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Pourquoi est-il important d’estimer les ressources nécessaires pour exécuter un algorithme quantique ?
Les ordinateurs quantiques ne peuvent exécuter qu’un nombre limité d’algorithmes à la fois. Vous devez donc ignorer les algorithmes qui nécessitent de nombreuses ressources.
Les ordinateurs quantiques étant une technologie coûteuse, vous devez estimer le coût d’un algorithme afin de prendre la meilleure décision économique.
L’estimation des ressources nous permet d’affiner les solutions quantiques à exécuter sur les futurs ordinateurs quantiques, en faisant des choix quant à la conception de l’architecture et des schémas QEC.
L’estimateur de ressources Azure Quantum prend un modèle de qubit physique, qubitParams, comme paramètre cible. Parmi les affirmations suivantes, laquelle est vraie ?
qubitParams
Vous pouvez choisir parmi six modèles de qubit prédéfinis. En outre, chacune de leurs valeurs pouvant être mise à jour. Vous pouvez modifier des modèles existants et en créer d’autres.
Vous pouvez choisir parmi deux modèles qubit prédéfinis, le code surface et le code Floquet.
Vous pouvez choisir parmi six modèles de qubit prédéfinis, vous ne pouvez pas personnaliser leurs paramètres.
L’estimateur de ressources évalue les estimations de ressources pour un algorithme quantique. Quelle est la sortie de l’estimateur de ressources ?
L’estimateur de ressources génère le coût économique estimé de l’exécution de l’algorithme et son temps d’exécution.
L’estimateur de ressources génère le nombre de qubits physiques et le temps d’exécution d’un algorithme quantique pour chacun des fournisseurs de matériel quantique disponibles dans Azure Quantum.
L’estimateur de ressources génère des estimations physiques et logiques, telles que le nombre de portes de rotation, le nombre de qubits, les estimations QEC, les paramètres de fabrique T et le runtime total.
Vous devez répondre à toutes les questions avant de vérifier votre travail.
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