TorchQuantumDistributed实现可微量子态模拟，支持大规模量子电路训练。

TorchQuantumDistributed

• 基于PyTorch的可微量子态向量模拟框架
• 支持高量子比特数的近中期与容错量子电路研究
• 兼容各类加速器，适合量子机器学习开发者

TorchQuantumDistributed（tqd）是一个基于PyTorch的库，用于在各种加速器上进行可微分的量子态向量模拟。该框架支持大规模量子电路的高效仿真，使研究人员能够探索具有可学习参数的近中期和容错量子电路的行为。其设计目标是实现对高量子比特数量系统的有效建模与训练，适用于复杂量子算法的开发与验证。

原文摘要 · Abstract (English)

TorchQuantumDistributed (tqd) is a PyTorch-based [Paszke et al., 2019] library for accelerator-agnostic differentiable quantum state vector simulation at scale. This enables studying the behavior of learnable parameterized near-term and fault- tolerant quantum circuits with high qubit counts.

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