MQT QMAP量子电路映射工具安装指南
2025-06-01 06:51:24作者:宗隆裙
MQT QMAP是一款用于量子电路映射的开源工具,主要采用C++17开发并提供了Python绑定接口。本文将详细介绍如何在不同环境下安装和使用该工具。
推荐安装方式
对于大多数用户,我们推荐使用Python包管理工具进行安装,这种方式简单快捷且无需编译。
准备工作
建议使用现代Python包管理工具uv,它比传统工具更快速高效。安装方法如下:
macOS/Linux系统:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows系统:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
安装MQT QMAP
使用uv安装:
uv pip install mqt.qmap
或者使用传统pip安装:
python -m pip install mqt.qmap
安装完成后,可通过以下命令验证:
python -c "import mqt.qmap; print(mqt.qmap.__version__)"
版本兼容性说明:从2.7.0版本开始,不再支持Python 3.8,建议使用Python 3.9或更高版本。
从源码构建(高性能版)
如需获得最佳性能,建议从源码构建安装:
uv pip install mqt.qmap --no-binary mqt.qmap --no-binary mqt.core
或使用pip:
pip install mqt.qmap --no-binary mqt.qmap --no-binary mqt.core
构建要求
- 支持C++17的编译器
- CMake 3.24或更高版本
- SMT求解器Z3
Z3安装方法:
- Ubuntu系统:
sudo apt-get install libz3-dev - macOS系统:
brew install z3 - 通过Python安装:
pip install z3-solver
项目集成指南
Python项目集成
在项目配置文件中添加依赖项:
pyproject.toml:
[project]
dependencies = ["mqt.qmap>=3.0.0"]
setup.py:
from setuptools import setup
setup(
install_requires=["mqt.qmap>=3.0.0"],
)
C++项目集成
使用FetchContent(推荐)
include(FetchContent)
set(FETCH_PACKAGES "")
set(MQT_QMAP_VERSION 3.0.0
CACHE STRING "MQT QMAP version")
set(MQT_QMAP_REV "v3.0.0"
CACHE STRING "MQT QMAP identifier")
set(MQT_QMAP_REPO_OWNER "cda-tum"
CACHE STRING "MQT QMAP repository owner")
if(CMAKE_VERSION VERSION_GREATER_EQUAL 3.24)
FetchContent_Declare(
mqt-qmap
GIT_REPOSITORY https://github.com/${MQT_QMAP_REPO_OWNER}/mqt-qmap.git
GIT_TAG ${MQT_QMAP_REV}
FIND_PACKAGE_ARGS ${MQT_QMAP_VERSION})
list(APPEND FETCH_PACKAGES mqt-qmap)
else()
find_package(mqt-qmap ${MQT_QMAP_VERSION} QUIET)
if(NOT mqt-qmap_FOUND)
FetchContent_Declare(
mqt-qmap
GIT_REPOSITORY https://github.com/${MQT_QMAP_REPO_OWNER}/mqt-qmap.git
GIT_TAG ${MQT_QMAP_REV})
list(APPEND FETCH_PACKAGES mqt-qmap)
endif()
endif()
FetchContent_MakeAvailable(${FETCH_PACKAGES})
使用Git子模块
git submodule add https://github.com/munich-quantum-toolkit/qmap.git external/mqt-qmap
在CMakeLists.txt中添加:
add_subdirectory(external/mqt-qmap)
结语
本文详细介绍了MQT QMAP的多种安装方式,用户可根据实际需求选择最适合的安装方法。对于性能敏感的应用场景,建议从源码构建以获得最佳性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0126
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
445
3.35 K
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++
823
398
Ascend Extension for PyTorch
Python
251
285
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
277
329
暂无简介
Dart
702
165
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
141
51
🎉 (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
1.24 K
679
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
557
111