Der aktuelle Standing des Quantum Software program Stacks

die meisten Leute wussten etwas über Quantenphysik, aber es conflict größtenteils Theorie und klang vielleicht ein wenig nach Science-Fiction. Aber seit IBM Qiskit herausgebracht und den Zugang zu seiner {Hardware} geöffnet hat, gibt es weitere Fortschritte im Quantencomputing. Menschen mit unterschiedlichen Disziplinen und Hintergründen könnten Code für Quanten schreiben und ihn auf tatsächlichen Geräten ausführen.

Obwohl im letzten Jahrzehnt viele erstaunliche Durchbrüche auf diesem Gebiet erzielt wurden, ist die Softwareseite des Quantencomputings immer noch sehr unterentwickelt.

Allerdings erkennt jeder Akteur auf diesem Gebiet, vom Enthusiasten über den Entwickler bis zum Forscher, die Bedeutung des Aufbaus eines ausgereiften Quantensoftware-Stacks. Letzten Monat (Februar 2026) haben einige Forschungslabore und Unternehmen das eingeführt Quantensoftware-Allianz: eine Zusammenarbeit mit dem Ziel, die Quantensoftware-Group aufzubauen und zu unterstützen.

Daher gibt es keinen besseren Zeitpunkt als jetzt, einen Schritt zurückzutreten und einen Blick auf den Aufbau des Quantensoftware-Stacks zu werfen. In diesem Artikel werde ich Sie durch die Landschaft der heutigen Quantencomputing-Programmierung führen. Wir werden das Design, die Ausführung, das Debuggen und die Orchestrierung von Algorithmen untersuchen und die wichtigsten derzeit verfügbaren Ansätze und Instruments hervorheben.

Computermodelle/Workflows

Im Kern handelt es sich bei der Quantenprogrammierung nicht nur um eine „andere Sprache“, die auf vorhandenen Computern implementiert wird. Quantencomputer rechnen mit Qubits (Informationseinheiten, die Überlagerung und Verschränkung nutzen), wodurch sich die mathematischen und operativen Modelle grundlegend von klassischen Bits unterscheiden. Diese Unterschiede ziehen sich durch alle Schichten des Software program-Stacks und schaffen neue Anforderungen an Sprachen, Compiler, Laufzeitsysteme und Debugging-Instruments.

Bevor wir über Instruments sprechen, sollten wir einen Schritt zurücktreten und verstehen Welche Arten von Quantenberechnung wir programmieren heute. Mit anderen Worten: Wie kann ich heute einen Quantenalgorithmus beschreiben? Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Quantenalgorithmen zu beschreiben:

1. Gate-basiert (Schaltungsmodell)

Dies ist der am weitesten verbreitete Ansatz für allgemeine Quantenalgorithmen wie z Grovers Suche oder die Quanten-Fourier-Transformation. Programme werden als Sequenzen von Quantengattern ausgedrückt, die auf Qubits angewendet werden und Schaltkreise bilden, die klassischen Logikschaltkreisen ähneln. Gate-basiertes Quantencomputing ist universell.

Das heißt, mit den richtigen Toren und FehlerkorrekturEs kann jeden Quantenalgorithmus implementieren.

2. Analog- und Spezialmodelle

Nicht alle Quantencomputing-Modalitäten verwenden Gates, um Algorithmen zu implementieren. Zum Beispiel, Quantenglühen ermöglicht es dem System, sich in einen Niedrigenergiezustand zu entwickeln und so kombinatorische Probleme zu lösen. Ein weiteres Beispiel ist Hamilton-Simulation und analoge Dynamik, die in physikalischen Simulationen verwendet wird.

Diese Modelle erfordern im Vergleich zu Schaltsprachen häufig andere Schnittstellen. Denken Sie an diese beiden Modalitäten wie Allzweck-Computing und eingebettete Systeme.

3. Hybride quantenklassische Arbeitsabläufe

Quantencomputer erfordern heute Fehlertoleranz. Aber auch in Zukunft werden die meisten Quantencomputer nicht eigenständig sein. Praktische Quantenprogramme führen oft hybride Arbeitsabläufe aus: umfangreiche klassische Vorverarbeitung, eine Quanten-Subroutine und klassische Nachverarbeitung.

Diese Pipelines erfordern Systeme, die die Kommunikation zwischen mehreren Umgebungen ermöglichen und oft in der Cloud laufen.

Abstraktionen der Quantenprogrammierung

Nachdem wir nun eine ungefähre Vorstellung von den verschiedenen Modalitäten zur Implementierung von Quantenalgorithmen haben, können wir die Abstraktionsebenen in der Quantenprogrammierung diskutieren. Die Quantenprogrammierung umfasst ein Spektrum von hardwarenahen Befehlssätzen bis hin zu algorithmischen Sprachen auf hoher Ebene.

Darstellungen auf niedriger und mittlerer Ebene

Fangen wir ganz unten an und gehen nach oben!

• QASM: Eine hardwareunabhängige Quantenassemblysprache, die als Kompilierungsziel für viele Frameworks verwendet wird. QASM wurde entwickelt, damit Programmierer mithilfe verschiedener Programmiersprachen/-bibliotheken Code für unterschiedliche {Hardware} schreiben können.
• Quil (Quantum Instruction Set Structure): Von Rigetti entworfen, führt es ein gemeinsames quantenklassisches Speichermodell ein, das von Python-Bibliotheken wie unterstützt wird pyQuil.
• OpenPulse: Quantencomputer sind gewissermaßen analoge Pc. Jedes Quantengatter kann als Impuls (eine elektromagnetische Welle) implementiert werden, der an das Qubit angelegt wird. OpenPulse wurde von IBM eingeführt, um Benutzern eine bessere Kontrolle über die {Hardware} zu ermöglichen.

Diese Sprachen bieten eine strenge Kontrolle über Gate-Sequenzen, erfordern jedoch mehr Fachwissen und sind nicht leicht zu beherrschen.

Excessive-Stage-Frameworks

Mit Frameworks in bekannten Sprachen wie Python können Entwickler Quantenprogramme mithilfe von Abstraktionen erstellen und testen, die der klassischen Programmierung ähneln. Dies ist die gebräuchlichste Methode zur Implementierung und Erforschung von Quantenalgorithmen.

• Qiskit – Python-basiertes SDK von IBM, das nach wie vor einer der am häufigsten verwendeten Stacks für Schaltungskonstruktion, Optimierung und {Hardware}-Concentrating on ist.
• Qrisp – Ein neueres Excessive-Stage-Framework, das klassische Programmierkonstrukte (Variablen, Schleifen, Kontrollfluss) in die Generierung von Quantenschaltungen einbringt und gleichzeitig Low-Stage-Particulars für Sie verwaltet.

Andere Frameworks umfassen Cirq, TKet, QuTipUnd PennyLane. Die Algorithmen dieser Frameworks erleichtern die Konstruktion von Quantenalgorithmen, was für die Quantenausbildung und das Prototyping von entscheidender Bedeutung ist.

#A easy Python code producing an entangled pair

from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit_aer import AerSimulator
from qiskit import transpile

# Create a Bell state circuit
qc = QuantumCircuit(2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure_all()

# Simulate
sim = AerSimulator()
compiled = transpile(qc, sim)
outcome = sim.run(compiled, pictures=1024).outcome()

print(outcome.get_counts())

Quantenspezifische Sprachen

Dabei handelt es sich um Sprachen, die speziell zum Ausdruck der Quantenlogik entwickelt wurden. Die beiden beliebtesten sind:

• Q#: eine domänenspezifische Hochsprache von Microsoft für skalierbare Quantenalgorithmen; Es integriert klassische und Quantenlogik mit Überprüfungen zur Kompilierungszeit und einem auf Quantenoperationen zugeschnittenen Typensystem.
• Silq: eine höhere Programmiersprache für Quantencomputing mit einem starken statischen Typensystem, entwickelt an der ETH Zürich.

Die schwierige Frage: Simulatoren oder {Hardware}?

Wenn Sie sich heute dazu entschließen, ein Quantenprogramm zu schreiben, würden Sie eine Abstraktionsebene wählen (höchstwahrscheinlich Python mit Qiskit oder PennyLane). Sobald Sie dann Ihre Schaltung aufgebaut haben, werden Sie sich wahrscheinlich fragen: „Wo bleibt mein Programm?“ laufen?“

Das ist eine sehr berechtigte Frage! Und Sie haben zwei Möglichkeiten: Sie können es entweder auf einem Simulator oder auf tatsächlicher {Hardware} ausführen.

Quantensimulatoren

Klassische Simulatoren führen Quantenschaltungen bis zu einer ordentlichen Qubit-Anzahl aus (meist 23–30 Qubits). Dies ist für die Entwicklung vor der Bereitstellung auf echter {Hardware} sehr nützlich.

• Viele Frameworks umfassen integrierte Zustandsvektor- oder Dichtematrixsimulatoren.
• Simulatoren sind für das Debuggen und die Validierung unerlässlich, bevor sie auf echter {Hardware} ausgeführt werden.

Cloud-{Hardware}

Allerdings können klassische Pc keine größeren Quantensysteme simulieren (wenn sie das täten, bräuchten wir keinen Quantencomputer!). Glücklicherweise bieten große Cloud-Anbieter mittlerweile Zugriff auf echte Quantenprozessoren:

Diese Dienste bieten typischerweise API-Zugriff, Backends mit echten Qubits und Jobplanungssysteme. Leider gewähren nicht alle dieser Unternehmen einen kostenlosen Zugang, aber ich weiß mit Sicherheit, dass IBM ein paar Minuten Rechenzeit professional Monat kostenlos anbietet.

Eine weitere Möglichkeit, auf Quantenhardware zuzugreifen, besteht darin, Dienste zu nutzen, die ein vollständiges On-line-Ökosystem bereitstellen. Über diese Web sites können Sie kaufen Token um von einem Ort aus auf unterschiedliche {Hardware} zuzugreifen. Einige Beispiele für solche Dienste sind:

Testen und Debuggen im Quantum Software program Engineering

Klassische Programmierer kennen den Wert von Unit-Checks und Debuggern. Im Quantencomputing sind diese Praktiken gerade erst im Entstehen begriffen. Quantensysteme verhalten sich anders und wir haben immer noch keine konkrete Idee für die Entwicklung von Instruments, die das Debuggen von Quantenprogrammen effizient machen.

Heutzutage müssen Programmierer alles von Hand erledigen und oft die Mathematik der Schaltung verstehen, um herauszufinden, was schief gelaufen ist, wenn die Ausgabe nicht den Erwartungen entspricht. Der Schwerpunkt meiner Doktorarbeit lag auf dem Testen und Debuggen einer Quantenschaltung. Der Kern meiner Arbeit bestand darin, ein strukturiertes Framework für das Debuggen von Schaltungen einzuführen, indem ich gängige Schaltungsblocktypen kategorisierte und maßgeschneiderte Debugging-Strategien vorschlug.

Diese Artwork von Werkzeugen ist wichtig für die Weiterentwicklung des Quantensoftware-Stacks. Da Fehler in Quantenschaltkreisen subtil sein können, können Fehler auf eine falsche Reihenfolge der Qubits, eine fehlerhafte Nichtberechnung oder falsch kalibrierte Phasen zurückzuführen sein! Außerdem sind diese Fehler nicht immer allein aus den Ausgabestatistiken ersichtlich.

Eine weitere einzigartige Herausforderung im Quantensoftware-Engineering besteht darin, Excessive-Stage-Logik effizient in hardwarekompatible Anweisungen zu übersetzen und dabei Korrektheit und Genauigkeit sicherzustellen.

Quantencompiler und -transpiler führen Aufgaben wie Qubit-Mapping, Gate-Zerlegung und Fehlerminderungsvorbereitung aus (ähnlich der klassischen EDA, jedoch mit quantenspezifischen Einschränkungen wie Dekohärenz und dem No-Cloning-Prinzip).

Wo sind wir und wohin gehen wir?

Allerdings ist die Quantenhardware noch nicht vollständig ausgereift. Wir können darauf noch keine Anwendungen in Originalgröße oder komplexe Systemsimulationen erstellen, aber die Hardwareforscher arbeiten härter denn je daran, uns an diesen Punkt zu bringen. Daher muss die Softwareseite aufholen und mit aktueller und zukünftiger {Hardware} kompatibel sein, damit wir sie nutzen können. Die Quantenprogrammierung befindet sich heute an einem aufregenden Wendepunkt:

• Sprachen und SDKs Machen Sie die Entwicklung von Quantenalgorithmen zugänglich.
• Cloud-Dienste den Zugang zu echten Quantenprozessoren demokratisieren.
• Debugging- und Testtools beginnen, den klassischen Erwartungen gerecht zu werden.
• Designautomatisierung und Compiler reduzieren die Belastung durch Low-Stage-Engineering.

Aber es bleiben Software program-Herausforderungen bestehen: Wie schreibt man Quantenprogramme am besten, wie testen wir sie und wie debuggen wir sie, wenn etwas schief geht? Der Bedarf an robusteren Software program-Engineering-Praktiken in der Quantenwelt steigt von Tag zu Tag.

Deshalb schreibe ich allen Datenwissenschaftlern, die sich für Quantencomputing interessieren, um Ihnen mitzuteilen, dass jetzt der ideale Zeitpunkt zum Erkunden, Experimentieren und Mitwirken ist!