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量子アルゴリズムを実行するために必要なリソースを推定することが重要なのはなぜですか?

量子コンピューターでは、一度に実行できるアルゴリズムの数が限られているため、多くのリソースを必要とするアルゴリズムは放棄する必要があります。

量子コンピューターはコストの高いテクノロジであり、最適な経済的決定を行うには、アルゴリズムのコストを推定する必要があります。

リソース推定では、アーキテクチャ設計と QEC スキームについて選択することで、将来の量子コンピューターで実行される量子ソリューションを調整できます。

Azure Quantum リソース推定器では、物理量子ビットモデル "qubitParams" をターゲットパラメーターとして受け取ります。次の記述のうち、正しいものはどれですか?

6 つの定義済み量子ビットモデルから選択でき、それぞれの値を更新できます。既存のモデルを変更したり、新しいモデルを作成したりできます。

Surface コードと Floquet コードという 2 つの定義済みの量子ビットモデルから選択できます。

6 つの定義済み量子ビットモデルから選択できますが、そのパラメーターをカスタマイズすることはできません。

リソース推定器は、量子アルゴリズムのリソース推定を評価します。リソース推定ジョブの出力は何ですか?

Resource Estimator により、アルゴリズムとそのランタイムを実行した場合の推定経済コストが出力されます。

リソース推定器では、Azure Quantum で使用できる各量子ハードウェアプロバイダーの物理量子ビットの数と量子アルゴリズムの実行時間が出力されます。

リソース推定器では、回転ゲートの数、QEC の推定、T ファクトリパラメーター、物理量子ビットと実行時間の合計など、物理的および論理的な推定が出力されます。

作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。