张量网络上的量子电路
tensorcircuit的Python项目详细描述
张力电路
这个项目的部分灵感来自于mpsim，它建立在张力网络之上的量子电路模型，而不是直接的矩阵操作。在
随着Google宣布的TensorNetwork项目，这种设置可能会从快速实现到自动差异化功能中获益。在
这只是一个玩具项目在非常早期的阶段，它可能总是在这个阶段。在这个项目中，可能不仅有尖锐的边缘，而且还有一些重要的缺陷。 你自己冒险试试吧。在
白色用法
importtensorcircuitastcc=tc.Circuit(2)c.H(0)c.CNOT(0,1)print(c.perfect_sampling())print(c.wavefunction())print(c.measure(1))print(c.expectation(tc.gates.z(),1))
运行时行为更改：
^{pr2}$使用jit（支持tf和jax）进行自动区分：
@tc.backend.jitdefforward(theta):c=tc.Circuit(2)c.R(0,theta=theta,alpha=0.5,phi=0.8)returntc.backend.real(c.expectation(tc.gates.z(),0))g=tc.backend.grad(forward)g=tc.backend.jit(g)theta=tc.gates.num_to_tensor(1.0)print(g(theta))
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