Introducere în Qiskit Functions
Note
- Qiskit Functions este o funcționalitate experimentală disponibilă doar pentru utilizatorii planurilor IBM Quantum® Premium, Flex și On-Prem (prin IBM Quantum Platform API). Acestea au statut de versiune preview și pot suferi modificări.
Qiskit Functions simplifică și accelerează descoperirea algoritmilor la scară utilă și dezvoltarea aplicațiilor, abstractizând părți din fluxul de lucru pentru dezvoltarea de software cuantic. Astfel, Qiskit Functions eliberează timp care altfel ar fi petrecut scriind cod manual și ajustând experimente.
Functions vin în două forme:
| Tip | Ce face? | Exemple de intrări și ieșiri | Pentru cine este? |
|---|---|---|---|
| Circuit function | Interfață simplificată pentru rularea Circuit-urilor. Abstractizează transpilarea, suprimarea erorilor și atenuarea erorilor | Intrare: Obiecte abstracte PUB Ieșire: Valori de așteptare atenuate | Cercetători care folosesc Qiskit pentru a descoperi noi algoritmi și aplicații, fără a fi nevoie să se concentreze pe optimizarea pentru hardware sau gestionarea erorilor. Circuit functions pot fi folosite pentru a construi Application functions personalizate. |
| Application function | Acoperă sarcini de nivel mai înalt, cum ar fi explorarea algoritmilor și cazuri de utilizare specifice unui domeniu. Abstractizează fluxul de lucru cuantic pentru a rezolva sarcini, cu intrări și ieșiri clasice | Intrare: Molecule, grafuri Ieșire: Energii ale stării fundamentale și excitate, valori optime pentru funcția de cost | Cercetători din domenii non-cuantice, care integrează cuanticul în fluxuri de lucru clasice de mare amploare, fără a fi nevoie să mapeze datele clasice pe Circuit-uri cuantice. |
Functions sunt furnizate de IBM® și parteneri terți. Fiecare este performantă pentru caracteristici specifice ale sarcinilor de lucru și are opțiuni unice de ajustare a performanței.
Prezentare generală a funcțiilor disponibile
Funcții de circuit
| Nume | Furnizor | Utilizare recomandată | Beneficii unice |
|---|---|---|---|
| Tensor-Network Error Mitigation Guide API reference License | Algorithmiq | Sarcini de lucru cu observabile de greutate mică și Circuit-uri fără bucle. | Reduce costurile de măsurare și varianța, depășind bazele standard de atenuare a erorilor, precum Zero Noise Extrapolation (ZNE) și Probabilistic Error Cancellation (PEC), pentru clasele de circuit-uri relevante. |
| QESEM: Error Suppression and Error Mitigation Guide API reference | Qedma | Sarcini de lucru care includ Circuit-uri cu porți fracționale sau parametrizate, observabile de greutate mare și fluxuri de lucru care necesită valori de așteptare nedeformate și estimări precise ale timpului de execuție. | Produce valori de așteptare nedeformate cu varianță mai mică și costuri de resurse reduse, depășind ZNE și PEC pentru clasele de circuit-uri relevante. |
| Performance Management Guide API reference License | Q-CTRL | Sarcini de lucru care conțin Circuit-uri parametrice, Circuit-uri adânci sau care necesită multe execuții de circuit-uri. | Aplică automat suprimarea erorilor bazată pe AI algoritmilor cuantici, maximizând performanța dispozitivelor IBM pentru a obține rezultate precise, reducând în același timp numărul de shots, timpul de calcul și costurile necesare. Metodă fără costuri suplimentare care îmbunătățește acuratețea execuției pentru primitivele Sampler și Estimator, compatibilă cu orice greutate a observabilelor. |
Funcții de aplicație
| Nume | Furnizor | Utilizare recomandată | Beneficii unice |
|---|---|---|---|
| QUICK-PDE Guide API reference License | ColibriTD | Utilizarea calculului cuantic pentru EDP multi-fizice. Pregătirea fluxurilor de lucru de simulare pentru hardware cuantic, păstrând controlul deplin asupra parametrilor de modelare cuantică și fizică. | Oferă un framework VQA hibrid robust care furnizează soluții EDP precise și scalabile prin codificare avansată a soluțiilor și metode spectrale, reprezentând un punct de intrare ideal pentru echipele care doresc să construiască capabilități de simulare pregătite pentru cuantic. |
| Quantum Portfolio Optimizer Guide API reference License | Global Data Quantum | Sarcini de lucru pentru optimizare financiară, căutând strategii optime de portofoliu în timp, minimizând riscul și maximizând randamentele, permițând testarea retrospectivă a strategiilor de tranzacționare. | Rezolvă probleme de optimizare combinatorică printr-o adaptare extrem de specializată a algoritmului cuantic VQE pentru acest caz de utilizare financiar, folosind strategii de execuție și optimizatori optimizați, împreună cu tehnici de atenuare a erorilor adaptate la optimizarea portofoliului. |
| HI-VQE Chemistry Guide API reference License | Qunova Computing | Sarcini de lucru în chimie computațională, simulare moleculară, știința materialelor sau orice simulare Hamiltoniană care necesită rezolvarea problemelor de structură electronică a corpurilor multiple. | Rezolvă structurile electronice moleculare folosind SQD îmbunătățit, atingând acuratețe chimică (1 kcal/mol, 1,6 mHa) pentru probleme modelate cu 40 până la 60 de Qubiți, depășind unele soluții clasice pe supercalculatoare sau SQD standard în viteză de convergență sau acuratețe, respectiv, cu ordine de mărime. |
| Iskay Quantum Optimizer Guide API reference License | Kipu Quantum | Sarcini de lucru de optimizare, cum ar fi planificarea, logistica, rutarea și probleme QUBO/HUBO. | Metode clasice de pre- și post-procesare reglabile integrat pentru rutina de optimizare cuantică. Oferă avantaj de timp de execuție față de solverele clasice (CPLEX, simulated annealing și tabu search) pe benchmark-uri HUBO selectate. Market Split ms_5_100, o provocare dificilă, rezolvată în câteva ore (vezi acest tutorial). |
| Singularity Machine Learning Guide API reference License | Multiverse Computing | Fluxuri de lucru clasice de clasificare prin machine learning care ar putea beneficia de o acuratețe îmbunătățită sau de o eficiență computațională sporită prin valorificarea optimizării cuantice executate pe hardware IBM. | Oferă acuratețe comparabilă cu sau superioară modelelor clasice precum Random Forest sau XGBoost, operând cu semnificativ mai puțini learner-i și un ansamblu mai compact. Susținut de votare optimizată cuantic, selectează cei mai informativi learner-i și rafinează granițele de decizie, rezultând o mai mare eficiență, complexitate redusă a modelului și performanță mai robustă. |
| Optimization Solver Guide API reference License | Q-CTRL | Probleme de optimizare binară sau orice problemă combinatorică care poate fi mapată pe o funcție de cost binară. Funcțiile de cost de orice ordin și dimensiunile problemelor până la scara maximă a dispozitivului sunt suportate. | Soluție de optimizare cuantică end-to-end, conștientă de zgomot, care permite introducerea definițiilor problemelor la nivel înalt și găsește automat soluții precise pentru probleme combinatorice provocatoare din punct de vedere clasic pe hardware cuantic la scară utilă. Abstractizează complexitatea gestionând suprimarea erorilor, maparea eficientă și optimizarea hibridă cuantic-clasică pentru a rezolva sarcini de optimizare la scara completă a dispozitivului, fără expertiză profundă în cuantic. |