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Benchmarking von Quantencomputern mit Classiq

Charakterisierung von Qubit-Treue und Leistung mit standardisierten Quanten-Workloads.

Quanten-Hardware-Benchmarking mit Classiq rationalisieren

Die Classiq-Plattform revolutioniert das Benchmarking von Quanten-Hardware und bietet Anwendern eine intuitive und leistungsstarke Suite von Tools für eine umfassende Bewertung. Das Mirror-Benchmarking-Paket bietet eine vielseitige Methodik zur Bewertung der Kompatibilität und Leistung von Quantenhardware und -software. Das technische Benchmarking-Paket ermöglicht detaillierte Messungen der Hardware-Treue und des Rauschpegels. Diese Benchmarking-Funktionen ermöglichen es den Benutzern, verschiedene Quanten-Hardware-Systeme kritisch zu analysieren und zu vergleichen. Dieser Prozess ist entscheidend für die Bestimmung der am besten geeigneten Quanten-Hardware für bestimmte Algorithmen, um eine optimale Leistung und eine effektive Ressourcennutzung zu gewährleisten. Durch die Möglichkeit, eigene Hardware-Benchmarks durchzuführen, spielt die Classiq-Plattform eine zentrale Rolle bei der fundierten Entscheidungsfindung in der Quantencomputerlandschaft.

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Classiqs fortschrittliche Benchmarking-Techniken für Quantencomputer

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Classiq-Plattform

Classiqs fortschrittliche Benchmarking-Techniken für Quantencomputer

Classiq ermöglicht mehrere fortschrittliche Benchmarking-Techniken, die für die Bewertung von Quanten-Hardware entscheidend sind:

Variations-Quanten-Eigensolver (VQE)

Ein hybrider quanten-klassischer Algorithmus, der die Grundzustandsenergie eines Quantensystems schätzt, indem er parametrisierte Quantenzustände auf einem Quantencomputer vorbereitet und deren Parameter optimiert.

Quanten-Phasen-Schätzung (QPE)

Ein Quantenalgorithmus, der die mit einem Eigenzustand eines unitären Operators verbundene Phase effizient schätzt und eine zentrale Grundfunktion für Quantenalgorithmen für Eigenwertprobleme, Simulationen und Faktorisierung darstellt.

Quantenapproximierter Optimierungsalgorithmus (QAOA)

Ein hybrider quanten-klassischer Algorithmus, der kombinatorische Optimierungsprobleme annähernd löst.

Verbesserung branchenspezifischer Quantenanwendungen durch Hardware-Benchmarking

Quanten-Hardware: Benchmarking ist für die Bewertung und Verbesserung der Leistung von Quantenprozessoren und die Entwicklung effizienter Fehlerkorrekturmethoden unerlässlich.

Quantenanwendungen in den Bereichen erneuerbare Energien und Energieverteilung

Leistungsstarke, hardwareunabhängige Entwicklung von Quanten-Code für Derivate, Portfolios, Risiken und mehr.

Luft- und Raumfahrt & Verteidigung: In der Luft- und Raumfahrt sowie im Verteidigungsbereich optimieren diese Algorithmen Systementwürfe, Einsatzplanung und komplexe Simulationen.

Finanzen: Für Portfolio-Optimierung und Vermögensverteilung.

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