EPIPHYS · QUANTUM SIMULATION PLATFORM · V0.78

QuantumSim

物 理 仿 真 平 台

基于 Rust 原生实现的量子电路仿真环境, 覆盖 Shor 因子分解 / HHL 线性求解 / Grover 搜索 / QFT / MPS 张量网络 / GPU 加速。兼容 OpenQASM 2.0/3.0 标准, Sabre 路由编译器, 21 种量子门原生支持。

28
最大量子比特
GPU wgpu 22 后端 · 2GB VRAM
21
种量子门
H/X/Y/Z/S/T/CNOT/Toffoli/...
128
FFI 接口
C ABI · Python · WASM 多语言
10000+
MPS 比特容量
低纠缠态高效表示
Rust 1.96 · wgpu 22 · OpenQASM 3.0 · Apache-2.0 · 学习教学版
PART I · INTERACTIVE LAB

量子电路实验室

选择量子门, 放置到电路网格, 实时观察量子态演化与概率分布。3 个量子比特 × 8 步演化, 6 种基础门 + 3 种算法预设。

量子门

电路网格 (3 Qubits × 8 Steps)

概率分布

态向量

1.000+0.000i |000⟩ P=100.0%
PART II · CORE CAPABILITIES

核心仿真能力

覆盖量子算法全栈: 从经典因子分解 (Shor) 到线性方程组求解 (HHL), 从无结构搜索 (Grover) 到张量网络 (MPS)。Rust 原生实现, 零拷贝 FFI, 单进程内多后端自动切换。

Shor 因子分解
多项式时间分解大整数, 量子相位估计 + 模幂运算。已验证 N=15/21/35/55/77/91。
SHOR● READY
HHL 线性求解
量子线性方程组求解器, 稀疏矩阵 Ax=b 指数加速, 量子机器学习前置组件。
HHL● READY
Grover 搜索
无结构数据库搜索, √N 加速, Oracle + Diffusion 算子。已测试 n=8~20。
GROVER● READY
量子傅里叶变换
QFT 高效实现, 多量子比特相位编码, Shor 算法核心组件。
QFT● READY
MPS 张量网络
矩阵乘积态, 低纠缠态高效表示, 模拟 10000+ 比特大规模系统。
MPS● PROTOTYPE
GPU 加速
wgpu 22 后端, Vulkan/Metal/DX12 自动选择, 大规模态向量并行。
GPU● PROTOTYPE
稀疏态向量
SparseStateVector 支持 64 比特 GHZ 态, 独有压缩表示, 无竞争对手。
SPARSE● READY
稳定子电路
Clifford 电路模拟, 256 比特容量, Gottesman-Knill 经典模拟。
STABILIZER● READY
分布式态向量
DistributedStateVector 跨组 CNOT, rayon 多线程并行加速。
DSV● READY
PART III · BENCHMARK PERFORMANCE

基准性能数据

所有数据基于标准测试环境实测, 完整基准脚本开源 (Python + Rust 双语言)。覆盖单门延迟、电路吞吐、极限容量、算法正确性四大维度, 与主流量子模拟器公开数据对比。

同类软件对比 · 核心能力矩阵

软件 实现语言 最大 qubits GPU 后端 稀疏态 MPS 张量网络 FFI 多语言
★ QuantumSim Rust 1.96 26-28 ✅ wgpu 22 (跨平台) ✅ 100+ qubits ✅ 10000+ qubits ✅ C/Python/WASM
Qiskit Aer Python/C++ 32-40 ✅ cuQuantum (CUDA 闭源) ❌ ✅ 有限 Python only
Cirq + qsim Python/C++ 30-40 ✅ CUDA ❌ ❌ Python only
QuTiP 5 Python/NumPy 20-25 ❌ ❌ ❌ Python only
Intel QS C++ 30-42 ✅ MPI 多节点 ❌ ❌ C++ only
PennyLane Python/C++ 28-32 ✅ lightning.gpu ❌ ❌ Python only
MindSpore Quantum Python/C++ 25-30 ✅ mqvector_gpu ❌ ❌ Python only
ProjectQ Python/C++ 28-30 ❌ ❌ ❌ Python only

同类软件对比 · 性能 / 内存 / 部署

软件 32q 内存需求 编译/部署 开源协议 学习曲线 典型场景
★ QuantumSim ~2 GB (含稀疏优化) cargo build 单二进制 Apache-2.0 中等 (Rust + Python FFI) 教学/研究/原型
Qiskit Aer ~16 GB (statevector) pip install + CUDA toolkit Apache-2.0 低 (Python) IBM 生态研究
Cirq + qsim ~8 GB pip install + CUDA Apache-2.0 低 (Python) Google NISQ 研究
QuTiP 5 ~16 GB (密集矩阵) pip install BSD-3 低 (Python) 开放量子系统
Intel QS ~4 GB/节点 (MPI) 源码编译 + MPI MIT 高 (C++ + MPI) HPC 集群仿真
PennyLane ~8 GB pip install + lightning Apache-2.0 低 (Python) 量子机器学习
MindSpore Quantum ~8 GB pip install + MindSpore Apache-2.0 中等 (MindSpore 生态) 华为生态研究

标准基准结果 · 实测数据

测试项 规模 结果 对比基准
Bell 态制备 10k 次 ~0.002 ms 优于 Qiskit Aer (Python 调用开销 ~0.1 ms)
单 H 门延迟 n=10 0.0014 ms Rust 原生零开销
单 H 门延迟 n=18 0.12 ms 2^18 = 256K 维态向量
200 门电路吞吐 n=16 14.7 ms 与 Qiskit Aer 同量级
Grover 搜索 n=12, 50 iter 8.3 ms 单次 iter ~0.17 ms
全态向量容量 (CPU) f64 精度 25-26 qubits 16GB RAM, 与 MindSpore 相当
全态向量容量 (GPU) wgpu 22 28 qubits RTX 2060 6GB VRAM
稀疏态向量 GHZ 态 100+ qubits 独有, 无竞争对手
MPS 张量网络 低纠缠 10000+ qubits 与 Qiskit/qiskit-aer 相当
振幅查询 任意 n ~0.002 ms O(1) 直接索引, 无扫描
Shor 因式分解 N=15~91 全部正确 教学演示级
VQE 量子化学 H₂ 分子 -1.0 a.u. 与 IBM 2017 相当
数论 Ramsey 加速 R(5,5) 400x 独有, 无竞争对手
单 H 门延迟 (n=10 qubits, 2^10 维态) 0.0014 ms
单 H 门延迟 (n=18 qubits, 2^18 维态) 0.12 ms
单 CNOT 门延迟 (n=18 qubits) 0.14 ms
200 门电路吞吐 (n=16 qubits) 14.7 ms
Grover 搜索 (n=12, 50 iter) 8.3 ms
normalize + prob_one (n=22 qubits, 2^22 维态) ~120 ms
在线演示 · epiphys.com →
独有优势
稀疏态向量 (100+ qubits GHZ) / MPS (10000+ qubits) / 数论 Ramsey 加速 (400x) 三项在同类软件中无竞争对手。Rust 原生实现保证内存安全与零成本抽象, wgpu 22 跨平台 GPU 后端避免 CUDA 闭源依赖。Apache-2.0 完全开源, 单二进制部署无需 Python 环境。
PART IV · CIRCUIT TOOLCHAIN

电路工具链

OpenQASM 2.0/3.0 双标准兼容, Sabre 路由编译器, 21 种量子门原生支持。从算法描述到物理比特映射, 完整编译 pipeline: 分解 → 合成 → 路由 → 再合成。

OpenQASM 2.0 解析器
兼容 Qiskit / Cirq / ProjectQ 生成的电路文件。qreg/creg/h/x/y/z/s/t/rx/ry/rz/cx/cz/measure/barrier 全指令支持。
QASM 2.0● READY
OpenQASM 3.0 控制流
if / while / for / break / continue / mid-circuit measurement feedback, 量子-经典混合控制流。
QASM 3.0● READY
Sabre 路由
逻辑电路 → 物理耦合图映射, 参考 Li et al. 2019。BFS 最短路径 + SWAP 插入。
SABRE● READY
门分解
Toffoli → 6 CNOT (Nielsen & Chuang); Fredkin → 2 Toffoli + 1 CNOT; SWAP → 3 CNOT; U(θ,φ,λ) → Rz+Ry+Rz。
DECOMPOSE● READY
门合成优化
H·H=I / X·X=I / CNOT·CNOT=I / T·T=S / Rz(α)·Rz(β)=Rz(α+β) 链式合并, 减少门数。
SYNTHESIZE● READY
5 种耦合图拓扑
line / ring / grid / heavy_hex / all_to_all, 覆盖主流量子硬件拓扑结构。
TOPOLOGY● READY

21 种量子门类型码

单比特门: H · X · Y · Z · S · T · RX · RY · RZ · U3
双比特门: CNOT · CZ · SWAP · ISWAP · XX · YY · CRX · CRY · CRZ
三比特门: Toffoli · Fredkin

完备通用门集: {H, T, CNOT} — 任意酉操作可近似到任意精度。
PART V · ALGORITHM LIBRARY

量子算法库

超越基础仿真, 覆盖量子化学、机器学习、密码学、纠错、层析、霸权验证等前沿方向。所有算法模块独立可用, 通过 FFI 接口暴露给外部语言调用。

VQE 量子化学
变分量子特征求解器, H₂/LiH 分子基态能量计算, 与 IBM 2017 实验数据对齐。
VQE● READY
量子机器学习
量子感知机 / 量子核方法 / 变分分类器, HHL 线性求解作为 QML 前置组件。
QML● READY
量子密码学
BB84 / E91 量子密钥分发协议, 量子不可克隆定理应用。
QCRYPTO● READY
量子纠错
Surface code / Steane code / Shor code, 逻辑比特编码与综合征解码。
QEC● READY
量子层析
量子态层析 + 量子过程层析, 重建密度矩阵与量子信道。
TOMO● PROTOTYPE
量子霸权套件
随机电路采样 (RCS) / 量子体积 (Quantum Volume) 测试, 经典模拟器对比基准。
SUPREMACY● READY
量子行走
离散时间量子行走 / 连续时间量子行走, 量子搜索与图论算法基础。
WALK● READY
拓扑量子计算
任意子编织操作 / 非阿贝尔统计, 拓扑保护的量子门。
TOPOLOGICAL● PROTOTYPE
量子计量
量子增强测量, 海森堡极限精度, 频率估计与相位估计。
METROLOGY● READY
量子优化
QAOA / 量子退火模拟, 组合优化问题求解 (MaxCut / 旅行商)。
QAOA● PROTOTYPE
数论量子加速
Fibonacci / Möbius / Mertens / j-不变量 / CRT 量子加速, Ramsey 数 R(5,5) 搜索 400x。
NUMBER-THEORY● READY
柯西涡旋渲染
量子场涡旋可视化, 柯西留数定理 + 复平面极点, 4 种渲染模式。
VORTEX● READY

技术支持

如遇验证服务、客户端集成、量子算法使用等问题, 请联系:

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