概要

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おめでとうございます。

このモジュールでは、次のことを学習しました。

  • リソース予測とは何か。
  • Azure Quantum リソース推定ジョブの入力パラメーターをカスタマイズする方法。
  • 量子アルゴリズムのリソースを予測する方法。
  • さまざまな量子ビット テクノロジとアーキテクチャを比較する方法。

次のステップ

リソース予測について理解したため、実験を行って知識を深めることができます。

  • 別の Q# プログラムのリソース要件を見積もってみてください。
  • 量子ビット パラメーターと QEC スキームが論理量子ビットの誤り訂正コード距離にどのような影響を与えるかについて調べます。
  • 出力データを使用して、論理量子ビット プロパティを派生させます。
  • テーブルを使用して、他の定義済みの量子ビット パラメーターを試すか、独自にカスタマイズした量子ビット パラメーターを使用します。

詳細情報

リソース推定機能の詳細については、次のリソースを参照してください。