Введение
Потенциал квантовых компьютеров для решения важных научных задач распространяется на коммерческие проблемы, а также. Чтобы достичь коммерческой жизнеспособности при использовании квантовых компьютеров, необходимо иметь крупномасштабные отказоустойчивые компьютеры с большим количеством кубитов (или квантовых битов, базовой единицей измерения в квантовых вычислениях) в суперпозиции и физических скоростях ошибок ниже определенного порогового значения. Для достижения отказоустойчивости также требуются схемы исправления квантовых ошибок (QEC). QEC является интенсивным временем и большим пространством, поэтому время выполнения для операций на уровне алгоритма или логического уровня увеличивается. Затем вам потребуется больше физических кубитов для хранения и вычисления дополнительных сведений.
Учитывая эти требования, оценка ресурсов становится важной при разработке квантовых компьютеров и квантовых решений для коммерческих использования. Важно понимать влияние вариантов архитектуры и схем QEC при планировании решения квантовых вычислений.
Вы можете использовать оценщик квантовых ресурсов Azure для анализа влияния различных параметров архитектуры, таких как физические кубиты и модели QEC на общие оценки физических ресурсов. В этом модуле вы узнаете о некоторых основных понятиях оценки ресурсов в отказоустойчивых квантовых вычислениях, и вы изучите оценщик квантовых ресурсов Azure Quantum.
Цели обучения
По завершении этого модуля вы сможете:
- Объясните, что такое оценщик ресурсов Azure Quantum.
- Определите целевые параметры оценки ресурсов Azure Quantum.
- Оцените ресурсы квантового алгоритма с помощью средства оценки ресурсов Azure Quantum.
Необходимые компоненты
- Последняя версия Visual Studio Code.
- Последняя версия расширения Quantum Development Kit .
- Среда Python с установленным Python и Pip .
- VS Code с установленными расширениями Python и Jupyter .