量子可编程门阵列项目教程

量子可编程门阵列项目教程

qpga Simulations of photonic quantum programmable gate arrays 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qp/qpga

1. 项目目录结构及介绍

qpga/
├── assets/
├── qpga/
│   ├── callbacks.py
│   ├── circuits.py
│   ├── constants.py
│   ├── fidelity_search.py
│   ├── linalg.py
│   ├── model.py
│   ├── plotting.py
│   ├── state_preparation.py
│   ├── training.py
│   └── utils.py
├── scripts/
│   ├── run_ghz_state_fidelity.py
│   └── run_qft_fidelity_search.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── qpga_figures.ipynb

目录结构说明

• assets/: 存放项目相关的静态资源文件。
• qpga/: 项目核心代码目录，包含多个Python脚本文件。
  • callbacks.py: 提供Keras风格的回调函数，用于记录模拟的量子可编程门阵列（QPGA）在训练过程中实现的逻辑操作符和状态。
  • circuits.py: 包含在SQUANCH中模拟的量子电路，用于准备训练数据。
  • constants.py: 项目中使用的各种常量。
  • fidelity_search.py: 训练不同深度的QPGA，以匹配输入输出数据到期望的保真度。
  • linalg.py: 线性代数辅助函数。
  • model.py: 包含模拟QPGA的主要TensorFlow模型。
  • plotting.py: 用于生成论文中使用的图表的辅助函数。
  • state_preparation.py: 用于准备量子态向量的辅助函数。
  • training.py: 包含实例化和编译QPGA以适应输入/输出数据的辅助函数。
  • utils.py: 其他杂项工具函数。
• scripts/: 包含运行特定任务的脚本文件。
  • run_ghz_state_fidelity.py: 用于寻找准备GHZ态到期望保真度的QPGA的脚本。
  • run_qft_fidelity_search.py: 用于寻找实现量子傅里叶变换到期望保真度的QPGA的脚本。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• qpga_figures.ipynb: 包含生成论文中使用的图表的Jupyter Notebook文件。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要位于scripts/目录下，包括以下两个主要脚本：

• run_ghz_state_fidelity.py: 该脚本用于寻找能够准备GHZ态到期望保真度的QPGA。通过运行该脚本，可以训练QPGA以实现特定的量子态准备任务。
• run_qft_fidelity_search.py: 该脚本用于寻找能够实现量子傅里叶变换到期望保真度的QPGA。通过运行该脚本，可以训练QPGA以实现特定的量子电路任务。

启动方式

python scripts/run_ghz_state_fidelity.py
python scripts/run_qft_fidelity_search.py

3. 项目配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过修改constants.py文件中的常量来调整项目的运行参数。例如，可以修改训练的迭代次数、学习率等参数。

constants.py 文件示例

# 训练迭代次数
EPOCHS = 100

# 学习率
LEARNING_RATE = 0.01

# 其他常量定义
...

通过修改这些常量，可以灵活地调整项目的运行行为。

qpga Simulations of photonic quantum programmable gate arrays 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qp/qpga