GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Circuits variationnels et apprentissage quantique v1.0.0
Utilisez cette ressource pour construire et optimiser des circuits quantiques variationnels
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install variational-quantum-circuitsSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent écrit le circuit paramétré, calcule les gradients et optimise les paramètres, puis vérifie le résultat sur simulateur avant de passer à un autre matériel. Vous obtenez du code PennyLane et les vérifications à effectuer.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- Apache-2.0
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Compatible avec- Claude Code
- Codex
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : cas d'usage, installation, flux de travail et démarrage rapide
- references/ : fonctionnalités avancées, dispositifs, optimisation, chimie quantique et apprentissage
Pour qui
- Vous voulez un modèle hybride quantique-classique en PyTorch
- Vous estimez une énergie moléculaire par VQE
Pas pour qui
Étiquettes
- PennyLane
- VQE
- quantique
À propos
Vous dites
« Écris un circuit variationnel à deux qubits et optimise ses paramètres pour minimiser une énergie. »
Skill publiée par k-dense-ai sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de construire et optimiser des circuits quantiques variationnels
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/advanced_features.md7,9 Ko
- references/devices_backends.md9 Ko
- references/getting_started.md4,1 Ko
- references/optimization.md6,9 Ko
- references/quantum_chemistry.md7,6 Ko
- references/quantum_circuits.md5,1 Ko
- references/quantum_ml.md6,6 Ko
- SKILL.md7,2 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- k-dense-ai
- Source
- github.com/k-dense-ai/scientific-agent-skills/tree/5f2bc0341354fd5590aef76a533ada1e1e5b4e62/skills/pennylane
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« pennylane » (k-dense-ai, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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