课程大纲

量子计算基础

  • 算法开发中的关键量子概念。
  • 理解量子比特、门和测量。
  • 量子电路在计算中的作用。

Google Willow简介

  • 探索Willow工作区。
  • 使用模拟器和量子硬件。
  • 管理任务和计算资源。

构建量子电路

  • 设计参数化电路。
  • 操作门和操作。
  • 在Willow上执行简单电路。

实现核心量子算法

  • 构建如Grover和QFT等算法。
  • 分析算法在硬件上的行为。
  • 比较经典与量子性能。

高级算法设计

  • 创建针对特定问题的电路。
  • 集成噪声缓解技术。
  • 扩展和优化电路深度。

混合量子-经典工作流程

  • 使用Python库编排工作流程。
  • 将经典代码与Willow执行连接。
  • 构建可重用的算法组件。

测试、调试与优化

  • 使用模拟器工具调试电路。
  • 分析量子算法性能。
  • 应用优化策略。

部署量子算法

  • 通过Willow界面提交任务。
  • 审查执行结果。
  • 迭代算法改进。

总结与下一步

要求

  • 对核心编程概念的理解。
  • 具备Python或类似语言的经验。
  • 对量子计算原理的基本了解。

受众

  • 开发者。
  • AI研究人员。
  • 从事新兴技术工作的数据科学家。
 14 小时

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