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QuForge: 一个用于量子单位的模拟库
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们开发了一种通过量子门矩阵缓存和电路分割来加速量子电路模拟的方法，减少重复计算，并用PyTorch实现。工具Qandle兼容现有机器学习流程，支持OpenQASM格式，开源于GitHub和PyPI。
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关键要点
- 提出了一种通过量子门矩阵缓存和电路分割来加速量子电路模拟的方法。
- 减少了应用门矩阵到状态向量时的重复计算量。
- 使用PyTorch机器学习框架实现了这些技术。
- 与其他PyTorch兼容的量子状态向量模拟器进行性能比较。
- 实现名为Qandle，旨在与现有机器学习工作流程无缝集成。
- 提供用户友好的API和与OpenQASM格式的兼容性。
- Qandle是一个托管在GitHub和PyPI上的开源项目。
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