и градиенты, совместимые с оборудованием для передовых задач. Квантовое машинное обучение QuickStart.
Квантовые наборы данных . Доступ к высококачественным, предварительно-симулированным наборам данных, чтобы уменьшить разработку алгоритма времени на исследование и ускорение. Просмотрите наборы данных или внесите свои собственные данные.
Компиляция и производительность . Экспериментальная поддержка для составной компиляции. Составьте весь свой гибридный рабочий процесс с поддержкой передовых функций, таких как адаптивные схемы, обратная связь измерения в реальном времени и неограниченные петли. Смотрите Catalyst для более подробной информации.
Для получения более подробной информации и дополнительных функций см. Веб -сайт Pennylane.
Пеннилане требует Python версии 3.10 и выше. Установка Pennylane, а также все зависимости может быть выполнена с помощью PIP:
python -m pip install pennylane Изображения Docker найдены на странице Hub Pennylane Docker, где также есть подробное описание о поддержке Pennylane Docker. Смотрите описание здесь для получения дополнительной информации.
Встать и быстро работать с Pennylane, следуя нашему руководству QuickStart, предназначенному для представления ключевых функций и помогут сразу же начать создавать квантовые схемы.
Если вы изучаете квантовое машинное обучение (QML), квантовые вычисления или квантовую химию, Pennylane предлагает широкий спектр инструментов и ресурсов для поддержки ваших исследований:
Вы также можете проверить нашу документацию для QuickStart Guides для использования Pennylane, а также подробных гидов разработчика о том, как написать собственное квантовое устройство, совместимое с Pennylane.
Получите более глубокое погружение в квантовые вычисления, изучив передовые алгоритмы с использованием аппаратного обеспечения Pennylane и квантового. Исследуйте демо.
Если вы хотите внести свой вклад в свою демонстрацию, см. Наше руководство по представлению.
Pennylane находится на переднем крае исследований в области квантовых вычислений, квантового машинного обучения и квантовой химии. Изучите, как Pennylane используется для исследований в следующих публикациях:
Квантовые вычисления : быстрое разрезание квантовой схемы с рандомизированными измерениями
Квантовое машинное обучение : лучше, чем классическое? Тонкое искусство моделей сравнительного анализа квантового машинного обучения
Квантовая химия : ускорение квантовых вычислений химии посредством регулярной сжатой двойной факторизации
Эффективные исследования управляют Пенниланом. Дайте нам знать, какие функции вам нужны для вашего исследования на GitHub или на нашем веб -сайте.
Мы приветствуем взносы - просто разветвляется репозиторий Pennylane, а затем делаем запрос на тягу, содержащий ваш вклад. Все участники Pennylane будут перечислены в качестве авторов в релизах. Все пользователи, которые вносят значительный вклад в код (новые плагины, новая функциональность и т. Д.), Будут перечислены на бумаге Pennylane Arxiv.
Мы также поощряем отчеты об ошибках, предложения по новым функциям и улучшениям, а также даже ссылки на прохладные проекты или приложения, построенные на Pennylane.
Смотрите нашу страницу взносов и наше руководство по разработке для более подробной информации.
Если у вас есть проблемы, пожалуйста, сообщите нам об этом, опубликовав проблему на нашем трекере Github.
Присоединяйтесь к дискуссионному форуму Pennylane, чтобы связаться с квантовым сообществом, получить поддержку и взаимодействовать непосредственно с нашей командой. Это идеальное место, чтобы поделиться идеями, задать вопросы и сотрудничать с коллегами -исследователями и разработчиками!
Обратите внимание, что мы стремимся обеспечить дружескую, безопасную и гостеприимную среду для всех. Пожалуйста, прочитайте и уважайте кодекс поведения.
Пеннилан является работой многих участников.
Если вы проводите исследования, используя Pennylane, пожалуйста, укажите нашу статью:
Ville Bergholm et al. Пеннилан: автоматическая дифференциация гибридных квантово-классических вычислений. 2018. Arxiv: 1811.04968
Pennylane бесплатный и открытый исходный код , выпущенный по лицензии Apache, версия 2.0.
