मुफ्त क्वांटम सिम्युलेटर
शक्तिशाली सिम्युलेटर पर क्वांटम सर्किट चलाएँ — अपनी मशीन पर स्थानीय रूप से या क्लाउड में। नीचे दिए गए सभी विकल्प पूरी तरह से मुफ्त हैं।
Qiskit Aer
मुफ्तस्थानीय30+ क्यूबिट तकIBM का उच्च-प्रदर्शन क्वांटम सर्किट सिम्युलेटर। Aer में कई सिमुलेशन विधियाँ शामिल हैं: statevector, stabilizer, density matrix, MPS, और extended stabilizer। AerCuda के माध्यम से GPU त्वरण उपलब्ध है।
pip install qiskit-aer # CPU
pip install qiskit-aer-gpu # GPU (CUDA)from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit_aer import AerSimulator
qc = QuantumCircuit(2, 2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure([0, 1], [0, 1])
sim = AerSimulator()
job = sim.run(qc, shots=1000)
result = job.result()
print(result.get_counts()) # {'00': 501, '11': 499}IBM Quantum (Cloud Simulators)
मुफ्तक्लाउड5000 क्यूबिट तकIBM Quantum Platform मुफ्त क्लाउड-होस्टेड सिम्युलेटर प्रदान करता है। ibmq_qasm_simulator 32 क्यूबिट तक सिम्युलेट कर सकता है जबकि Statevector सिम्युलेटर बड़े सर्किट संभालता है। एक मुफ्त IBM Quantum खाते के लिए पंजीकरण करें।
pip install qiskit
pip install qiskit-ibm-runtimefrom qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
from qiskit_ibm_runtime import SamplerV2 as Sampler
# Free IBM Quantum account needed
service = QiskitRuntimeService(channel="ibm_quantum")
backend = service.least_busy(simulator=True)
sampler = Sampler(mode=backend)
job = sampler.run([qc])
result = job.result()Google Cirq (Simulator)
मुफ्तस्थानीयState vectorCirq का अंतर्निहित Simulator स्थानीय रूप से सटीक statevector सिमुलेशन और density matrix सिमुलेशन प्रदान करता है। cirq.Simulator और cirq.DensityMatrixSimulator उपयोग करने में सरल हैं, और cirq.CliffordSimulator stabilizer सर्किट को कुशलता से संभालता है।
pip install cirqimport cirq
q0, q1 = cirq.LineQubit.range(2)
circuit = cirq.Circuit(
cirq.H(q0),
cirq.CNOT(q0, q1),
cirq.measure(q0, q1, key='result')
)
sim = cirq.Simulator()
result = sim.run(circuit, repetitions=1000)
print(result.histogram(key='result'))PennyLane (default.qubit)
मुफ्तस्थानीयJAX/PyTorchDifferentiablePennyLane का default.qubit एक शुद्ध NumPy सिम्युलेटर है जो क्वांटम ML अनुसंधान के लिए आदर्श है। C++ त्वरण के लिए lightning.qubit या NVIDIA GPU त्वरण के लिए lightning.gpu का उपयोग करें। ये सभी मुफ्त, स्थानीय और differentiable हैं।
pip install pennylane # default.qubit
pip install pennylane-lightning # lightning.qubit (C++)
pip install pennylane-lightning-gpu # GPUimport pennylane as qml
import numpy as np
dev = qml.device("default.qubit", wires=2)
# For GPU: qml.device("lightning.gpu", wires=2)
@qml.qnode(dev)
def bell_state():
qml.Hadamard(wires=0)
qml.CNOT(wires=[0, 1])
return qml.probs(wires=[0, 1])
print(bell_state()) # [0.5, 0., 0., 0.5]NVIDIA CUDA-Q
मुफ्तGPUCPUMulti-GPUNVIDIA का ओपन-सोर्स क्वांटम कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म। CUDA-Q GPU-त्वरित सिमुलेशन प्रदान करता है जो 30+ क्यूबिट सर्किट को CPU सिम्युलेटर की तुलना में परिमाण के क्रमों में तेज़ी से संभाल सकता है। किसी भी NVIDIA GPU पर स्थानीय रूप से मुफ्त चलता है।
pip install cudaq # Requires CUDA-capable GPU
# Or use Docker: nvcr.io/nvidia/nightly/cuda-quantumimport cudaq
@cudaq.kernel
def bell_state():
qvec = cudaq.qvector(2)
h(qvec[0])
cx(qvec[0], qvec[1])
mz(qvec)
counts = cudaq.sample(bell_state, shots_count=1000)
print(counts) # { 00:507 11:493 }Amazon Braket (Cloud Simulators)
मुफ्तक्लाउडSV1 / DM1 / TN1AWS Braket तीन प्रबंधित क्लाउड सिम्युलेटर प्रदान करता है: SV1 (statevector, 34 क्यूबिट तक), DM1 (density matrix, 17 क्यूबिट तक), और TN1 (tensor network, 50 क्यूबिट तक)। स्थानीय सिम्युलेटर पूरी तरह से मुफ्त है; क्लाउड सिम्युलेटर की लागत ~$0.075/टास्क + कंप्यूट है।
pip install amazon-braket-sdkfrom braket.circuits import Circuit
from braket.devices import LocalSimulator
# Completely free local simulator
device = LocalSimulator()
circuit = Circuit().h(0).cnot(0, 1)
task = device.run(circuit, shots=1000)
result = task.result()
print(result.measurement_counts)किसी भी सिम्युलेटर को लक्षित करने के लिए HLQuantum का उपयोग करें
प्रत्येक SDK के सिम्युलेटर API को अलग-अलग सीखने के बजाय, एक ही सर्किट लिखने और एक ही फ़्लैग से Qiskit Aer, Cirq, PennyLane, CUDA-Q और अन्य के बीच स्विच करने के लिए HLQuantum का उपयोग करें।
hlq.run(qc, backend="qiskit") # Qiskit Aer hlq.run(qc, backend="cirq") # Cirq simulator hlq.run(qc, backend="cudaq") # NVIDIA GPU sim hlq.run(qc, backend="pennylane") # Lightning.qubit