tensorflow/quantum

Efficiently handle circuit sizes 10x or more of today's circuits

Open

#1.086 geöffnet am 6. Juni 2026

Auf GitHub ansehen
 (0 Kommentare) (0 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)Python (653 Forks)github user discovery
area/circuitsarea/performancehelp wantedpriority/after-0.7.7skill-level/expert

Repository-Metriken

Stars
 (2.145 Stars)
PR-Merge-Metriken
 (PR-Metriken ausstehend)

Beschreibung

The field of quantum computing is progressing from quantum hardware having small numbers of noisy, short-lived physical qubits, to hardware having 100s–1000s of physical qubits combined algorithmically into error-corrected, long-lived logical qubits. For TensorFlow Quantum to support QML in the early fault-tolerant quantum computing era, it should be possible to handle circuit sizes that are at least 10x what it can comfortably handle today.

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuchen Sie die Schaltungsdarstellung und Ausführungspipeline von TensorFlow Quantum, um Engpässe für große Schaltungen zu identifizieren, und schlagen Sie Optimierungsstrategien wie verzögerte Auswertung oder Schaltungskompilierung vor.
Tech Stack
python
Domain
backend
Issue Type
Performance
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
4
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
3-5 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Veraltet
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
PythonGit
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
30