Classiq量子计算平台0.83.0版本发布:量子变量拼接操作符重磅登场
平台简介
Classiq是一款革命性的量子计算开发平台,它通过高级建模语言(QMOD)简化了量子算法的设计与实现过程。该平台的核心创新在于允许开发者使用抽象化的高级语法来描述量子电路,而无需关注底层量子位的具体操作,大幅提升了量子编程的效率与可维护性。
版本核心更新:量子变量拼接操作符
0.83.0版本引入了一项重要语言特性——量子变量拼接操作符,这是对QMOD语言表达能力的一次重要扩展。该操作符允许开发者将多个量子变量或其部分片段灵活地组合成新的量子位数组,为量子算法的模块化设计提供了更强大的工具。
技术实现解析
拼接操作符采用直观的语法形式[element1, element2,...]
,其中每个元素可以是:
- 完整的量子变量(如量子寄存器)
- 量子变量的切片(如数组的连续子序列)
- 其他拼接表达式(支持嵌套结构)
这种设计使得量子位资源的组合方式获得了前所未有的灵活性。例如在Grover算法实现中,现在可以轻松地将标记量子位和搜索空间量子位组合起来作为整体处理。
典型应用场景
-
量子门并行应用:通过拼接不同变量的相关量子位,可以一次性应用多量子门操作
# 同时对两个变量的关键位应用Hadamard变换 hadamard_transform([qvar1[0:2], qvar2[3]])
-
模块化电路设计:将来自不同模块的量子位组合后传递给通用处理单元
# 将编码模块和处理模块的量子位组合输入 quantum_fourier_transform([encoder.output, processor.working_bits])
-
动态位选择:在算法运行时根据条件选择不同的量子位组合
# 根据参数动态选择控制位 control_bits = [qreg[i] for i in active_indices] controlled_gate(control_bits, target)
兼容性调整说明
本次更新移除了SerailizedQuantumProgram
类型及相关方法QuantumProgram.get_qprog
,这是平台持续优化内部表示的一部分。开发者应使用平台推荐的新API进行量子程序的序列化操作。
升级建议
对于Python SDK用户,建议通过标准包管理工具进行更新。IDE用户无需手动操作,系统会自动完成升级。值得注意的是,新引入的拼接操作符与现有代码完全兼容,不会引起任何破坏性变更。
技术价值展望
量子变量拼接操作符的引入标志着Classiq在量子编程抽象化道路上又迈出了重要一步。这一特性不仅提升了代码的表达能力,更为未来实现量子算法的动态组合和高级优化奠定了基础。随着量子硬件规模的不断扩大,此类高级抽象机制将变得越来越重要,使开发者能够专注于算法逻辑而非量子位管理细节。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0117AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









