cirq

仓库创建 2025年10月20日最近提交 8 小时前SkillHot 收录 20 天前

▸ 精选理由

适合面向 Google 量子平台的低级电路设计与噪声建模研究者。

▸ 风险提示

运行真实硬件需 Google 量子服务权限与配额。

这个 Skill 做什么

用于设计、模拟并在 Google 量子硬件上运行量子电路的 Python 框架。

在 Python 里设计、模拟并把量子电路提交到 Google Quantum AI 硬件上跑的框架，适合做面向噪声的 NISQ 电路和底层电路调优。需要跑 Google 后端、做噪声建模或量子表征实验时用它；如果目标是 IBM 硬件可选 qiskit，做量子 ML 可考虑 pennylane。特点是与 Google 后端集成紧密、对电路级别控制和噪声建模支持强。

▸ 展开 SKILL.md 英文原文

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

开发编程量子计算电路设计Google 硬件通用

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安装 / 使用

给你的 Agent 一句话（通用）

帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/main/skills/cirq/SKILL.md

或 curl 直取 SKILL.md

curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/main/skills/cirq/SKILL.md"

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# Cirq - Quantum Computing with Python

Cirq is Google Quantum AI's open-source framework for designing, simulating, and running quantum circuits on quantum computers and simulators.

## When to Use This Skill

Use this skill when:
- Building, simulating, or optimizing NISQ circuits in Python
- Running jobs on Google Quantum AI processors (via `cirq-google`) or partner backends (IonQ, Azure Quantum, AQT, Pasqal)
- Modeling noise, compiling to hardware gatesets, or designing characterization experiments
- Using parameter sweeps, transformers, or the ReCirq experiment patterns

For IBM hardware use **qiskit**; for quantum ML with autodiff use **pennylane**; for physics simulations use **qutip*

via SKILL·HOT · 数据来自 GitHub 公开信息 · 原文版权归作者所有