Start rapid cu Sampler

Sarcina principală a Sampler este eșantionarea registrului de ieșire din execuția unuia sau mai multor circuite cuantice. Circuitele dinamice și circuitele parametrizate sunt acceptate ca intrare (dacă sunt trimise circuite parametrizate, valorile parametrilor trebuie furnizate de asemenea). Sampler suportă, de asemenea, decuplare dinamică și twirling integrate pentru suprimarea erorilor.

Pașii din acest subiect descriu cum să configurezi Sampler, să explorezi opțiunile pe care le poți folosi pentru a-l configura și să îl invoci într-un program.

Versiuni de pachete

Codul de pe această pagină a fost dezvoltat folosind următoarele cerințe. Recomandăm utilizarea acestor versiuni sau a unor versiuni mai noi.

qiskit[all]~=2.4.0
qiskit-ibm-runtime~=0.46.1

# Added by doQumentation — required packages for this notebook
!pip install -q numpy qiskit qiskit-ibm-runtime

Pași pentru utilizarea primitivei Sampler

1. Inițializarea contului

Deoarece Qiskit Runtime este un serviciu gestionat, trebuie mai întâi să îți inițializezi contul. Poți selecta apoi QPU-ul pe care vrei să îl folosești pentru a calcula valoarea de așteptare.

Urmează pașii din subiectul Configurarea contului IBM Cloud dacă nu ai deja un cont configurat.

Gate-uri fracționale

Pentru a utiliza gate-urile fracționale nou suportate, setează use_fractional_gates=True atunci când soliciți un backend dintr-o instanță QiskitRuntimeService. De exemplu:

service = QiskitRuntimeService()
fractional_gate_backend = service.least_busy(use_fractional_gates=True)

Aceasta este o caracteristică experimentală și s-ar putea schimba în viitor.

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(
    operational=True, simulator=False, min_num_qubits=127
)

2. Crearea unui circuit

Ai nevoie de cel puțin un circuit ca intrare pentru primitiva Sampler.

import numpy as np
from qiskit.circuit.library import efficient_su2

circuit = efficient_su2(127, entanglement="linear")
circuit.measure_all()
# The circuit is parametrized, so we will define the parameter values for execution
param_values = np.random.rand(circuit.num_parameters)

Circuitul și observabilul trebuie transformate pentru a utiliza doar instrucțiunile suportate de QPU (denumite circuite de arhitectură set de instrucțiuni (ISA)). Folosește transpilerul pentru aceasta.

from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager

pm = generate_preset_pass_manager(optimization_level=1, backend=backend)
isa_circuit = pm.run(circuit)
print(f">>> Circuit ops (ISA): {isa_circuit.count_ops()}")

>>> Circuit ops (ISA): OrderedDict([('rz', 3036), ('sx', 1769), ('cz', 378), ('measure', 127), ('barrier', 1)])

3. Inițializarea Qiskit Runtime Sampler

Când inițializezi Sampler, folosești parametrul mode pentru a specifica modul în care vrei să ruleze. Valorile posibile sunt obiecte batch, session sau backend pentru modul de execuție batch, session și respectiv job. Pentru mai multe informații, consultă Introducere în modurile de execuție Qiskit Runtime. Rețineți că utilizatorii planului Open nu pot trimite joburi de sesiune.

from qiskit_ibm_runtime import SamplerV2 as Sampler

sampler = Sampler(mode=backend)

4. Invocarea Sampler și obținerea rezultatelor

Apoi, invocă metoda run() pentru a genera ieșirea. Circuitul și seturile opționale de valori de parametri sunt introduse ca tupluri primitive unified bloc (PUB).

job = sampler.run([(isa_circuit, param_values)])
print(f">>> Job ID: {job.job_id()}")
print(f">>> Job Status: {job.status()}")

>>> Job ID: d82863mgbeec73alf9sg

>>> Job Status: QUEUED

result = job.result()

# Get results for the first (and only) PUB
pub_result = result[0]
print(
    f"First ten results for the 'meas' output register: "
    f"{pub_result.data.meas.get_bitstrings()[:10]}"
)

First ten results for the 'meas' output register: ['1100110011001011111111111010000010001010100100011000001011001101000110011000110100100100101010111001110100100000000011111100000', '0101001001010000100111000110110001001101010110110000110111101110001100000001000001111111101110000000010011111100100110001101000', '0111111110011011000011110111010111101100110010001010010001100000000100000000001010101010111010110000001100100001010110000101000', '0000110011001100110011101100000111011001110100001100001100110111010100101010001010000011000111001010101111110110100110001010000', '0011110011100001100110111001000011011111011110111100000110001000111011101101000110011011101011001110110000010010001100100011001', '1010001000010101011100101010101001101000100010011011100110010111010001110111110010100010111010011010110011001101100110010000010', '0001110010001011001100010000000001001101001110101100110011101111100100100110110010101000011010101000101011101011010100000101010', '1110100100001100110010000010011010111000001010110010111111011010010100110011100101110011101111100001010011100110011000101001001', '1101011100110101011001010100011001110100001011110101101110111011011001100110001011000010001100100011000000110101011100111111000', '1101000110000000101010000000110000011000000000010110011001001000001110101110010111011010101100011000100100110000000000000011001']

Pașii următori

Recomandări

• Află cum să testezi local înainte de a rula pe calculatoare cuantice.
• Consultă exemple detaliate.
• Exersează cu primitive parcurgând lecția despre funcțiile de cost din IBM Quantum Learning.
• Află cum să transpilezi local în secțiunea Transpilare.
• Încearcă ghidul Comparare setări transpiler.
• Află cum să utilizezi opțiunile primitive.
• Vizualizează API-ul pentru opțiunile Sampler.
• Citește Migrare la primitive V2.