TensorCircuit-NG：面向量子计算与量子仿真的通用、可组合且可扩展平台
量子物理
2026-02-17 v1
摘要
我们present了TensorCircuit-NG，这是一个下一代量子软件平台，旨在搭建量子物理、人工智能与高性能计算之间的鸿沟。超越传统电路仿真器的范畴，TensorCircuit-NG建立了统一的、基于张量的编程范式，将量子电路、张量网络和神经网络融合为单个、端到端可微分计算图。基于行业标准的机器学习后端(JAX、TensorFlow、PyTorch)，该框架引入了对近似电路仿真、模拟动态、费米高斯状态、qudit系统以及可扩展噪声建模的全面功能。为解决深层量子电路的指数复杂度，TensorCircuit-NG实现了先进的分布式计算策略，包括自动数据并行和模型并行张量网络切片。我们在GPU集群上验证了这些功能，演示了分布式变分量子算法实现近线性加速。TensorCircuit-NG支持的典型应用包括CIFAR-100计算机视觉的端到端量子机器学习、通过经典阴影实现量子态到神经网络的高效管道，以及用于many-body物理的张量网络状态的可微分优化。
引用
@article{arxiv.2602.14167,
title = {TensorCircuit-NG: A Universal, Composable, and Scalable Platform for Quantum Computing and Quantum Simulation},
author = {Shi-Xin Zhang and Yu-Qin Chen and Weitang Li and Jiace Sun and Wei-Guo Ma and Pei-Lin Zheng and Yu-Xiang Huang and Qi-Xiang Wang and Hui Yu and Zhuo Li and Xuyang Huang and Zong-Liang Li and Zhou-Quan Wan and Shuo Liu and Jiezhong Qiu and Jiaqi Miao and Zixuan Song and Yuxuan Yan and Kazuki Tsuoka and Pan Zhang and Lei Wang and Heng Fan and Chang-Yu Hsieh and Hong Yao and Tao Xiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.14167},
year = {2026}
}
备注
33 pages, 4 figures, the software framework is open-sourced at https://github.com/tensorcircuit/tensorcircuit-ng