Qiboml：面向量子-经典混合机器学习的编排
量子物理
2025-10-15 v1
摘要
我们提出 Qiboml—a 一个开源软件库，用于在混合机器学习工作流程中编排量子与经典组件。该库基于 Qibo 的量子计算能力，集成流行机器学习框架如 TensorFlow 与 PyTorch，Qiboml 能够构建可运行于广泛后端的量子与混合模型：(i) 多线程 CPU、GPU 及多 GPU 系统，用于基于状态矢量或张量网络方法的仿真；(ii) 量子处理单元，既有本地部署亦可通过云服务提供商访问。本文展示了其功能特性，包括多样化的仿真选项、噪声感知仿真，以及实时错误矫正与校准。
关键词
引用
@article{arxiv.2510.11773,
title = {Qiboml: towards the orchestration of quantum-classical machine learning},
author = {Matteo Robbiati and Andrea Papaluca and Andrea Pasquale and Edoardo Pedicillo and Renato M. S. Farias and Alejandro Sopena and Mattia Robbiano and Ghaith Alramahi and Simone Bordoni and Alessandro Candido and Niccolò Laurora and Jogi Suda Neto and Yuanzheng Paul Tan and Michele Grossi and Stefano Carrazza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.11773},
year = {2025}
}
备注
14 pages, 13 figures. Package available at: https://github.com/qiboteam/qiboml