Schulungsübersicht
Grundlagen und Architektur von ProjectQ
- Geschichte und Ziele von ProjectQ
- Kernkomponenten: Engines, Back Ends und Meta-Engines
- Kompilierungs Pipeline und Transformationen
Erste Schritte mit ProjectQ
- Installation von ProjectQ und Abhängigkeiten
- Initialisierung des Hauptengines und Backend-Setup
- Verstehen des Standard-Simulator Back Ends
ProjectQ Syntax und Konstrukte
- Qubit-Zuweisung, Register und grundlegende Gatter
- Kontrolle, bedingte Operationen und Messungen
- Verwendung benutzerdefinierter Gatter und Gate-Decomposition
Compiler-Engines und Optimierungstechniken
- Pipeline der Compiler-Engines (Optimierer, Translator, Decomposer)
- Gatterkürzung, -verschmelzung und -scheduling
- Schreiben benutzerdefinierter Optimierungsmodule
Quantenprogramme und Beispiele
- Aufbau einfacher Schaltkreise (Bell-Zustände, Quantenteleportation)
- Arbeiten mit kontrollierten Operationen und Ancilla-Qubits
- Parameterisierte Schaltkreise und variationale Konstrukte
Zielsetzung für mehrere Back Ends
- Übersetzen von Schaltkreisen für IBM Q, Rigetti oder andere Hardware
- Nutzung noise-aware Simulatoren und Fidelity-Estimation
- Testen, Debuggen und Ergebnisvalidierung
Hands-on Mini-Projekt
- Definieren eines Quantenalgorithms (z. B. einfaches Grover oder QFT-Snippet)
- Implementieren, optimieren und Backend auswählen
- Auswertung der Ausgabe, Vergleich von Simulatoren und Verfeinerung des Schaltkreises
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Kenntnis von Quantencomputing-Konzepten (Qubits, Superposition, Gatter)
- Erfahrung in Python-Programmierung
- Bekanntschaft mit der Darstellung von Quantenschaltkreisen
Zielgruppe
- Quantensoftwareentwickler
- Forscher und Ingenieure, die sich mit der Quantenprogrammierung beschäftigen
- Entwickler, die beabsichtigen, Quanten-Backends zu adressieren
Erfahrungsberichte (1)
Die Kenntnisse des Trainers in Bezug auf Quantencomputing-Algorithmen und die dazugehörige theoretische Hintergrundwissen sind ausgezeichnet. Insbesondere möchte ich seine Fähigkeit hervorheben, genau zu erkennen, wann ich Schwierigkeiten mit dem präsentierten Material hatte, und er bot mir Zeit und Unterstützung an, um das Thema wirklich zu verstehen - das war großartig und sehr vorteilhaft! Die virtuelle Umgebung mit Zoom funktionierte sehr gut, ebenso wie die Abstimmungen bezüglich der Trainingszeiten und der Pausenfolge. Es war einiges Material/Theorie in nur 2 Tagen zu bewältigen, weshalb der Trainer den Umfang entsprechend meinem Verständnis der Themen angepasst hat. Vielleicht wäre es für absolute Anfänger besser, drei Tage zu planen, um das gesamte im Programm genannte Material und die Inhalte abzudecken. Ich schätzte sehr die Flexibilität des Trainers bei der Beantwortung meiner speziellen Fragen zum Trainingsinhalt, sogar mit zusätzlichen Erklärungen nach den Pausen, falls erforderlich. Noch einmal vielen Dank für die Sitzungen! Gut gemacht!
Giorgi Ediberidze
Kurs - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Maschinelle Übersetzung