Quanten-Hardware & Simulatoren, mit denen du kostenlos experimentieren kannst

Fang an, Quanten zu lernen –
kostenlos lernen

Möchtest du Quantencomputing lernen? Erfahre, wie du auf Quantensimulatoren und echte QPU-Hardware zugreifst, und starte deine Reise kostenlos.

Alles, was du für den Einstieg brauchst

Von lokalen Simulatoren bis zu kostenlosen Cloud-QPUs – alle Ressourcen, die du brauchst.

Anleitungen für SDKs & Plattformen

Detaillierte Einrichtungsanleitungen für die wichtigsten Quanten-SDKs, inklusive Konfiguration der kostenlosen Stufe.

In Minuten loslegen mit HLQuantum

Führe in Minuten einen echten Quantenalgorithmus aus – kein Schaltkreisaufbau, kein Boilerplate-Code, nur Ergebnisse.

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Installiere HLQuantum mit deinem bevorzugten Backend

HLQuantum bringt integrierte Implementierungen von QFT, Grovers Suche, VQE, QAOA und mehr mit. Installiere es einmal mit dem SDK, das du darunter nutzen möchtest.

pip install hlquantum[qiskit] # or [cirq], [pennylane], [cudaq]…
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Definiere dein Suchproblem

Grovers Algorithmus findet ein markiertes Element in einer unsortierten Liste quadratisch schneller als jeder klassische Ansatz. Beschreibe das Ziel mit einem Phasenorakel – HLQuantum übernimmt den gesamten Schaltkreisaufbau.

import hlquantum as hlq # Mark the target state in a 3-qubit (8-item) search space oracle = hlq.oracles.phase_oracle(target="101")
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Führe den Algorithmus mit einem einzigen Funktionsaufruf aus

Kein Schaltkreisaufbau, keine Verwaltung von Hilfsqubits, kein manueller Diffusor. HLQuantum kompiliert und führt automatisch die optimale Anzahl von Grover-Iterationen aus.

result = hlq.algorithms.grover(oracle, qubits=3, shots=1024) print(result.top_state()) # '101' found with ~97% probability
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Wechsle das Backend oder skaliere auf echte Hardware

Derselbe Aufruf läuft auf jedem Backend – wechsle für größere Suchräume zur GPU-beschleunigten Simulation oder ziele mit einem zusätzlichen Parameter auf eine echte QPU.

# GPU simulation result = hlq.algorithms.grover(oracle, qubits=3, backend="cudaq") # Real IBM quantum hardware result = hlq.algorithms.grover(oracle, qubits=3, backend="qiskit", device="ibm_sherbrooke")

Häufig gestellte Fragen

Schnelle Antworten für den Einstieg ins kostenlose Quantencomputing.

Kann man wirklich kostenlos mit Quantencomputing anfangen?

Ja. Du kannst Quantenschaltkreise kostenlos mit lokalen Simulatoren (Qiskit Aer, Cirq, PennyLane, NVIDIA CUDA-Q) ausführen und über kostenlose Cloud-Stufen wie den Open Plan von IBM Quantum auf echte Quantenprozessoren zugreifen, der monatlich kostenlose QPU-Zeit bietet. Zum Lernen und Entwickeln sind weder ein Hardwarekauf noch ein kostenpflichtiges Abo nötig.

Was ist der einfachste Weg, mein erstes Quantenprogramm auszuführen?

Installiere ein Quanten-SDK mit pip (zum Beispiel pip install qiskit) oder nutze HLQuantum für eine einheitliche, hochabstrahierte API. Du kannst einen Bell-Zustand oder Grovers Suche in wenigen Minuten auf deinem eigenen Laptop erstellen und simulieren und denselben Schaltkreis später an eine echte QPU senden.

Muss ich einen Quantencomputer oder eine GPU kaufen?

Nein. Simulatoren laufen auf gewöhnlichen CPUs, und die GPU-beschleunigte Simulation mit NVIDIA CUDA-Q ist optional und lokal ebenfalls kostenlos. Auf echte Quanten-Hardware greifst du remote über kostenlose Cloud-Programme zu – du besitzt oder betreibst die QPU nie selbst.

Mit welchem Quanten-SDK sollten Anfänger starten?

IBM Qiskit hat die größte Community und kostenlosen Zugang zu echter Hardware und ist damit der häufigste Einstiegspunkt. PennyLane eignet sich ideal für quantenmaschinelles Lernen. HLQuantum steht über allen und lässt dich einen Schaltkreis einmal schreiben und auf Qiskit, Cirq, PennyLane, Braket, CUDA-Q oder IonQ ausführen, ohne deinen Code zu ändern.