Der state\u2013of\u2013the\u2013art der Technik bei l\u00e4rmenden Quantenger\u00e4ten im mittleren Ma\u00dfstab ist zwar unvollkommen, erm\u00f6glicht aber Rechenaufgaben, die eindeutig \u00fcber die F\u00e4higkeiten moderner klassischer Supercomputer hinausgehen. Allerdings beschr\u00e4nken sich die derzeitigen Quantenberechnungen auf die Erforschung spezifischer vereinfachter Protokolle, w\u00e4hrend die Implementierung umfassender Quantenalgorithmen zur L\u00f6sung konkreter gro\u00dfer Probleme bei der Datenanalyse und numerischen Modellierung eine Herausforderung bleibt.<\/p>\n
Wir etablieren die hochmoderne Quanten-Cloud QMware, die klassisches Hochleistungsrechnen, hybrides Quantencomputing und maschinelles Lernen miteinander verbindet. Wir nutzen die beeindruckende Leistung der QMware-Hardware und -Software und zeigen, dass wir in der Lage sind, gro\u00dfe Probleme zu l\u00f6sen.<\/p>\n
Probleme im gro\u00dfen Ma\u00dfstab zu l\u00f6sen.<\/p>\n
Wir werden mehrere hochmoderne hybride Quanten\/Klassik-Algorithmen vorstellen, die f\u00fcr die NISQ-\u00c4ra geeignet sind. Zun\u00e4chst demonstrieren wir, wie Optimierungsprobleme wie MAX-CUT auf der Grundlage eines hybriden Algorithmus namens Quantum Approximation Optimization Algorithm (QAOA) gel\u00f6st werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
In einer zweiten Demo zeigen wir einen hybriden Quanten\/Klassik-Algorithmus zur L\u00f6sung eines der dr\u00e4ngendsten Probleme, n\u00e4mlich linearer Gleichungssysteme, der die Quantenphasensch\u00e4tzung, eines der beispielhaften Kernprotokolle f\u00fcr das Quantencomputing, nutzt. Der Demo-Teil endet<\/p>\n
mit einer kurzen Erkl\u00e4rung\/Demo, wie maschinelles Lernen durch hybride Quantenalgorithmen genutzt werden kann.<\/p>\n
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Die betrachteten Algorithmen zeigen deutlich die Vorteile der hybriden Quanten-Datenverarbeitung.<\/p>\n
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\u00a0Ziele des Workshops<\/p><\/blockquote>\n
Konzeptuelles Verst\u00e4ndnis von hybriden Quantenalgorithmen und ihrer Rolle bei der L\u00f6sung relevanter<\/p>\n
Probleme von heute. Zeitplan des Tutorials<\/p>\n
2:00-2:20 Einf\u00fchrung<\/p>\n
2:20-3:00 QMware-Cloud-Vorschau, Software-Stack und High-Level-Architektur Workshop 2.2 bei EQTC2021, Irland<\/p>\n
3:00-3:30 Entwicklung eines hybriden QAOA-Algorithmus zur L\u00f6sung von Optimierungsproblemen<\/p>\n
3:30-4:00 Demo eines L\u00f6sers f\u00fcr lineare Gleichungen<\/p>\n
4:00-4:30 Vorf\u00fchrung eines Beispiels zur Integration von Quantenschaltungen in klassische ML-Algorithmen<\/p>\n
4:30-5:00 Q&A<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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