谷歌发布 Cirq：一个用于量子计算的 Python 开源库

Cirq 旨在让嘈杂中型量子计算机（Noisy Intermediate Scale Quantum，NISQ）算法的编写、操作和优化变得更容易。Cirq 还支持在本地模拟器上运行这些程序，并计划支持未来的量子硬件和量子云处理器。

NISQ 计算机将成为第一批在不久的将来可用的量子计算机，包括微软、谷歌、IBM、英特尔等在内的多家公司已经宣布开发 NISQ。NISQ 计算机由 50-100 个量子比特组成，让研究人员能够证明量子霸权，尽管它们的用途将受到量子门噪声以及后续将要出现的纠错算法效率的限制。

根据谷歌 AI 量子团队工程师 Alan Ho 和 Dave Bacon 透露，NISQ 计算机编程的主要障碍之一是如何正确地映射算法和硬件，从而可以完全将量子位用于解决问题最困难的部分，以及处理特定的处理器约束，因为如果没有正确处理这些问题，可能会导致计算错误。这正是 Cirq 发挥作用的地方。

Cirq 为用户提供了对量子电路的精确控制，使用原生的门指定门的行为，将这些门适当地放置在设备上，以及在量子硬件的约束内调度这些门的时序。数据结构经过优化，可用于编写和编译这些量子电路，从而让用户能够充分利用 NISQ 架构。

以下是最简单的“hello world”程序：

import cirq
 
# Pick a qubit.
qubit = cirq.GridQubit(0, 0)
 
# Create a circuit
circuit = cirq.Circuit.from_ops(
    cirq.X(qubit)**0.5,  # Square root of NOT.
    cirq.measure(qubit, key='m')  # Measurement.
)
print("Circuit:")
print(circuit)
 
# Simulate the circuit several times.
simulator = cirq.google.XmonSimulator()
result = simulator.run(circuit, repetitions=20)
print("Results:")
print(result)
 

如你所见，Cirq 提供了高级语法来管理典型的量子计算抽象，例如电路、量子位上的逻辑运算或度量。正如上面的代码片段所示，Cirq 提供了对本地模拟的支持，但根据谷歌的说法，Cirq 的高级指令也可以转换为谷歌 Bristlecone 处理器的量子电路，并将用于访问云端版本（当云端 Bristlecone 处理器可用时）。 谷歌提供了更完整的教程，将指导你完成创建量子变分算法的过程，同时还有Cirq 的官方文档。此外，谷歌正在发布OpenFermion-Cirq，一个用于创建低深度量子算法的平台，创建的算法主要针对量子化学问题，通过将化学问题的细节（例如模拟分子和复杂材料的特性）转换为Cirq 电路来创建量子算法。

Cirq 托管在 GitHub 上，可以使用 pip 安装在 Linux、Mac OS X 和 Windows 上：

python -m pip install --upgrade pip
 
python -m pip install cirq
 

Cirq 早期采用者包括 Zapata Computing 、 QC Ware 、 Quantum Benchmark 等。

查看英文原文： Google Cirq: a Python Open Source Library for Quantum Computing