TensorCircuit: NISQ 時代の量子ソフトウェア フレームワーク

TensorCircuit: NISQ 時代の量子ソフトウェア フレームワーク

ソースノード: 1935846

Shi-Xin チャン1、ジョナサン・オールコック2、周泉万1,3、リュウ・シュオ1,3、ジアス・サン4、ハオ・ユー5、ヤン・シンハン1,6、Jiezhong Qiu1、Zhaofeng Ye1、チェン・ユーキン1、チーコン・リー7、Yi-Cong Zheng1、Shao-Kai Jian8, ホン・ヤオ3, シェ・チャンユー1、および Shengyu Zhang1

1Tencent Quantum Laboratory、テンセント、深圳、広東省 518057、中国
2テンセント量子研究所、テンセント、香港、中国
3高等研究院、清華大学、北京 100084、中国
4化学および化学工学部門、カリフォルニア工科大学、パサデナ、カリフォルニア州 91125、米国
5カナダ、ケベック州 H3A 0E9 のマギル大学電気およびコンピュータ工学科
6深セン中学校、深セン、広東省 518025、中国
7Tencent America、パロアルト、カリフォルニア州 94306、米国
8物理学科、ブランダイス大学、ウォルサム、マサチューセッツ 02453、米国

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抽象

TensorCircuit は、速度、柔軟性、およびコード効率のために設計された、テンソル ネットワークの縮小に基づくオープン ソースの量子回路シミュレータです。 純粋に Python で記述され、業界標準の機械学習フレームワークの上に構築された TensorCircuit は、自動微分、ジャストインタイム コンパイル、ベクトル化された並列処理、およびハードウェア アクセラレーションをサポートします。 これらの機能により、TensorCircuit は既存のシミュレーターよりも大規模で複雑な量子回路をシミュレートでき、パラメーター化された量子回路に基づく変分アルゴリズムに特に適しています。 TensorCircuit は、他の一般的な量子ソフトウェアと比較して、さまざまな量子シミュレーション タスクを桁違いに高速化し、適度な回路深度と低次元接続で最大 600 キュービットをシミュレートできます。 時間とスペースの効率性、柔軟で拡張可能なアーキテクチャ、コンパクトで使いやすい API を備えた TensorCircuit は、Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) 時代の量子アルゴリズムの設計、シミュレーション、および分析を容易にするために構築されました。

この論文では、NISQ 時代の量子ソフトウェア フレームワークである TensorCircuit を紹介します。

TensorCircuit は、スピード、柔軟性、エレガンスを実現するために設計された Python のオープンソース量子シミュレーション フレームワークです。 シミュレーションは、高度なテンソル ネットワーク エンジンによって強化され、一般的な TensorFlow、JAX、および PyTorch 機械学習フレームワークで、バックエンドに依存しない方法で実装されます。 TensorCircuit は、最新の機械学習エンジニアリング パラダイム (自動微分、ジャスト イン タイム コンパイル、ベクトル化された並列処理、GPU アクセラレーション) と互換性があり、パラメーター化された量子回路に基づく変分アルゴリズムのシミュレーションに特に適しています。

►BibTeXデータ

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上記の引用は SAO / NASA ADS (最後に正常に更新された2023-02-03 03:51:06)。 すべての出版社が適切で完全な引用データを提供するわけではないため、リストは不完全な場合があります。

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