まとめ
おめでとうございます。
このモジュールでは、次のことを学習しました。
- リソース予測とは何か。
- リソース予測ジョブの入力パラメーターをカスタマイズする方法。
- 量子アルゴリズムのリソースを予測する方法。
- さまざまな量子ビット テクノロジとアーキテクチャを比較する方法。
次のステップ
リソース予測について理解したため、実験を行って知識を深めることができます。
- 別の Q# プログラムのリソースを予測してみます。
- 量子ビット パラメーターと QEC スキームが論理量子ビットの誤り訂正コード距離にどのような影響を与えるかについて調べます。
- 出力データを使用して、論理量子ビット プロパティを派生させます。
- 他の定義済みの量子ビット パラメーターを実験するためのテーブルを使用するか、独自にカスタマイズしたバージョンの量子ビット パラメーターを使用します。
詳細情報
- リソース推定器サンプル ギャラリーで、他のリソース推定サンプル ノートブックを調べます
- Azure Quantum リソース推定器の概要
- リソース推定器でターゲット パラメーターの複数の構成を実行する方法。