awesome-repositories.com
Blog
MCP
awesome-repositories.com

Descoperă cele mai bune repository-uri open source cu căutare AI.

ExploreazăCăutări recomandateAlternative open-sourceSoftware self-hostedBlogHartă site
ProiectServer MCPDespreCum realizăm clasamentulPresă
LegalConfidențialitateTermeni
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

2 repository-uri

Awesome GitHub RepositoriesHardware-Aware Quantum Optimization

Low-level circuit optimizations tailored to the specific physical properties of quantum backends.

Distinct from Hardware Optimization: Optimizes quantum gates for QPU properties rather than memory bandwidth for AI models.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Hardware-Aware Quantum Optimization. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Hardware-Aware Quantum Optimization GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • qiskit/qiskitAvatar Qiskit

    Qiskit/qiskit

    7,522Vezi pe GitHub↗

    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

    Reduces gate counts and improves processing speed by applying low-level optimizations tailored for specific hardware backends.

    Pythonpythonqiskitquantum
    Vezi pe GitHub↗7,522
  • quantumlib/cirqAvatar quantumlib

    quantumlib/Cirq

    4,990Vezi pe GitHub↗

    Cirq este un framework Python pentru calcul cuantic utilizat pentru proiectarea, simularea și executarea circuitelor cuantice pe hardware NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum). Acesta servește drept simulator de circuite cuantice și modelator de zgomot, precum și ca instrument pentru implementarea algoritmilor cuantici. Framework-ul oferă o interfață specializată pentru hardware-ul NISQ, permițând utilizatorilor să mapeze circuitele cuantice logice pe topologii de dispozitive fizice, validând în același timp conectivitatea hardware și constrângerile porților. Se distinge prin modelarea integrată a zgomotului, aplicând canale de depolarizare și amortizare pentru a imita decoerența și erorile găsite în procesoarele cuantice reale. Proiectul acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv proiectarea circuitelor cuantice, integrarea hardware și simularea stărilor. Include instrumente pentru descompunerea porților, maparea topologiei hardware și executarea procedurilor cuantice fundamentale, cum ar fi transformatele Fourier și căutarea de date nestructurate. În plus, oferă utilitare analitice pentru calculul stării fundamentale moleculare și benchmarking-ul fidelității hardware.

    Evaluates approximate optimization algorithms through landscape analysis, optimization paths, and precomputed angles.

    Pythonalgorithmsapicirq
    Vezi pe GitHub↗4,990
  1. Home
  2. Artificial Intelligence & ML
  3. Machine Learning
  4. Infrastructure
  5. Optimization & Inference
  6. Training Algorithms
  7. Deep Learning Optimization
  8. Hardware Optimization
  9. Hardware-Aware Quantum Optimization

Explorează sub-etichetele

  • Quantum Optimization AnalysisEvaluating the performance and convergence of approximate quantum optimization algorithms via landscape analysis. **Distinct from Hardware-Aware Quantum Optimization:** Analyzes the algorithmic success of quantum optimizers rather than performing low-level hardware gate optimization.