2026年10月14日・1分で読める
オープンソースの量子ソフトウェアイニシアチブ EigenOrbit は、eigenkit 1.0 をリリースしました。これはApache 2.0ライセンスのPythonライブラリで、量子アルゴリズムを一度記述すれば、コードを変更することなく複数のシミュレータやハードウェアバックエンドで実行できるように設計されています。
pip install eigenkit でインストールすると、このフレームワークは単一のプロバイダー引数の背後にハードウェアコンパイルを抽象化し、PyTorch と scikit-learn のMLパイプラインを8つの古典シミュレータ（NumPy、Qulacs、TensorCircuit、NVIDIA CUDA-Q を含む）と4つのQPUハードウェアアクセスポイント（IBM Qiskit Runtime、IQM Resonance、Amazon Braket、Quandela Perceval）に接続します。
| [ サポートされているバックエンドと実行フレームワーク ] | |
|---|---|
| カテゴリ | 統合プロバイダーとインフラストラクチャ |
| • シミュレータ (8) | • NumPy（組み込み、依存関係ゼロ）、PennyLane、Qiskit、Qiskit Aer（Dense & MPS）、Qulacs、qsim、TensorCircuit、およびNVIDIA CUDA-Q。 |
| • QPUハードウェア (4) | • IBM Quantum（Qiskit Runtime）、IQM（Resonance）、Amazon Braket、およびQuandela Perceval（フォトニック量子コンピューティング）。 |
| • MLおよびコストツール | • PyTorch nn.Moduleレイヤー、scikit-learn推定器、Wilcoxon統計的有意差ベンチマーク、およびQPU提出前コスト警告。 |
このライブラリには、組み込みの古典対量子ベンチマークツールと、課金対象のQPUハードウェアジョブに対する自動の提出前コスト警告も含まれています。
GitHubのソースリポジトリはこちらで確認し、eigenkitドキュメントの開発者ガイドラインはこちらで参照してください。
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