Effizienter Prototyping-Ansatz für Quantenneuronale Netzwerke mit dem Qiskit-Torch-Modul
Das Qiskit-Torch-Modul bietet eine deutlich effizientere Möglichkeit zum Training von Variationsquantenalgorithmen im Vergleich zu bestehenden Bibliotheken wie Qiskit-Machine-Learning. Durch Verbesserungen bei der Berechnung von Erwartungswerten und Gradienten sowie einer optimierten Batch-Parallelisierung wird eine Beschleunigung um bis zu zwei Größenordnungen erreicht.
Die verborgenen Schichten und das Zusammenspiel im Quantum-Software-Stack offenlegen
Die Optimierung der Software-Architektur von Quantum-Computern ist entscheidend, um die verfügbaren Ressourcen effizient zu nutzen. Die Fokussierung auf benutzerfreundliche Quantum-Computer hat jedoch kritische Schritte im Software-Stack verschleiert, was zu Auswirkungen auf die obere Schicht des Stacks führt, die durch Einschränkungen in den aktuellen Qubit-Implementierungen verursacht werden.
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