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 este un set de materiale educaționale și cursuri de calcul cuantic, concepute pentru a preda limbajul de programare Q# și principiile calculului cuantic. Acesta combină tutoriale structurate și sarcini de programare cu notebook-uri interactive și o suită dedicată de unit testing pentru a valida corectitudinea implementărilor exercițiilor. Proiectul oferă un mediu de învățare containerizat în Docker, care împachetează toate instrumentele și dependențele necesare într-o imagine virtuală. Acest lucru permite executarea exercițiilor de programare cuantică fără a fi nevoie de instalarea software-ului local. Curriculumul acoperă manipularea qubiților, porțile logice, măsurătorile și implementarea algoritmilor cuantici. Învățarea se realizează printr-o succesiune de notebook-uri interactive și proiecte independente care pot fi rulate într-un mediu de dezvoltare integrat (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: