pyqpanda3 文档

量子计算 Python SDK

pyqpanda3

从第一条量子线路到硬件感知工作流，pyqpanda3 文档将教程、API、概念和实战路径组织成一套清晰的量子开发控制台。

快速开始 API 参考

QUANTUM RUNBOOK

01pip install pyqpanda3

02from pyqpanda3.core import QProg, CPUQVM

03build -> run -> get_counts

最新版本v0.5.12026-10-27QCloud 接入简化、纠错配置与拓扑约束随机电路阅读发布博客 ->

37+内置量子门

覆盖常用单比特、多比特和变分门，适合从教学样例扩展到真实算法。

6仿真后端

覆盖 CPUQVM、GPUQVM、密度矩阵、稳定子和振幅查询等执行路径，方便验证不同实验场景。

7噪声信道

用于模拟退相干、测量误差和硬件约束，让实验结果更接近真实设备。

GPU加速支持

面向更大规模线路和批量实验，提供高性能计算入口。

Documentation Matrix

选择文档入口

按任务进入文档：学习基础、查询接口、复现实验、追踪版本，或理解底层理论。

教程

量子基础、线路构建、仿真、噪声、变分线路和云计算的循序教程。

操作指南

Bell 态、GHZ 态、Grover、VQE、QAOA 和 IR 转换等任务型指南。

API 参考

核心模块、哈密顿量、量子信息、QCloud、可视化和工具模块。

概念

量子门、噪声模型、线路转换、量子信息与变分算法的理论背景。

博客

版本公告、工作流解析和面向实践的量子计算文章。

发布说明

查看 pyqpanda3 各版本的功能、修复和迁移提示。

Learning Vector

推荐学习路线

第一次使用 pyqpanda3 时，可以按这三步快速建立完整上下文。

01
init
安装并运行
配置环境，完成第一个 pyqpanda3 程序。
->
02
circuit
构建量子线路
学习线路、量子门、测量和动态线路。
->
03
optimize
进入高级工作流
探索变分线路、噪声仿真和线路转换。
->

Executable Pattern

从安装到运行，一屏完成

保留最短路径：安装 SDK、构建量子程序、运行 CPUQVM 并读取测量计数，再进入更复杂的噪声、云端和线路转换工作流。

bell_state.py

01pip install pyqpanda3
02from pyqpanda3.core import CPUQVM, QProg, H, CNOT, measure
03prog = QProg()
04prog << H(0) << CNOT(0, 1)
05prog << measure([0, 1], [0, 1])
06qvm = CPUQVM()
07qvm.run(prog, shots=1000)
08counts = qvm.result().get_counts()

准备写第一个量子程序？

从快速开始进入，几分钟内完成安装、线路构建和仿真运行。

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