Aer - 高性能Qiskit模拟器

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项目描述

Aer - 高性能量子电路模拟器，用于Qiskit

Aer 是一个高性能的量子电路模拟器，用Qiskit编写，包括现实噪声模型。

安装

我们鼓励通过pip工具（一个Python包管理器）安装Aer。

pip install qiskit-aer

Pip将自动为我们处理所有依赖关系，并且您将始终安装最新（且经过良好测试）的版本。

要从源安装，请按照贡献指南中的说明操作。

安装GPU支持

为了在Linux上安装和运行支持GPU的模拟器，您需要先安装CUDA® 11.2或更高版本。CUDA®本身需要一套特定的GPU驱动程序。请按照NVIDIA® 网站上的CUDA®安装程序进行操作。

如果您想安装我们支持的GPU模拟器，您必须安装此其他包

pip install qiskit-aer-gpu

上述包是为CUDA® 12设计的，因此如果您系统已安装CUDA® 11，请安装单独的包

pip install qiskit-aer-gpu-cu11

这将覆盖您当前的qiskit-aer包安装，为您提供与标准qiskit-aer包相同的功能，以及运行支持GPU的模拟器的功能：状态矢量、密度矩阵和幺正矩阵。

注意：此包仅在x86_64 Linux上可用。对于其他具有CUDA支持的平台，您必须从源代码构建。有关如何操作的说明，请参阅贡献指南。

使用Aer模拟第一个Qiskit电路

现在您已经安装了Aer，您可以使用原语和噪声模型开始模拟量子电路。以下是一个基本示例

$ python

from qiskit import transpile
from qiskit.circuit.library import RealAmplitudes
from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp
from qiskit_aer import AerSimulator

sim = AerSimulator()
# --------------------------
# Simulating using estimator
#---------------------------
from qiskit_aer.primitives import EstimatorV2

psi1 = transpile(RealAmplitudes(num_qubits=2, reps=2), sim, optimization_level=0)
psi2 = transpile(RealAmplitudes(num_qubits=2, reps=3), sim, optimization_level=0)

H1 = SparsePauliOp.from_list([("II", 1), ("IZ", 2), ("XI", 3)])
H2 = SparsePauliOp.from_list([("IZ", 1)])
H3 = SparsePauliOp.from_list([("ZI", 1), ("ZZ", 1)])

theta1 = [0, 1, 1, 2, 3, 5]
theta2 = [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]
theta3 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

estimator = EstimatorV2()

# calculate [ [<psi1(theta1)|H1|psi1(theta1)>,
#              <psi1(theta3)|H3|psi1(theta3)>],
#             [<psi2(theta2)|H2|psi2(theta2)>] ]
job = estimator.run(
    [
        (psi1, [H1, H3], [theta1, theta3]),
        (psi2, H2, theta2)
    ],
    precision=0.01
)
result = job.result()
print(f"expectation values : psi1 = {result[0].data.evs}, psi2 = {result[1].data.evs}")

# --------------------------
# Simulating using sampler
# --------------------------
from qiskit_aer.primitives import SamplerV2
from qiskit import QuantumCircuit

# create a Bell circuit
bell = QuantumCircuit(2)
bell.h(0)
bell.cx(0, 1)
bell.measure_all()

# create two parameterized circuits
pqc = RealAmplitudes(num_qubits=2, reps=2)
pqc.measure_all()
pqc = transpile(pqc, sim, optimization_level=0)
pqc2 = RealAmplitudes(num_qubits=2, reps=3)
pqc2.measure_all()
pqc2 = transpile(pqc2, sim, optimization_level=0)

theta1 = [0, 1, 1, 2, 3, 5]
theta2 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

# initialization of the sampler
sampler = SamplerV2()

# collect 128 shots from the Bell circuit
job = sampler.run([bell], shots=128)
job_result = job.result()
print(f"counts for Bell circuit : {job_result[0].data.meas.get_counts()}")
 
# run a sampler job on the parameterized circuits
job2 = sampler.run([(pqc, theta1), (pqc2, theta2)])
job_result = job2.result()
print(f"counts for parameterized circuit : {job_result[0].data.meas.get_counts()}")

# --------------------------------------------------
# Simulating with noise model from actual hardware
# --------------------------------------------------
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
provider = QiskitRuntimeService(channel='ibm_quantum', token="set your own token here")
backend = provider.get_backend("ibm_kyoto")

# create sampler from the actual backend
sampler = SamplerV2.from_backend(backend)

# run a sampler job on the parameterized circuits with noise model of the actual hardware
bell_t = transpile(bell, AerSimulator(basis_gates=["ecr", "id", "rz", "sx"]), optimization_level=0)
job3 = sampler.run([bell_t], shots=128)
job_result = job3.result()
print(f"counts for Bell circuit w/noise: {job_result[0].data.meas.get_counts()}")

贡献指南

如果您想为Aer做出贡献，请查看我们的贡献指南。本项目遵循Qiskit的行为准则。通过参与，您应遵守此准则。

我们使用GitHub问题来跟踪请求和错误。请使用我们的Slack进行讨论和简单问题。要加入我们的Slack社区，请使用链接。对于更适合论坛的问题，我们使用Stack Exchange中的Qiskit标签。

下一步

现在您已设置好，可以查看Aer文档中的其他示例。

作者和引用

Aer是许多不同级别为项目做出贡献的人的工作。如果您使用Qiskit，请根据随附的BibTeX文件进行引用。

许可

Apache License 2.0

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上传于 2024年9月13日 CPython 3.9 manylinux: glibc 2.17+ i686

qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl (6.4 MB 查看哈希值)

上传于 2024年9月13日 CPython 3.9 manylinux: glibc 2.17+ ARM64

qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl (2.2 MB 查看哈希值)

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qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl (2.5 MB 查看哈希值)

上传于 2024年9月13日 CPython 3.9 macOS 10.9+ x86-64

qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-win_amd64.whl (9.5 MB 查看哈希值)

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qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-win32.whl (6.9 MB 查看哈希值)

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qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (12.3 MB 查看哈希值)

上传于 2024年9月13日 CPython 3.8 manylinux: glibc 2.17+ x86-64

qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_ppc64le.manylinux2014_ppc64le.whl (7.9 MB 查看哈希值)

上传于 2024年9月13日 CPython 3.8 manylinux: glibc 2.17+ ppc64le

qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl (7.9 MB 查看哈希值)

上传于 2024年9月13日 CPython 3.8 manylinux: glibc 2.17+ i686

qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl (6.4 MB 查看哈希值)

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qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl (2.5 MB 查看哈希值)

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qiskit-aer-0.15.1.tar.gz的哈希值

qiskit-aer-0.15.1.tar.gz的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`45f320790c9239bbe781a1ee14a329a20ad08878f01746fe405c836d202b2560`
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qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-win_amd64.whl的哈希值

qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-win_amd64.whl的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`af6501808b584b764e959af7a1edb2ef890c9a78f1ce418921dbdf6fd09ce0fc`
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BLAKE2b-256	`a7eb284cedc9cdeecd139939db70cf875806ca5df977d5af21e6fa09f1d82a8e`

qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-win32.whl的哈希值

qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-win32.whl的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`0f8a3f97f1bbeabb7d229879f7a0b6b8709f864fbc13ae78ec1569a65033ea3b`
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哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`f2257b4828df8cb3f37e153c220cd72f54a81d89875711efbc3ac2f265e0ae4a`
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哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-manylinux_2_17_ppc64le.manylinux2014_ppc64le.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-manylinux_2_17_ppc64le.manylinux2014_ppc64le.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`cbad79290e4b850dca163b7960769a1a8db6d44abf232ecf0a6ce88740c83ab9`
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BLAKE2b-256	`caa7baa91866f9468322ec212508dd5629f15a08a374800dfb75dc25ae409590`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`ca0783607942c724329172e21b53354c9d569420e02dbfd06c407ed588833cf6`
MD5	`9d44706d82578f1f87a7c9d07632edcf`
BLAKE2b-256	`9992fde09045179e7a5e2bae4185f311fde9ab9ef843440ff4bc69742de59a86`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`1288fd5c36235f5fedfc228956049e87bdd804cbc2b3a487a4453d9e7e72f420`
MD5	`1b08ee8651c5d69b54120bed4fc47c96`
BLAKE2b-256	`9cc0c418189d92f92e713d6e096b9b5ead3b49d956465e7a952795b1763a80b3`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-macosx_11_0_arm64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-macosx_11_0_arm64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`1d22c96bae21dbe4b97c30785ead2c2b53f897938da49bca6b4ef29d187765a6`
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哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-macosx_10_9_x86_64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp312-cp312-macosx_10_9_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`df16643006cf25a1ed477a120b6146859f09e8dee09ca720befb3a1febee9546`
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哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp311-cp311-win_amd64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp311-cp311-win_amd64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`8d8685f23b844352a3f8f2991adaba91a43515e8883cd1cbdc654b4c61d104a9`
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qiskit_aer-0.15.1-cp311-cp311-win32.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`601ee3ad01a2aeef489f146ed0baf62965465b47324786ba88d80a1293740ac2`
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qiskit_aer-0.15.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`aabe19cfe9a93b76801da31e81b12671a301e0873d7eaf077d06c92e11394136`
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qiskit_aer-0.15.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_ppc64le.manylinux2014_ppc64le.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`a4cb7d606808d7b437b783d1d9ded20063ce86e463736b7d6201a93caccf050e`
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qiskit_aer-0.15.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`334f8b323dd06793b11ad8aa8c7bcd56819e696017ce421db3cdc3c48f9da53e`
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BLAKE2b-256	`358a773e0b32d008fd47ee68a2cb20afa3bd4c280826b79d749418b37f975fb8`

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算法	哈希摘要
SHA256	`196c8de494ff26195ef6fb40f5c9672b6281ab3fd768dc1f1866e7b3968c4d98`
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BLAKE2b-256	`2c320546057cdc043c25ea87e30219ec281ca2f43723ca9f5b8c21fd71e74760`

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算法	哈希摘要
SHA256	`83198f4a7b9949008297675725e9fec01ba47e9d7eec3f755c3eb720aaf78932`
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BLAKE2b-256	`0b7cddb8380c58bbcc56a4fd9e427532885ce49dbb95ecd3d044bdf98ee536fa`

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算法	哈希摘要
SHA256	`6613f1238fba954e744a16e10c61732765541fde42f17029038d0d96b78ba6ee`
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BLAKE2b-256	`a5661dd66527afd727d2530e0f634e3ee7b870d753dfdd4bd70403b53c9c4fb6`

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算法	哈希摘要
SHA256	`3d5948c3f910a3f4b7e997ce8e80ca7376715b1f3556244da0c84bd7d2e4b081`
MD5	`ebb701feedcfd9a076b64bd35cfd6cb7`
BLAKE2b-256	`8d74f015acab5231f6a93416dd96cb0fb316b1231044eeaa9b51cc60ca21b4d3`

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算法	哈希摘要
SHA256	`354dd010928cf2f72a92a133ff906c5d173262e6d25d06bb5823d869e2fded93`
MD5	`8c384633807e6c922488e65897a341ab`
BLAKE2b-256	`e239f33c8f32a68f073c0bc3a9cb92db2066d2733ee73d361572feab5c8a2401`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`f07b6f937bde64cb88d037e8805cdd3b6e2985231ac7dd18f27a7af4aa653a2c`
MD5	`00f8af40c417a1ca36e0778d683c30de`
BLAKE2b-256	`462107222b2690dff882fe42870fabf9068f105b863a73382a6d29b9f9c46322`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_ppc64le.manylinux2014_ppc64le.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_ppc64le.manylinux2014_ppc64le.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`d42260fad7c81d71a12870f2269a959e1c782bc72ba14c85cf107d87e53a13ce`
MD5	`740dcd0ada9d698ff420eeb5ef2ede60`
BLAKE2b-256	`79854422797e0097c679992422406ba73ecaa766572bae5c50750b5142be4050`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`5083333de4838da9436ceb76b6f964fb3184a8756561586bde03a4aa5fccf723`
MD5	`f9a9417b9a3011d8b82d8ccab8bd5d0f`
BLAKE2b-256	`ebcab40163b287015cf464cf4514a3dfe14bc8f63488b57cbd8acbd8b214095d`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`02e2af134eb72bf3cde1fd959701655a392a53236d9bb9658278cba520a83aae`
MD5	`5c14b92686b41d2a7a1612e1055d54b1`
BLAKE2b-256	`8ab1dad4be1c1f2e23d3fafe3325164c91f13bc8f2f49816fa67773dde32bf52`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`0ad6cf30554cde3ae27850082c3673113385a5ee40b387557d306f35576c5d44`
MD5	`2c46c7225ae2d0ad92a41807c9e285cc`
BLAKE2b-256	`b2e97decb0a806b7576a2b6cfb05529df40570b713870f744bea6b0c39ec2ebc`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp310-cp310-macosx_10_9_x86_64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp310-cp310-macosx_10_9_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`d8c403b4895ac3f00fe55e72473b3f4e4fbc8840f93c75d4a33da5de4230dfef`
MD5	`15aec243c68d375ed55583ece9dd0933`
BLAKE2b-256	`872934e5590ecb593602a75e6f07957797fd930d69d0543ad3de7fe097af70bf`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-win_amd64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-win_amd64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`c97db2386e4236643c63b6ffa922aa7be8764746a6fd89158012d9947dabdcbb`
MD5	`b14c7200f9ec853921a9f94eb8af0892`
BLAKE2b-256	`da6e721defe0c18fc1f2dac6b255e1c5b8d75f71988436a028e7b626de8663dd`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-win32.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-win32.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`347ce7c735b926a9cd9cb8e7cfa9446d7b46f0ea7f236ddb16d96445651f2fc1`
MD5	`6ebd7014f89cd17a13ecd2100f5de66d`
BLAKE2b-256	`1a5f9d6e508a938aad48ed28fbb39bac547841fde783865123d97d79d8d9dd02`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`1cdd2f74ac62b197a18b6846c3f1c90a85d6aa3daa7889ec380dfa3a10473627`
MD5	`32ba1d5bd6843a001930e1e07f9c1f2c`
BLAKE2b-256	`3681d4ac589bf91c4763420e0f4921daeb7ee98184b47a9fadce42a5db31e16f`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_ppc64le.manylinux2014_ppc64le.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_ppc64le.manylinux2014_ppc64le.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`ad0c9982705a7bff81cd6edd157f9bbd907ab5256a6d6a3203a4a2759467ddc8`
MD5	`cbb7a4e9fb02ead677985d545af03bdf`
BLAKE2b-256	`a895d48d4c2913d0b2706274db218a63e031cd5d5dc655586f7e643d1943ee70`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`9a77fa5ff6c3f6210bc46de61b407c928ff3ed47c0ea6eabe94a5ba714eeff76`
MD5	`86e70fdae0fce91fcf66f14b1e3e6dcc`
BLAKE2b-256	`64b734a4abc62aa0f94e3185865b4e051859a7f8a75e38a99fb52a7040840a6c`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`2f655025da0326bf2ac86757ab75db83922cdcfd67d062e345745fa9b1273aae`
MD5	`f296b627cb15b739696106c9f163ae22`
BLAKE2b-256	`355a63c14f9806db1c447d9e634331f262e17c1fca60b65b16b4cdcdfc360348`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`00a26359b34bfe070549b3bf6b5a4c51d9cc16d47381a4f55bc886a55dd101f9`
MD5	`18723329fd0eacccb1d3bd3e94acdfc3`
BLAKE2b-256	`8e2eb43312d367e387d8bea6c6b1a6e6a570ba67deb3179fa7eb6d0269fb5e79`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`0eb19c9cc3ff0293a6967ff0a36479383d1b15f5e20d4a63d01bc7804c62b580`
MD5	`2e723d7b6d9825c1f215993dc47bdb0d`
BLAKE2b-256	`5c121d1b9e84ad1c6fc3fdf6dfba979df896674302849061a82b239f6d7b2cf7`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-win_amd64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-win_amd64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`4d32d6a90598e0ce529637622af077860ebc09d50b3b3ce0474a1659f9651f13`
MD5	`ade7fca3bf03720f4e82ba6b1f8739de`
BLAKE2b-256	`f478b6da29ec75bcae24091b673da297d5476aa2e092f72852a609d550865be1`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-win32.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-win32.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`45ef73adf280205e4a48b3be18b5d8d4e9d89ab5ac57a76daa58f6fa684c5c30`
MD5	`d8d9391e21b559b5c3fb6076b361c0c4`
BLAKE2b-256	`a7ce375fc8996b08577bcaddeb3631eed88e710372ae026c633f1150e7b65125`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`91fbcdf34aa2dccc4424c7a3cae609b8b11cb6ee31bff33f4b54fd05f36d2f00`
MD5	`fb01f1462b6a9bfd7008504a8da0122e`
BLAKE2b-256	`afd064afb3a72227eaf93922a4709870bcbfca63ff3a0d019ebf61c20d626755`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_ppc64le.manylinux2014_ppc64le.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_ppc64le.manylinux2014_ppc64le.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`1ff845bc0fd290e5ea931fc0f359016cc1a31de6cf5bc21618968db8f8c7b295`
MD5	`f66586bffa7a4efdc6a4d08db1290bcf`
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哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`d346e8ee8df20fafb60158e843fac3c86f5b427ae5fc2fbfac9d48f99374abeb`
MD5	`9af547529b11934d565f1ff2d07c1682`
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哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`1d3442bd809ca825a3f94d39ec0a3a2d2b32518c20dba4b80d365aebbee455b8`
MD5	`aab34e755ec102017f3fc16d814be963`
BLAKE2b-256	`8a7a1a8df7204c0688c3a56c7a19f083b64cbacbbcc1f5cbb3d674ebab1b2587`

哈希值用于 qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl

qiskit_aer-0.15.1-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`adf939bfd5997043ce9910ffe9025b471f535df961ec58cf3de1627c6937eb2b`
MD5	`d2d26533ecda9f7227892af0a1b85047`
BLAKE2b-256	`57458c2cbf7acd52cad93c0eebf1477bebf655052c87d696eee820dbe59cd409`

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