Tutoriale

Folosește aceste tutoriale pentru a învăța cum să aplici Qiskit în cazuri de utilizare comune din domeniul calculului cuantic.

• Începe cu setul de tutoriale din secțiunea Primii pași dacă este prima dată când rulezi cod pe un calculator cuantic.

• Secțiunea despre fluxuri de lucru spre avantaj conține exemple end-to-end despre utilizarea unui calculator cuantic pentru rezolvarea problemelor din lumea reală. Aceste tutoriale se concentrează pe algoritmi care sunt candidați promițători pentru obținerea unui avantaj computațional al unui calculator cuantic față de un calculator clasic.

• Secțiunea despre capabilitățile Qiskit conține exemple care utilizează cele mai recente și avansate tehnici din ecosistemul Qiskit pentru a îmbunătăți o parte sau întregul unui flux de lucru specific.

Primii pași

Aceste tutoriale sunt pentru începătorii care sunt gata să exploreze rularea algoritmilor cuantici pe un calculator cuantic.

• Inegalitatea CHSH

Explorează fluxuri de lucru spre avantaj

Tutorialele din această secțiune acoperă demonstrații la scară largă ale algoritmilor cuantici.

Algoritmi de eșantionare verificabilă

Algoritmii din această categorie se concentrează pe circuite cuantice ale căror distribuții de ieșire codifică soluții la probleme structurate cu ieșire verificabilă. Verificabilitatea înseamnă că poți verifica consistența dintre datele măsurate, fie prin evaluarea șirului de biți ales, fie știind că nu apar fals pozitive.

Tutorialele evidențiază tehnici în care eșantionarea repetată permite estimarea cantităților specifice problemei (de exemplu, valorile funcției de cost sau ponderile spectrale). Aceste metode sunt deosebit de relevante pentru sarcinile de optimizare și simulare cu simetrii.

• Diagonalizarea cuantică bazată pe eșantionare a unui Hamiltonian chimic

• Diagonalizarea cuantică Krylov bazată pe eșantionare a unui model de rețea fermionică

• Algoritmul SqDRIFT pentru estimarea stării fundamentale

• Diagonalizarea cuantică bazată pe eșantioane cumulate a unui Hamiltonian nuclear

• Algoritmul de optimizare cuantică aproximativă

• Tehnici avansate pentru QAOA

• Pornire la cald a QAOA cu Optimization Mapper Qiskit addon

• Optimizarea cuantică aproximativă multi-obiectiv

• Codificarea corelației Pauli pentru reducerea cerințelor max-cut

• Calcule de solvent implicit folosind Qiskit Serverless

Estimarea observabilelor

Aceste tutoriale se concentrează pe estimarea cantităților semnificative din punct de vedere fizic, cum ar fi valorile de energie sau corelație, prin pregătirea stărilor cuantice și măsurarea observabilelor. Tehnicile includ atât abordări variaționale, cât și abordări Trotterizate ale circuitelor, care echilibrează expresivitatea circuitului cu eficiența adâncimii circuitului. Accentul este pus pe fluxuri de lucru care reduc cerințele de resurse cuantice menținând acuratețea și permițând estimarea practică a observabilelor în sisteme chimice și fizice.

• Simulează împrăștierea neutronilor în materiale cuantice cu circuite cuantice

• Simulează împrăștierea neutronilor cu un flux de lucru Serverless de dinamică AQC + Trotter

• Diagonalizarea cuantică Krylov a Hamiltonienilor de rețea

• Tranziția de fază Nishimori

• Estimarea energiei stării fundamentale a lanțului Heisenberg cu VQE

• Antrenarea kernelului cuantic

• Îmbunătățirea clasificării caracteristicilor folosind kerneluri cuantice proiectate

• Inegalitatea CHSH

• Observarea dinamicii robuste și coerente a hadronilor non-abelieni pe procesoare cuantice zgomotoase

• Tomografia umbrelor a stării Greenberger-Horne-Zeilinger

• Simularea evoluției în timp a modelului Ising cu câmp transversal

Algoritmi toleranți la erori

Această secțiune prezintă algoritmi cu garanții teoretice bine definite, proiectați să ruleze pe viitoare hardware cuantic corectat la erori. Circuitele sau costurile de eșantionare pentru acești algoritmi se scalează într-un mod care nu este eficient din punct de vedere al adâncimii și, prin urmare, este mai probabil să demonstreze avantajul cuantic când vor exista calculatoare cuantice tolerante la erori. Aceste tutoriale ilustrează cum funcționează metodele în setări idealizate și demonstrează exemple la scară mică.

• Algoritmul lui Shor

• Algoritmul lui Grover

Valorifică capabilitățile Qiskit

Această secțiune introduce capabilități avansate din ecosistemul Qiskit care îmbunătățesc performanța, fiabilitatea și viteza la executarea algoritmilor cuantici.

Optimizarea sarcinilor de lucru

Optimizarea sarcinilor de lucru se concentrează fie pe orchestrarea eficientă a resurselor clasice și cuantice, fie pe metode personalizate pentru îmbunătățirea manipulării circuitelor cuantice.

• Rulează sarcini cuantice cu QRMI

• Benchmarking circuitelor dinamice cu perechi Bell tăiate

• Kerneluri cuantice cu porți fracționale

• Introducere în transpiler-ul Qiskit alimentat de AI

• Optimizarea transpilării cu SABRE

• Metode de compilare pentru circuitele de simulare Hamiltoniană

• Entanglement pe distanțe mari cu circuite dinamice

• Simularea Hamiltonianului Ising cu kick cu circuite dinamice

Qiskit Functions

Qiskit Functions sunt o colecție de instrumente pre-ambalate pentru gestionarea erorilor și aplicații, facilitând proiectarea experimentelor la scară largă cu circuite, molecule, QUBO și altele.

• Proiectează noi algoritmi cu Circuit functions — cu transpilare pre-construită, suprimare a erorilor și pipeline-uri de atenuare a erorilor.

  • Modelul Ising cu câmp transversal cu Performance Management de la Q-CTRL

  • Estimarea fazei cuantice cu Qiskit Functions de la Q-CTRL

  • Simularea Ising 2D cu câmp înclinat cu funcția QESEM

  • Simularea unui model Ising cu kick cu funcția TEM

  • Evaluează fidelitatea procesului QFT cu Orbit, o Qiskit Function de la Quantum Elements

• Experimentează cu probleme specifice domeniului cu Application functions — cu intrări și ieșiri familiare față de solverele clasice.

  • Optimizarea dinamică a portofoliului cu Portfolio Optimizer de la Global Data Quantum

  • Optimizare binară de ordin superior cu Optimization Solver de la Q-CTRL

  • Modelarea unui fluid nevâscos în curgere folosind QUICK-PDE

  • Curbe PES de disociere cu Qunova HiVQE

  • Clasificare hibridă cuantic-îmbunătățită de tip ansamblu (flux de lucru stabilitate rețea)

  • Rezolvă problema Market Split cu Iskay Quantum Optimizer de la Kipu Quantum

  • Găsește mulțimea independentă maximă cu Aqarios Constrained Quantum Optimizer

  • Rezolvă problema Market Split cu ParityQC Parity Twine Optimizer

  • Rezolvă modelul Sherrington-Kirkpatrick cu ParityQC Parity Twine Optimizer

Qiskit addons

Qiskit Addons permit manipularea avansată a circuitelor, cum ar fi tăierea, backpropagarea observabilelor sau aproximarea circuitelor, permițând utilizatorilor să ocolească limitările hardware cu prețul unui overhead de calcul clasic crescut.

• Formule multi-produs pentru reducerea erorii Trotter

• Compilare cuantică aproximativă pentru circuitele de evoluție temporală

• Backpropagarea operatorului (OBP) pentru estimarea valorilor de așteptare

• Tăierea firelor pentru estimarea valorilor de așteptare

• Tăierea circuitelor pentru condiții de limită periodice

• Tăierea circuitelor pentru reducerea adâncimii

• Atenuarea erorilor de citire pentru primitiva Sampler folosind M3

Atenuarea erorilor

Atenuarea erorilor abordează provocarea zgomotului fără toleranță completă la erori, recuperând valori de așteptare precise prin manipularea controlată a circuitelor și post-procesare.

• Atenuarea erorilor la scară utilitară cu amplificarea probabilistică a erorilor

• Combinarea opțiunilor de atenuare a erorilor cu primitiva Estimator

• Anulare probabilistică a erorilor cu conuri de lumină umbrite

• Îmbunătățește valorile de așteptare cu absorbția propagată a zgomotului (PNA)

• Benchmarking în timp real pentru selecția qubit-urilor

• Reîmprospătează proprietățile backendului cu benchmarking în timp real

• Anulare probabilistică a erorilor cu modele de zgomot logic

Detectarea erorilor

Detectarea erorilor identifică operațiile defectuoase pentru a returna rezultate fără zgomot shot-by-shot prin post-procesare.

• Coduri de repetiție

• Detectarea erorilor cu overhead redus cu coduri spațiu-timp