簡介
量子電腦解決重要科學問題的可能性也會延伸到商業問題。 若要使用量子電腦達到商業可行性，您必須擁有具有大量疊加的量子位 (或 量子位元，量子運算的基本測量單位) 的大型容錯電腦，且低於特定閾值的實體錯誤率。 您也需要量子錯誤修正 (QEC) 配置，才能達到容錯。 QEC 既需要大量時間，又需要大量空間，因此演算法層級或邏輯層級作業的執行時間會增加。 然後，您會需要更多實體量子位元來儲存和計算更多資訊。
基於這些需求，當您開發量子電腦和商業用途的量子解決方案時，資源估計會變得很重要。 當您規劃量子運算解決方案時，請務必了解架構設計選擇和 QEC 配置的影響。
您可以使用 Azure Quantum 資源估算器來分析架構參數各種選擇的影響，例如實體量子位元和 QEC 模型對整體實體資源估計的影響。 在本課程模組中，您將了解容錯量子運算中資源估計的一些基本概念，並探索 Azure Quantum 資源估算器。
學習目標
在本模組結束時，您將能夠：
- 說明什麼是 Azure Quantum 資源估算器。
- 定義 Azure Quantum 資源估算器的目標參數。
- 使用 Azure Quantum 資源估算器來估計量子演算法的資源。
必要條件
- 最新版的 Visual Studio Code。
- 最新版的 Quantum 開發套件延伸模組。
- 已安裝 Python 和 Pip 的 Python 環境。
- 已安裝具有 Python 與 Jupyter 延伸模組的 VS Code。