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PennyLane/fr: Difference between revisions
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PennyLane s'intègre de manière transparente avec des librairies d'apprentissage automatique populaires telles que TensorFlow et PyTorch, et vous permet d'utiliser les outils d'apprentissage automatique pour construire des modèles d'apprentissage automatique quantiques hybrides et optimiser les circuits quantiques. | PennyLane s'intègre de manière transparente avec des librairies d'apprentissage automatique populaires telles que TensorFlow et PyTorch, et vous permet d'utiliser les outils d'apprentissage automatique pour construire des modèles d'apprentissage automatique quantiques hybrides et optimiser les circuits quantiques. | ||
=== Optimisation de circuits quantiques === | === Optimisation de circuits quantiques === | ||
En utilisant des techniques d'optimisation différentiables et en combinant les méthodes de différenciation classiques et quantiques, PennyLane | En utilisant des techniques d'optimisation différentiables et en combinant les méthodes de différenciation classiques et quantiques, PennyLane optimise les paramètres des circuits quantiques afin de résoudre des problèmes variés. | ||
=== Outils de visualisation === | === Outils de visualisation === | ||
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PennyLane est un projet à code source ouvert avec une communauté active de développeurs et d'utilisateurs. Le projet est constamment mis à jour avec de nouvelles fonctionnalités et améliorations, et tous peuvent contribuer au développement de la plateforme. | PennyLane est un projet à code source ouvert avec une communauté active de développeurs et d'utilisateurs. Le projet est constamment mis à jour avec de nouvelles fonctionnalités et améliorations, et tous peuvent contribuer au développement de la plateforme. | ||
== Utiliser PennyLane avec MonarQ == | == Utiliser PennyLane avec MonarQ == | ||
[[MonarQ]] est conçu pour être programmé avec Snowflurry, une bibliothèque logicielle programmée en Julia et développée par Anyon Systems. Par contre, grâce au plugiciel pennylane-snowflurry, les circuits PennyLane peuvent être créés en utilisant Snowflurry en arrière-plan. Cela permet d’exécuter des circuits sur [[MonarQ]] tout en bénéficiant des fonctionnalités et de l'environnement de développement offerts par PennyLane. Voir la documentation [https://github.com/calculquebec/pennylane-snowflurry\ PennyLane-Snowflurry] pour | [[MonarQ]] est conçu pour être programmé avec Snowflurry, une bibliothèque logicielle programmée en Julia et développée par Anyon Systems. Par contre, grâce au plugiciel pennylane-snowflurry, les circuits PennyLane peuvent être créés en utilisant Snowflurry en arrière-plan. Cela permet d’exécuter des circuits sur [[MonarQ]] tout en bénéficiant des fonctionnalités et de l'environnement de développement offerts par PennyLane. Voir la documentation [https://github.com/calculquebec/pennylane-snowflurry\ PennyLane-Snowflurry] pour les guides d’installation et d’usage. | ||
== Création de l'environnement virtuel pour l'utilisation de PennyLane == | == Création de l'environnement virtuel pour l'utilisation de PennyLane == | ||
Créons l'environnement virtuel Python pour l'utilisation de PennyLane. | Créons l'environnement virtuel Python pour l'utilisation de PennyLane. | ||