Pennylane是用于量子计算机可区分编程的Python 3软件框架。该库为近期量子计算设备提供了统一的体系结构,支持量子和连续变化的范例。 Pennylane的核心特征是能够以与经典技术(例如反向传播)兼容的方式来计算变异量子电路的梯度。因此,Pennylane扩展了在优化和机器学习中常见的自动分化算法,以包括量子和混合计算。插件系统使该框架与任何基于门的量子模拟器或硬件兼容。我们为硬件提供商提供插件,包括Xanadu Cloud,Amazon Braket和IBM Quantum,允许Pennylane优化在公开访问的量子设备上运行。在古典方面,Pennylane与加速的机器学习库(例如Tensorflow,Pytorch,Jax和Autograd)接口。 Pennylane可用于优化变分的量子本素体,量子近似优化,量子机学习模型和许多其他应用。
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