Awesome GitHub RepositoriesQuantum Development Frameworks

Qiskit is a quantum computing software development kit used for designing, simulating, and executing quantum circuits on physical hardware and simulators. It functions as a quantum algorithm framework, a circuit simulator, and a vendor-agnostic hardware interface for dispatching workloads across diverse providers. The project features a quantum circuit transpiler that optimizes abstract designs to match the specific basis gates and qubit connectivity of target hardware. It employs a pass-based transpilation pipeline and symbolic instruction translation to convert high-level circuits into hard

QuantumKatas es un conjunto de materiales educativos y cursos de computación cuántica diseñados para enseñar el lenguaje de programación Q# y los principios de la computación cuántica. Combina tutoriales estructurados y tareas de codificación con notebooks interactivos y una suite de pruebas unitarias dedicada para validar la corrección de las implementaciones de los ejercicios. El proyecto proporciona un entorno de aprendizaje basado en Docker que empaqueta todas las herramientas y dependencias necesarias en una imagen virtual. Esto permite la ejecución de ejercicios de programación cuántica sin necesidad de instalar software localmente. El plan de estudios cubre la manipulación de qubits, puertas lógicas, mediciones y la implementación de algoritmos cuánticos. El aprendizaje se imparte a través de una secuencia de notebooks interactivos y proyectos independientes que pueden ejecutarse en un entorno de desarrollo integrado (IDE).

Quantum is a quantum development framework that provides a hybrid quantum-classical workflow for coordinating execution between classical host languages and quantum processors. It includes a quantum hardware simulator for modeling state evolution and a library of quantum algorithms for tasks such as integer factorization, database search, and quantum arithmetic. The project offers specialized tools for quantum hardware characterization and error correction to manage noise and decoherence. It provides resource estimation modeling to calculate the qubit count and gate depth required to execute

A library for easy and efficient manipulation of tensor networks.

Pythonic tool for orchestrating machine-learning/high performance/quantum-computing workflows in heterogeneous compute environments.

Quantum algorithms built using pyQuil.

QML: Quantum Machine Learning

Tensor network machine learning. Based on the paper "Supervised Learning with Quantum Inspired Tensor Networks" http://arxiv.org/abs/1605.05775

:atom_symbol: Qiskit (Quantum Information Science Kit) for JavaScript

Deep Tensor Neural Network

This is the computational appendix for the following paper: