大家好， 感谢各位参与 2025年8月6日 的 MindSpore Quantum SIG 例会。对于未能参加的成员，我们在此附上会议的摘要和关键信息。 完整的会议记录可持续访问我们的在线文档： https://etherpad.mindspore.cn/p/sig-MindSpore-Quantum-meetings 重要决议与行动项 【行动项】支持带采样场景下期望值的梯度计算 背景：谢晴兴提出，在量子化学模拟中，当期望值通过采样获得时，有限差分法因采样误差而不可靠，而手动实现参数平移法则（Parameter Shift Rule）过于复杂。 决议：社区需要一个更便捷的接口来计算带采样期望值的梯度。周俊园已根据讨论结果创建了新的 Issue 以跟踪此项需求。 跟踪链接：https://gitee.com/mindspore/mindquantum/issues/ICRN3P 工作进展 【周俊园】MindQuantum 0.11.0 版本发布：版本发布前的测试和 Release Note 编写工作均已完成，目前正在发布流程中。详情请见：https://gitee.com/mindspore/mindquantum/blob/master/RELEASE_CN.md 【赵屹善】State Tomography 教程进展：关于 State Tomography 的教程已开发完成，待合入发布后即可在官网查看。 讨论摘要 议题：量子机器学习模拟器性能问题（由孔德晟提出） 问题：在大 batch 场景下（如8卡GPU训练），发现 GPU 模拟器存在内存集中于0号卡以及性能低于 CPU 模拟器的问题。 跟进：周俊园表示目前正在尝试重构 GPU 模拟器后端，以支持小比特下的 batch 并行，后续将在多卡环境中进一步测试。 议题：get_expectation_with_grad 接口相关问题（由孔德晟提出） 问题1：该接口对多个哈密顿量是否支持并行计算？ 答复：目前接口设计上支持，但后端实现尚未启用并行。该功能将在未来版本中开启。 问题2：若线路输出为量子态振幅而非期望值，梯度应如何计算？ 答复：get_expectation_with_grad 和参数平移法均不适用。需要先明确优化目标，其梯度计算方法有待进一步研究。 下次会议 根据新的会议安排（每月第一个周三），我们的下一次会议将在： 日期与时间：2025年9月3日 (周三) 上午 11:00 (UTC+8) 会议链接：请关注 Etherpad 在线文档或 SIG 中心：https://www.mindspore.cn/sig/MindSpore%20Quantum 议题征集：欢迎大家在会前将希望讨论的议题、需求或 Bug 反馈添加到我们的在线文档中：https://etherpad.mindspore.cn/p/sig-MindSpore-Quantum-meetings 感谢大家对 MindSpore Quantum 的关注和贡献！期待在下次会议上与您交流。 MindSpore Quantum SIG 在 2025-08-04 11:22:26，"MindSpore conference" <public@mindspore.cn> 写道：
您好！
MindSpore Quantum 邀请您参加 2025-08-06 11:00 召开的Tencent会议(自动录制)
会议主题：MindSpore Quantum SIG 月例会
会议内容： 议题征集中，欢迎各位开发者将使用MindQuantum过程中发现的任何需求、bug、求助等添加为讨论议题！（在Etherpad链接中直接编辑，添加议题）
待讨论议题 量子机器学习在大batch场景下，遇到的模拟器性能问题。
工作进展同步 - 0.11.0版本进展。 - state tomography进展。
会议链接：https://meeting.tencent.com/dm/4ewDppiN9bxW
会议纪要：https://etherpad.mindspore.cn/p/sig-MindSpore-Quantum-meetings
更多资讯尽在：https://mindspore.cn
Hello!
MindSpore Quantum invites you to attend the Tencent conference(auto recording) will be held at 2025-08-06 11:00,
The subject of the conference is MindSpore Quantum SIG 月例会,
Summary: 议题征集中，欢迎各位开发者将使用MindQuantum过程中发现的任何需求、bug、求助等添加为讨论议题！（在Etherpad链接中直接编辑，添加议题）
待讨论议题 量子机器学习在大batch场景下，遇到的模拟器性能问题。
工作进展同步 - 0.11.0版本进展。 - state tomography进展。
You can join the meeting at https://meeting.tencent.com/dm/4ewDppiN9bxW.
Add topics at https://etherpad.mindspore.cn/p/sig-MindSpore-Quantum-meetings.
More information: https://mindspore.cn/en/