양자 기계 학습 모델 구축에는 양자 회로, 그래디언트 계산, 혼합 고전-양자 워크플로우에 대한 이해가 필요합니다. 이 기술은 PennyLane에 대한 포괄적인 문서를 제공하여 개발자가 시뮬레이터 및 실제 양자 하드웨어에서 자동 미분으로 양자 회로를 훈련할 수 있도록 합니다.
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"pennylane" 사용 중입니다. RX 및 RY 게이트를 적용하고 결과를 측정하는 양자 회로를 어떻게 만듭니까?
예상 결과:
Here's a simple PennyLane circuit:
```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)
```
"pennylane" 사용 중입니다. PennyLane의 주요 데이터 인코딩 전략은 무엇입니까?
예상 결과:
PennyLane은 여러 인코딩 전략을 지원합니다:
1. **각도 인코딩** - 회전 각도를 사용하여 N개의 특성을 N개의 큐비트에 인코딩
2. **진폭 인코딩** - 상태 진폭을 사용하여 2^N개의 특성을 N개의 큐비트에 인코딩(N<~10에 효율적)
3. **기저 상태 인코딩** - 이진 특성을 계산 기저 상태로 인코딩
4. **IQP 인코딩** - 커널 기반 접근을 위해 특성을 IQP 회로에 임베딩
각 인코딩은 큐비트 효율성과 표현력 사이의 트레이드오프가 있습니다.
보안 감사
안전This 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.
품질 점수
만들 수 있는 것
양자 분류자 구축
변분 회로와 데이터 인코딩 전략을 사용하여 분류 작업을 위한 혼합 양자-고전 모델 생성.
분자 시스템 시뮬레이션
변분 양자 고유값求解기(VQE)와 UCCSD ansatz를 사용하여 분자의 基 상태 에너지 계산.
양자 워크플로우 최적화
다른 계산 제약 조건에 맞는 적절한 양자 장치, 최적화 도구 및 그래디언트 방법 선택.
이 프롬프트를 사용해 보세요
큐비트 0에서 PauliZ의 기댓값을 측정하는 PennyLane에서 간단한 양자 회로를 어떻게 만듭니까?
PennyLane에서 GradientDescentOptimizer를 사용하여 비용 함수를 최소화하도록 매개변수화된 양자 회로를 훈련시키는 방법을 보여주세요.
API 자격 증명을 사용하여 IBM Quantum 하드웨어에서 회로를 실행하도록 PennyLane을 어떻게 구성합니까?
PennyLane을 PyTorch와 통합하여 분류를 위한 혼합 양자-고전 신경망을 어떻게 만듭니까?
모범 사례
- 비용이 높은 클라우드 양자 하드웨어에 배포하기 전에 시뮬레이터(default.qubit)에서 개발 시작
- 하드웨어에서 그래디언트 계산에는 역전파가 시뮬레이터 장치가 필요하므로 parameter-shift 규칙 사용
- 반복적인 장치 초기화 오버헤드를 피하기 위해 장치 객체 재사용
- 제한된 샷 예산의 하드웨어에서 실행하기 전에 qml.specs()로 회로 복잡성 분석
피하기
- 먼저 시뮬레이터에서 검증하지 않고 대규모 회로를 양자 하드웨어에서 직접 실행
- 실제 양자 장치를 대상으로 할 때 그래디언트 계산에 역전파 사용(parameter-shift 대신 사용)
- 반복문 내부에서 새 장치 객체를 생성하고 재사용하지 않음
- 큰 매개변수 값으로 시작하여 깊은 회��에서 barren plateaus 무시