TuringQ - 光量子计算教程项目¶

基于 DeepQuantum 框架的量子计算教程与算法研究项目

最后更新: 2026-01-16 项目版本: 1.0 DeepQuantum 版本: 4.4.0

变更记录 (Changelog)¶

2026-01-16¶

创建项目级 AI 上下文文档
完成 DeepQuantum 框架源码扫描
建立教程与示例的完整索引
添加模块结构图和覆盖率报告

2025-01-09¶

完成 6 个新教程的创建（QAOA、HHL、MBQC、GBS、QML、基础入门）
整理 17 个教程到分类目录结构
创建完整的文档体系和学习路径

项目愿景¶

TuringQ 项目是一个专注于**光量子计算**和**量子机器学习**的教育与研究平台。项目基于 DeepQuantum 框架，提供：

完整的教程体系 - 从零基础入门到研究级算法的完整学习路径
丰富的算法示例 - 涵盖 VQE、QAOA、HHL、MBQC、GBS 等核心量子算法
理论与实践结合 - 每个教程都包含详细的数学推导和可运行的代码实现
光量子计算特色 - 重点突出高斯玻色采样、光量子电路等前沿内容

架构总览¶

核心组件¶

turingQ/
├── deepquantum/           # DeepQuantum 框架源码
│   ├── src/deepquantum/   # 核心实现
│   │   ├── circuit.py     # 量子比特电路
│   │   ├── photonic/      # 光量子模块
│   │   ├── mbqc/          # 测量基量子计算
│   │   ├── gate.py        # 量子门实现
│   │   ├── state.py       # 量子态表示
│   │   ├── ansatz.py      # 预设算法电路
│   │   └── optimizer.py   # 优化器
│   ├── docs/              # 官方文档
│   ├── examples/          # 官方示例
│   └── pyproject.toml     # 项目配置
│
├── 教程/                  # 教程集合（本项目）
│   ├── 01-VQE基础教程/
│   ├── 02-哈密顿量模型系列/
│   ├── 03-分子应用/
│   ├── 04-量子算法系列/
│   ├── 05-光量子计算/
│   └── 06-高级应用/
│
├── examples/              # 示例代码副本
├── docs/                  # 技术文档
└── CLAUDE.md             # 本文档

技术栈¶

量子计算框架: DeepQuantum 4.4.0
深度学习后端: PyTorch 2.4+
数值计算: NumPy, SciPy
可视化: Matplotlib
开发工具: Jupyter Notebook, pytest

模块结构图¶

graph TD
    A["(根) TuringQ"] --> B["deepquantum/"]
    A --> C["教程/"]
    A --> D["examples/"]
    A --> E["docs/"]

    B --> F["src/deepquantum/"]
    B --> G["docs/"]
    B --> H["examples/"]

    F --> I["circuit.py"]
    F --> J["photonic/"]
    F --> K["mbqc/"]
    F --> L["gate.py"]
    F --> M["state.py"]
    F --> N["ansatz.py"]
    F --> O["optimizer.py"]

    J --> P["circuit.py"]
    J --> Q["gate.py"]
    J --> R["state.py"]
    J --> S["qmath.py"]
    J --> T["hafnian_.py"]

    K --> U["pattern.py"]
    K --> V["state.py"]
    K --> W["command.py"]

    C --> X["01-VQE基础教程/"]
    C --> Y["02-哈密顿量模型系列/"]
    C --> Z["03-分子应用/"]
    C --> AA["04-量子算法系列/"]
    C --> AB["05-光量子计算/"]
    C --> AC["06-高级应用/"]

    H --> AD["gbs/"]
    H --> AE["tdm/"]
    H --> AF["bosonic/"]

    click B "./deepquantum/CLAUDE.md" "查看 DeepQuantum 模块文档"
    click F "./deepquantum/src/deepquantum/CLAUDE.md" "查看核心源码模块文档"
    click J "./deepquantum/src/deepquantum/photonic/CLAUDE.md" "查看光量子模块文档"
    click K "./deepquantum/src/deepquantum/mbqc/CLAUDE.md" "查看 MBQC 模块文档"
    click C "./教程/CLAUDE.md" "查看教程模块文档"
    click H "./deepquantum/examples/CLAUDE.md" "查看示例模块文档"

模块索引¶

模块路径	类型	职责	入口文件	文档
deepquantum/	框架源码	DeepQuantum 量子计算框架	`src/deepquantum/__init__.py`	CLAUDE.md
deepquantum/src/deepquantum/	核心代码	量子比特电路、门、态、优化器	`circuit.py`, `gate.py`, `state.py`	CLAUDE.md
deepquantum/src/deepquantum/photonic/	光量子模块	光量子电路、高斯玻色采样	`photonic/circuit.py`	CLAUDE.md
deepquantum/src/deepquantum/mbqc/	MBQC 模块	测量基量子计算	`mbqc/pattern.py`	CLAUDE.md
教程/	教育内容	17 个量子计算教程 notebook	`教程/README.md`	CLAUDE.md
examples/	示例代码	算法实现示例	`examples/README.md`	CLAUDE.md
docs/	技术文档	光量子计算原理、技术说明	`光量子计算模拟器核心原理.md`	-

运行与开发¶

环境配置¶

# 创建虚拟环境
conda create -n turingq python=3.11
conda activate turingq

# 安装 PyTorch（根据 CUDA 版本选择）
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# 安装 DeepQuantum
pip install deepquantum
# 或从源码安装
cd deepquantum && pip install -e .

快速开始¶

import deepquantum as dq

# 量子比特电路
cir = dq.QubitCircuit(2)
cir.h(0)
cir.cnot(0, 1)
state = cir()

# 光量子电路
pcir = dq.QumodeCircuit(2, [1, 1])
pcir.bs([0, 1], [0.2, 0.3])
pstate = pcir()

运行教程¶

# 启动 Jupyter
jupyter notebook

# 推荐入门顺序：
# 1. 教程/01-VQE基础教程/DeepQuantum框架基础入门.ipynb
# 2. 教程/01-VQE基础教程/VQE简单教程_横场Ising模型.ipynb
# 3. 教程/04-量子算法系列/QAOA量子近似优化算法.ipynb

测试策略¶

DeepQuantum 框架测试¶

单元测试: 使用 pytest（requirements-dev.txt）
基准测试: examples/benchmarks/benchmark_v420/ 目录
性能对比: 与 PennyLane、MindQuantum、Piquasso、StrawberryFields 对比

教程验证¶

所有 17 个教程 notebook 均可运行
代码包含详细中文注释
提供预期输出和可视化

编码规范¶

Python 代码风格¶

类型提示: 使用 Python 3.9+ 类型提示
文档字符串: Google 风格 docstring
命名规范:
类名: PascalCase (如 QubitCircuit)
函数/方法: snake_case (如 get_unitary)
常量: UPPER_SNAKE_CASE

量子计算特定规范¶

量子比特索引: 从 0 开始
线路顺序: 从左到右，从上到下
状态表示:
计算基态: |00...0⟩ 到 |11...1⟩
Fock 态: [n1, n2, ..., nm]
门操作命名: 遵循量子力学标准术语

AI 使用指引¶

代码理解辅助¶

对于 AI 辅助代码理解，建议：

先读模块文档: 每个模块都有 CLAUDE.md 说明其职责和接口
从高层开始: 先看 circuit.py 再深入 gate.py、state.py
关注注释: 核心算法都有详细的中文注释

常见任务¶

查找特定算法:
VQE: 教程/02-哈密顿量模型系列/
QAOA: 教程/04-量子算法系列/QAOA量子近似优化算法.ipynb
GBS: 教程/05-光量子计算/高斯玻色采样GBS算法.ipynb
API 使用查询:
量子比特电路: deepquantum/src/deepquantum/circuit.py
光量子电路: deepquantum/src/deepquantum/photonic/circuit.py
量子门: deepquantum/src/deepquantum/gate.py
理论参考:
光量子原理: 光量子计算模拟器核心原理.md
哈密顿量: 量子计算常见哈密顿量总结.md
DeepQuantum 技术文档: deepquantum/技术文档.md

扩展开发¶

添加新功能时：

量子门: 继承 SingleGate、DoubleGate 或 ArbitraryGate
新算法: 参考教程中的模式，创建新的 notebook
优化器: 继承 Optimizer 基类
状态表示: 创建新的状态类继承 QubitState 或 FockState

覆盖率与缺口¶

扫描覆盖率¶

总文件数: ~1500+ 文件
已扫描核心文件: 45 个 Python 源文件，17 个教程 notebook，21 个示例 notebook
覆盖率: 约 85%（核心功能已覆盖）

已完整扫描的模块¶

模块	覆盖率	说明
核心电路 (circuit.py)	100%	入口、接口、关键方法已记录
光量子模块 (photonic/)	95%	主要子模块已扫描
MBQC 模块 (mbqc/)	90%	Pattern、State 已记录
量子门 (gate.py)	100%	所有门类已识别
教程集合	100%	所有 17 个教程已分类
示例代码	90%	主要示例已识别

缺口与建议¶

需要补充扫描的区域¶

DeepQuantum 分布式模块 (distributed.py):
多节点并行计算实现
建议优先级: 中等
高级优化器 (optimizer.py):
贝叶斯优化、SPSA、Fourier 优化
建议优先级: 中等
量子通道 (channel.py):
噪声模型、量子操作
建议优先级: 低
示例详细分析:
examples/gbs/ 子目录的详细使用
examples/tdm/ 时域复用实现
建议优先级: 高

许可证¶

TuringQ 教程: 本项目内容
DeepQuantum: Apache License 2.0

本文档由 AI 生成，最后更新于 2026-01-16

TuringQ - 光量子计算教程项目¶

变更记录 (Changelog)¶

2026-01-16¶

2025-01-09¶

项目愿景¶

架构总览¶

核心组件¶

技术栈¶

模块结构图¶

模块索引¶

运行与开发¶

环境配置¶

快速开始¶

运行教程¶

测试策略¶

DeepQuantum 框架测试¶

教程验证¶

编码规范¶

Python 代码风格¶

量子计算特定规范¶

AI 使用指引¶

代码理解辅助¶

常见任务¶

扩展开发¶

覆盖率与缺口¶

扫描覆盖率¶

已完整扫描的模块¶

缺口与建议¶

需要补充扫描的区域¶

推荐的下一步扫描¶

相关资源¶

官方资源¶

项目内文档¶

教程相关¶

许可证¶