pennylane
Créer des circuits quantiques et les entraîner comme des réseaux neuronaux
Également disponible depuis: davila7
Construire des modèles d’apprentissage automatique quantique exige de comprendre les circuits quantiques, le calcul des gradients et les flux de travail hybrides classique‑quantique. Cette compétence fournit une documentation complète sur PennyLane, permettant aux développeurs d’entraîner des circuits quantiques avec la différentiation automatique sur des simulateurs et du matériel quantique réel.
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Utilisation de "pennylane". How do I create a quantum circuit that applies RX and RY gates and measures the result?
Résultat attendu:
Voici un circuit PennyLane simple :
```python
import pennylane as qml
from pennylane import numpy as np
# Create a simulator device
dev = qml.device('default.qubit', wires=2)
# Define the circuit
@qml.qnode(dev)
def circuit(params):
qml.RX(params[0], wires=0) # Rotate qubit 0
qml.RY(params[1], wires=1) # Rotate qubit 1
qml.CNOT(wires=[0, 1]) # Entangle qubits
return qml.expval(qml.PauliZ(0))
# Run the circuit
params = np.array([0.5, 0.3])
result = circuit(params)
```
Utilisation de "pennylane". What are the main data encoding strategies in PennyLane?
Résultat attendu:
PennyLane prend en charge plusieurs stratégies d’encodage :
1. **Angle Encoding** - Encoder N caractéristiques dans N qubits via des angles de rotation
2. **Amplitude Encoding** - Encoder 2^N caractéristiques dans N qubits via les amplitudes d’état (efficace pour N<~10)
3. **Basis State Encoding** - Encoder des caractéristiques binaires sous forme d’états de base computationnels
4. **IQP Encoding** - Intégrer des caractéristiques dans un circuit IQP pour des approches basées sur des noyaux
Chaque encodage implique des compromis entre l’efficacité en qubits et l’expressivité.
Audit de sécurité
SûrThis is a documentation/reference skill for the PennyLane quantum computing library. All static findings are false positives triggered by: (1) Python code blocks in markdown being flagged as shell execution patterns, (2) quantum computing terminology like 'control', 'command', 'execute' being misidentified as C2 keywords, (3) legitimate environment variable documentation for quantum hardware API credentials, and (4) documentation URLs. The skill contains no executable code, no network connections, and no file system operations. Safe for publication.
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Construire des classificateurs quantiques
Créer des modèles hybrides quantique‑classique pour des tâches de classification en utilisant des circuits variationnels et des stratégies d’encodage des données.
Simuler des systèmes moléculaires
Calculer les énergies d’état fondamental des molécules à l’aide du Variational Quantum Eigensolver (VQE) et de l’ansatz UCCSD.
Optimiser des workflows quantiques
Sélectionner des dispositifs quantiques, des optimiseurs et des méthodes de gradient adaptés à différentes contraintes computationnelles.
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Bonnes pratiques
- Commencer le développement sur des simulateurs (default.qubit) avant de déployer sur du matériel quantique cloud coûteux
- Utiliser la règle du parameter-shift pour le calcul des gradients sur le matériel, car la rétropropagation nécessite des dispositifs de simulation
- Réutiliser les objets device pour éviter la surcharge d’initialisation répétée
- Utiliser qml.specs() pour analyser la complexité du circuit avant l’exécution sur du matériel avec des budgets de shots limités
Éviter
- Exécuter de grands circuits directement sur du matériel quantique sans valider d’abord sur des simulateurs
- Utiliser la rétropropagation pour le calcul des gradients en ciblant des dispositifs quantiques réels (utiliser plutôt parameter-shift)
- Créer de nouveaux objets device dans des boucles au lieu de les réutiliser
- Ignorer les barren plateaus dans des circuits profonds en démarrant avec de grandes valeurs de paramètres