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研究文章 使用 PennyLane 库高效实现 Shor 算法的量子原语
量子算法的有效实现是实现实用量子计算的主要挑战之一。已经开发了各种用于量子软件工程的库和框架。这里我们提供了一个软件包，其中包含使用 PennyLane 库实现的各种量子门和众所周知的量子算法。此外，我们使用了一种简化的技术将算法分解为一组用于捕获离子量子处理器的门，并使用 PennyLane 库实现了该技术。分解用于分析在捕获离子量子计算机的本机操作级别上执行 Shor 算法所需的资源。我们最初的贡献是推导了实现分解所需的系数。包中的模板包括 Shor 算法量子部分的所有必需元素，具体来说，高效的模幂运算和量子傅里叶变换可以针对用户指定的任意数量的量子比特实现。所有量子比特操作都分解为在 PennyLane 库中实现的基本门。在定义 QNode 时，可以使用开发包中的模板作为量子位操作。
量子信息和计算数学 6252/物理 6852
Xanadu 量子密码本解决方案：PennyLane 是一个基于 Python 的量子计算机编程软件包，由加拿大量子计算公司 Xanadu 创建。Xanadu 的在线教科书《Xanadu 量子密码本》包含许多使用 PennyLane 进行编程挑战的练习。学生将在课程中完成模块 I.1 至 I.15，每周都会布置一些问题。如上所述，这些问题的解决方案将在课堂上讨论。学生将提交第一个模块（模块 I.1 至 I.15）中所有问题的解决方案（可以是硬拷贝或电子版）。还可能布置与课程材料一致的其他模块。
量子机器学习
描述 本课程介绍用于解决实际问题的基本经典和量子机器学习算法。经典机器学习算法使用基于 Python 的 Sci-Kit Learn 和/或 PyTorch/Ten- sorFlow 进行编程。介绍了量子电路的元素（量子比特、单量子比特门、双量子比特门和量子算子）。使用量子编程语言（三种选项之一：Qiskit、Pennylane 或 #q）来实现量子机器学习算法。然后，通过 IBM Q Experience、Ama- zon Bracket 或 Xanadu Pennylane 等云服务，使用量子模拟器和/或真实量子计算机研究和编程混合经典和量子算法。 课程目标 本课程旨在让学生
教授量子计算机编程和量子软件工程的创新方法
摘要 — 量子计算是一个新兴领域，它有望利用量子力学原理彻底改变模拟优化、数据处理等各个领域。本文概述了芬兰和西班牙大学讲师为教授量子计算机编程和量子软件工程而开发的创新教学策略。我们的课程集成了基本工具和方法，例如使用 Docker、Qiskit、PennyLane 和 Ocean SDK 进行容器化，以提供全面的学习体验。该方法包括几个步骤，从介绍量子力学的基础知识到专注于实际用例的动手实验。我们认为量子计算机编程是一个重要的主题，而且很难教授，因此制定教学计划和教学指导方针会大有帮助。索引词 — 量子计算机编程、量子软件工程、量子计算、量子信息、量子编程教育、Qiskit、Pennylane、Ocean SDK、容器化、Docker、Quantum Serverless。
braket-developer-guide.pdf - AWS 文档
在混合量子算法中，量子处理单元 (QPU) 被用作 CPU 的协处理器，从而加快经典算法中的特定计算。这些算法利用迭代处理，其中计算在经典计算机和量子计算机之间移动。例如，量子计算在化学、优化和机器学习中的当前应用基于变分量子算法，这是一种混合量子算法。在变分量子算法中，经典优化程序迭代地调整参数化量子电路的参数，这与基于机器学习训练集中的误差迭代调整神经网络权重的方式非常相似。Braket 提供对 PennyLane 开源软件库的访问权限，该库可帮助您使用变分量子算法。