首页
/ Qiskit Ignis 项目使用教程

Qiskit Ignis 项目使用教程

2024-08-24 12:12:29作者:劳婵绚Shirley

1. 项目的目录结构及介绍

Qiskit Ignis 是一个已弃用的项目,它提供了量子硬件验证、噪声表征和错误校正的工具。尽管如此,了解其目录结构对于理解其功能和迁移到新的 Qiskit Experiments 项目仍然有帮助。

qiskit-ignis/
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE.txt
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── setup.cfg
├── setup.py
├── qiskit_ignis/
│   ├── __init__.py
│   ├── characterization/
│   ├── coherence/
│   ├── mitigation/
│   ├── verification/
│   └── ...
├── docs/
├── examples/
├── test/
└── ...
  • qiskit_ignis/: 包含项目的主要代码文件,分为多个子模块,如 characterization, coherence, mitigation, verification 等。
  • docs/: 包含项目的文档文件。
  • examples/: 包含示例代码,帮助用户理解如何使用 Qiskit Ignis。
  • test/: 包含测试代码,确保项目的正确性。

2. 项目的启动文件介绍

Qiskit Ignis 的启动文件主要是 qiskit_ignis/__init__.py,这个文件初始化整个项目,并导入必要的模块和函数。用户可以通过导入 qiskit_ignis 来使用项目中的各种功能。

import qiskit_ignis

3. 项目的配置文件介绍

Qiskit Ignis 的配置文件主要是 setup.pysetup.cfg。这些文件用于项目的安装和打包。

  • setup.py: 包含项目的元数据和依赖项,用于通过 pip 安装项目。
  • setup.cfg: 包含一些配置选项,如包的版本、作者信息等。

通过这些配置文件,用户可以轻松地安装和管理 Qiskit Ignis 项目。

pip install qiskit-ignis

以上是 Qiskit Ignis 项目的基本使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 Qiskit Ignis。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
156
2 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
38
72
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
519
50
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
942
555
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
195
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
993
396
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
359
12
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
71