Awesome GitHub RepositoriesQuantum Circuit Design

Acest proiect este un director cuprinzător, curatoriat de comunitate, care organizează un peisaj vast de biblioteci, framework-uri și instrumente software Python. Servește drept bază de cunoștințe centralizată concepută pentru a facilita navigarea în ecosistem și a accelera descoperirea de către dezvoltatori pe parcursul întregului ciclu de viață al dezvoltării software. Directorul se distinge prin furnizarea unui index structurat de resurse categorisite pe domeniu tehnic, variind de la utilitare fundamentale de dezvoltare la domenii de inginerie specializate. Acoperă capabilități de nivel înalt, inclusiv inteligență artificială, știința datelor, dezvoltare web și gestionarea infrastructurii, permițând dezvoltatorilor să identifice soluții verificate pentru provocări tehnice specifice. Proiectul cuprinde o suprafață largă de capabilități, inclusiv instrumente pentru gestionarea dependențelor, analiza statică a codului și testarea automatizată. De asemenea, cataloghează resurse pentru stocarea persistentă a datelor, orchestrarea infrastructurii cloud și dezvoltarea interfețelor, oferind o referință unificată pentru construirea și menținerea sistemelor software complexe.

The AWS Cloud Development Kit is an infrastructure-as-code framework that enables developers to define and provision cloud resources using familiar programming languages. By utilizing construct-based synthesis, it translates high-level, object-oriented code into declarative templates, allowing for the automated management of complex cloud environments through a centralized, code-driven control plane. The framework distinguishes itself through its ability to model infrastructure as a dependency-aware resource graph, ensuring that components are provisioned and updated in the correct order. It

Boto3 is the AWS SDK for Python, providing a programmatic interface for managing and automating AWS cloud infrastructure and services. It serves as a cloud management API client and resource manager for provisioning, configuring, and scaling virtual servers, databases, and storage. The library enables the implementation of infrastructure-as-code through declarative templates and scripts, allowing for the deployment of identical resource stacks across multiple accounts and geographic regions. It also provides a framework for coordinating distributed workflows, serverless functions, and contain

jetson-inference is a set of libraries and tools for executing optimized deep learning models on embedded GPU hardware. Its primary purpose is to enable real-time computer vision and AI inference at the edge with low latency and high throughput. The project distinguishes itself through high-performance streaming analytics and the ability to execute concurrent AI pipelines on auto-grade silicon. It provides specialized support for multi-sensor stream processing, utilizing zero-copy data transport to load camera frames directly into GPU memory. The codebase covers a broad surface of capabiliti

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

A bytecode optimizer for Android apps

xq-py este o bibliotecă numerică de calcul cuantic și un emulator software utilizat pentru executarea algoritmilor cuantici. Funcționează ca o mașină virtuală cuantică ce simulează circuite cuantice și vectori de stare prin utilizarea algebrei liniare și a matricelor de numere complexe. Proiectul oferă un mediu virtual pentru dezvoltarea și verificarea logicii cuantice. Modelează sisteme multi-qubit prin utilizarea expansiunii produsului tensorial și a aplicațiilor de porți unitare pentru a simula vectorii de stare cuantică și a calcula colapsul probabilistic al stării. Simularea este susținută de un backend numeric care gestionează transformările de stare bazate pe matrice și matematica în virgulă mobilă necesară pentru emularea calculului cuantic.

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.

Chisel is a hardware construction language and description tool used to define digital circuits. It functions as a generator that converts high-level hardware descriptions into synthesizable Verilog code for use in ASIC and FPGA design. The project enables the creation of parameterizable hardware templates and reusable digital components. It leverages functional and object-oriented programming patterns to transform complex circuit representations into finalized hardware descriptions. The toolset covers the register-transfer level design workflow, allowing users to model digital circuits usin

Yosys este un sintetizator de logică digitală și un instrument de sinteză RTL care transformă codul limbajului de descriere hardware în reprezentări optimizate la nivel de poartă. Funcționează ca un optimizator de logică hardware și instrument de verificare formală, oferind un framework pentru a converti reprezentările generice de circuit în celule specifice de bibliotecă tehnologică pentru platforme hardware țintă. Proiectul servește drept automatizator de design hardware printr-un mediu scriptabil utilizat pentru a executa secvențe de comenzi de sinteză. Această automatizare permite gestionarea fluxurilor de lucru complexe de hardware digital, integrând sinteza designului RTL cu maparea celulelor tehnologice. Capabilitățile sale de verificare și analiză includ verificarea simbolică a modelelor și verificarea echivalenței designului. Aceste instrumente susțin verificarea formală a hardware-ului prin verificarea proprietăților de siguranță și „liveness” și generarea de test bench-uri de simulare pentru a asigura că design-urile corespund specificațiilor lor originale.

ruvector este un vector store și o bază de date graf bazată pe Rust, concepută pentru inferență locală și căutări de tip nearest neighbor. Utilizează o arhitectură de bază de date graf vectorială și un index de rețele neuronale grafice pentru a rafina clasamentele de căutare prin atenție structurală. Sistemul include un simulator de circuite cuantice accelerat hardware pentru execuția simulărilor de tip state-vector și a modelelor complexe de căutare, alături de un motor de inferență WebAssembly pentru rularea căutărilor vectoriale și execuția modelelor direct în browserele web. Proiectul folosește un format de container cognitiv care grupează modelele, datele și un microkernel bootabil într-un singur binar pentru deployment. Acesta dispune de instrumente specializate de configurare a modelelor, inclusiv o metodă de consolidare a ponderilor pentru a preveni uitarea catastrofală și un mecanism de adaptare ușor pentru ajustarea instantanee a ponderilor. Sistemul acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv căutarea vectorială accelerată hardware, interogarea relațiilor grafice și parsarea documentelor științifice pentru extragerea LaTeX și MathML. De asemenea, oferă înlănțuire de dovezi criptografice pentru verificarea modificărilor de date, sincronizarea metadatelor bazată pe Raft pentru disponibilitate ridicată și compresia datelor cu rezoluție pe niveluri pentru gestionarea costurilor de stocare.

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

Acest proiect este o resursă educațională cuprinzătoare și un manual de tutoriale pentru construirea, antrenarea și implementarea modelelor de machine learning folosind TensorFlow 2. Acesta servește drept ghid de învățare structurat, acoperind concepte fundamentale de deep learning, inclusiv arhitecturi de rețele neuronale, diferențiere automată și operații cu tensori. Manualul oferă îndrumări tehnice pentru optimizarea eficienței execuției prin gestionarea memoriei GPU, antrenarea distribuită și cuantizarea modelelor. Include, de asemenea, manuale detaliate pentru construirea de pipeline-uri de date de înaltă performanță și exportul modelelor pentru servere de producție, dispozitive mobile și browsere web. Materialul acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv dezvoltarea de modele cu rețele convoluționale și recurente, implementarea de funcții de loss și straturi personalizate, precum și utilizarea modelelor pre-antrenate pentru transfer learning. De asemenea, abordează strategii de implementare pentru dispozitive edge și utilizarea runtime-urilor bazate pe cloud pentru accelerare hardware. Resursa este implementată sub forma unei colecții de Jupyter Notebooks.

atopile is an electronic design automation software and hardware description language that enables the definition of electronic circuits and components as code. It functions as a modular electronics framework and a compiler that transforms programmatic circuit definitions into a normalized model and KiCad project files for physical layout. The system distinguishes itself through automated hardware design automation, using a constraint-based value solver to calculate required component values and validate electrical specifications during the build process. It employs a modular approach to hard

This project is a quantum computing educational resource and implementation library. It provides a collection of interactive notebooks and guides designed for learning quantum programming, developing algorithms, and simulating quantum circuits. The resource includes tutorials for implementing standard quantum algorithms and creating custom circuit passes. It specifically covers quantum hardware control, providing instructions on scheduling raw microwave or laser pulses to implement precise gates at the physical layer. The materials cover the broader surface of quantum circuit design, includi

Torchquantum is a tensor-based quantum machine learning library and simulation engine that integrates parameterized quantum circuits directly into PyTorch training pipelines. It enables the construction of hybrid quantum-classical neural networks where quantum operations function as differentiable layers within standard deep learning architectures. The framework computes analytical parameter gradients using native automatic differentiation engines and parameter-shift rules, facilitating end-to-end training and backpropagation. It supports tensor-based quantum state vector simulations, specia