新品发布|本源开放量子应用框架pyQPanda，可在多种量子计算硬件上开发应用
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[导读] 量子计算机是一种未来的高性能计算机，在科学家的不断努力下，量子计算的硬件和软件方面都得到了惊人的发展。在两个月前，本源量子团队发布了基于C++的高性能量子计算框架QPanda 2。现在，QPanda诞生了它的第一个衍生应用 - 量子应用框架pyQPanda。pyQPanda专注于协助开发者构建量子应用，并且允许开发者在各种量子计算硬件上测试这些程序。
我们兴奋地宣布，距离开源量子计算框架QPanda 2发布仅两个月，QPanda就诞生了它的第一个衍生应用 – 量子应用框架pyQPanda。
9月21日，本源量子软件研发团队发布了pyQPanda，这是一款基于QPanda的量子应用框架。在这里，您可以通过寥寥几行代码创建一个量子应用，或者让您现有的代码轻松获得量子加速。pyQPanda完全自主研发，并且已经遵循Apache协议发布到pypi平台上，您可随时下载该软件。
pyQPanda利用python编写，提供了丰富的算法集合——用于优化问题的QAOA算法，用于量子化学问题的VQE算法，等等。通过引入pyQPanda，您可以将封装好的代码插入到Python程序片段中，从而可以在量子计算机上加速解决这些问题。
pyQPanda发布页
快速便捷地开发量子应用
无需考虑硬件约束
包含大量实用算法模块
pyQPanda可以实现对量子计算机硬件的完全隔离。
以往，由于量子计算机各种架构不完全相同，编写程序会受到某些限制，导致开发的量子程序是针对某一硬件的。在pyQPanda中，底层架构会自动适配量子计算机、量子虚拟机的不同限制因素，从而永远执行“硬件正确”的代码，无论是基于半导体的量子芯片，还是基于超导或者离子阱甚至是拓扑任意子的量子芯片，在pyQPanda和QPanda上衍生出的任何量子程序，都不再要求开发者去考虑指令集、量子比特拓扑结构等等底层信息。
pyQPanda能真正实现一次编写，多次运行
pyQPanda包含1个核心部件：
pyqpanda.utils提供了大量方便进行量子程序开发的函数，例如：
meas_all： 自动对一组量子比特进行测量；
single_gate_apply_to_all：将量子逻辑门作用在所有比特上；
quick_measure： 采用快速方式模拟multi-shots实验。
pyQPanda还包含2个重要的子模块：
pyqpanda.Algorithm算法模块：提供量子化学VQE算法，优化算法QAOA，退火算法等等的函数封装和演示；
pyqpanda.Hamiltonian哈密顿量模块：提供量子哈密顿量的构建和计算，它可以被进一步提供给算法模块进行执行。
使用这些子模块可以直接进行化学分子模拟，解决MaxCut问题以及机器学习问题；或者可以利用开源的API进行二次开发。
如何使用?
我们已经将我们的软件包发布到Python常用的pypi平台上，您现在只需一行代码：
pip install pyqpanda
即可开始体验量子计算应用的开发。
pip install pyqpanda
如果您想要进一步了解QPanda和pyQPanda的具体功能列表，我们提供了一个详细的文档，复制下方链接到浏览器即可了解。
http://www.originqc.com.cn/QPanda/course.html
也可以点击文章末尾“阅读原文”浏览该文档。
本源量子是国内首家以量子计算机的研制、开发和应用为主营业务的公司，核心团队源于中国科学技术大学（中科院量子信息重点实验室），在量子计算固态器件研究方向上已累积逾十五年的经验和人才储备，将是未来国内量子计算产业上的生力军。
目前，本源量子围绕量子芯片、量子测控系统、量子软件（含量子计算机操作软件和各类量子算法软件）、量子云服务和量子人工智能等版块布局量子计算产业链，并已在测控和软件版块上取得了实质性（可应用性）进展。）
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