Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.
Switch to English

Lượng tử kéo căng

TensorFlow Quantum (TFQ) là một khung Python để học máy lượng tử . Là một khung ứng dụng, TFQ cho phép các nhà nghiên cứu thuật toán lượng tử và nhà nghiên cứu ứng dụng ML tận dụng các khung máy tính lượng tử của Google, tất cả từ bên trong TensorFlow.

TensorFlow Quantum tập trung vào dữ liệu lượng tử và xây dựng các mô hình lượng tử cổ điển lai . Nó cung cấp các công cụ để xen kẽ các thuật toán lượng tử và logic được thiết kế trong Cirq với TensorFlow. Một sự hiểu biết cơ bản về điện toán lượng tử là cần thiết để sử dụng hiệu quả Lượng tử lượng tử.

Để bắt đầu với TensorFlow Quantum, hãy xem hướng dẫn cài đặt và đọc qua một số hướng dẫn về sổ ghi chép có thể chạy được.

Thiết kế

TensorFlow Quantum thực hiện các thành phần cần thiết để tích hợp TensorFlow với phần cứng máy tính lượng tử. Cuối cùng, TensorFlow Quantum giới thiệu hai nguyên hàm kiểu dữ liệu:

  • Mạch lượng tử Cung này đại diện cho mạch lượng tử do Cirq định nghĩa trong TensorFlow. Tạo các lô mạch có kích thước khác nhau, tương tự như các lô dữ liệu có giá trị thực khác nhau.
  • Pauli sum Tập kết hợp tuyến tính các sản phẩm tenxơ của các toán tử Pauli được xác định trong Cirq. Giống như các mạch, tạo các lô toán tử có kích thước khác nhau.

Sử dụng các nguyên thủy này để biểu diễn các mạch lượng tử, TensorFlow Quantum cung cấp các hoạt động sau:

  • Mẫu từ phân phối đầu ra của các lô mạch.
  • Tính giá trị kỳ vọng của các lô Pauli trên các lô mạch. TFQ thực hiện tính toán độ dốc tương thích backpropagation.
  • Mô phỏng các lô mạch và trạng thái. Mặc dù việc kiểm tra tất cả các biên độ trạng thái lượng tử trực tiếp trong toàn bộ mạch lượng tử là không hiệu quả ở quy mô trong thế giới thực, mô phỏng trạng thái có thể giúp các nhà nghiên cứu hiểu làm thế nào một mạch lượng tử ánh xạ tới mức chính xác gần như chính xác.

Đọc thêm về triển khai Lượng tử TensorFlow trong hướng dẫn thiết kế .

Báo cáo vấn đề

Báo cáo lỗi hoặc yêu cầu tính năng bằng cách sử dụng trình theo dõi vấn đề Lượng tử TensorFlow .