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Qudas は、量子計算と古典最適化をまたいだワークフローを組み立てるための Python ライブラリです。役割は大きく次の三つに分かれます。

パイプライン （QdPipeline）名前付きステップと set_context によるランタイム注入で、前処理・古典モデル・後処理などの 古典ステップ列 を記述します。ステップが量子／アニーリング Executor へ問題を委譲し、結果を後段へ返す流れを想定しています。外側の反復（IteratorMixin）や最適化（OptimizerMixin / OptimizerStep）から準備段へ戻る経路も置けます。 サポートする主な操作: fit / optimize / predict / get_results / get_models / context 系。 未サポート: 公開メソッドとしての transform / fit_transform、および set_params の step ネスト指定。
形式変換 （QuData）最適化・QUBO まわりの表現を QuData.input() / QuData.output() で行き来させる 変換専用の Public 入口 です。実装の正は QdAnnealingIR / QdAnnealingOutput であり、Executor による実行は不要です。量子回路そのものの変換は行いません（回路はゲートスタック側）。
ゲート方式・アニーリング方式（オプション） qudas[gate] ではゲート用 Input / Block・IR / Executor / Output（主に Qiskit）。qudas[annealing] ではアニーリング実行用の同様の層に加え、QUBO 変換の canonical 実装（QdAnnealingIR）を提供します。変換 API と実行 API は別経路です。

インストールの目安:

pip install qudas … コア（NumPy + matplotlib）。import qudas はサブモジュールを eager load します（SDK は遅延 import）
pip install "qudas[annealing]" … データ変換 + アニーリング実行用ライブラリ一式
pip install "qudas[gate]" … Qiskit ベースのゲート実行
pip install "qudas[all]" … 上記をまとめて