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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