Efficiently handle circuit sizes 10x or more of today's circuits
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- python, tensorflow
- Área
- machine-learning, performance
Línea de trabajo
El issue no nombra archivos, pruebas ni puntos de entrada. Empieza por localizar el manejo actual del tamaño de los circuitos y medir cuáles son los circuitos más grandes que TensorFlow Quantum puede procesar cómodamente hoy. Se considerará terminado cuando se demuestre la compatibilidad con circuitos al menos 10 veces más grandes, con la validación o los benchmarks adecuados.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
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.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 2.2k
- Forks
- 665
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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