结构识别
识别问题中的稀疏性、局域性、谱结构、对称性以及可编码特征。
构建 QPU 时代的计算基础
我们研究如何将复杂问题解析为基础量子计算原语,并最终转化为量子处理器能够高效执行的计算过程。
我们不会把模拟结果等同于量子优势。虚拟 QPU 用于快速迭代、噪声建模、资源估计和原语筛选;真实 QPU 用于检验这些方法在真实量子硬件上的可执行性和实际表现。
人类不断创造越来越复杂的计算。但每一次计算范式的跃迁,都始于对最基本计算结构的重新发现。量子计算正在打开新的物理计算空间,而连接现实问题与量子硬件之间,仍缺少足够成熟的抽象层。
QPU 是利用量子力学规律进行信息处理和计算的核心处理单元。它通过操控量子态执行量子算法,是量子计算机真正完成量子计算的核心硬件。
QPRIMORA 专注于 QPU 之上的计算智能层——让复杂问题逐步变成 QPU 可以理解和高效执行的计算结构。
我们的核心研究假说:未来大规模量子计算需要一组可复用、可优化、可映射到不同 QPU 的基础计算原语。QPRIMORA 正在寻找、验证并工程化这些原语。
识别问题中的稀疏性、局域性、谱结构、对称性以及可编码特征。
研究 State Preparation、Operator Encoding、Hamiltonian Evolution、QSP/QSVT、Spectral Estimation 与 Sampling 等候选基础原语。
不仅比较理论复杂度,也计算编码、量子资源、误差、测量和执行深度等真实成本。
把高层量子计算结构进一步转化为真实 QPU 可以执行和验证的操作。
拆解主流量子算法,建立问题结构、计算原语与资源需求之间的映射。
建立量子资源、编码成本与可执行性评估框架。
构建带噪声、拓扑、门时长和测量模型的模拟验证环境。
在真实超导量子硬件上验证编译、原语和执行方法。
QPRIMORA 的目标是建立一个可以系统发现、比较、验证和工程化量子计算基础原语的研究与软件平台,并实现跨平台量子硬件器件的验证。
元,代表 fundamental element 与 primitive——构成复杂系统的基本单元。
初,代表 origin 与 beginning——从最初的问题重新理解计算。
量子,代表一个新的物理计算范式。
欢迎量子计算研究团队、QPU 开发者、大学与国家实验室、产业合作伙伴及长期技术投资者与我们交流。
contact@qprimora.com