Wprowadzenie do Qiskit Functions

Uwagi

• Qiskit Functions to funkcja eksperymentalna dostępna wyłącznie dla użytkowników planów IBM Quantum® Premium, Flex i On-Prem (poprzez IBM Quantum Platform API). Znajdują się w statusie wersji podglądowej i mogą ulec zmianie.

Qiskit Functions upraszczają i przyspieszają odkrywanie algorytmów w skali użytkowej oraz tworzenie aplikacji, ukrywając za warstwą abstrakcji część procesu tworzenia oprogramowania kwantowego. Dzięki temu Qiskit Functions uwalniają czas zwykle poświęcany na ręczne pisanie kodu i dostrajanie eksperymentów.

Qiskit Functions Catalog

Functions występują w dwóch postaciach:

Typ	Co robi?	Przykładowe wejścia i wyjścia	Dla kogo?
Circuit function	Uproszczony interfejs do uruchamiania Circuit. Abstrahuje transpilację, tłumienie błędów i łagodzenie błędów	Wejście: Abstrakcyjne obiekty PUB Wyjście: Wartości oczekiwane z łagodzeniem błędów	Badacze korzystający z Qiskit do odkrywania nowych algorytmów i aplikacji, bez konieczności skupiania się na optymalizacji pod kątem sprzętu czy obsłudze błędów. Circuit functions mogą służyć do tworzenia niestandardowych application functions.
Application function	Obejmuje zadania wyższego poziomu, takie jak eksploracja algorytmów i przypadki użycia specyficzne dla danej dziedziny. Abstrahuje przepływ pracy kwantowej, aby rozwiązywać zadania z klasycznymi wejściami i wyjściami	Wejście: Cząsteczki, grafy Wyjście: Energia stanu podstawowego i wzbudzonego, optymalne wartości funkcji kosztu	Badacze z dziedzin niekwantowych, integrujący kwantowość z istniejącymi wielkoskalowymi przepływami pracy klasycznej, bez potrzeby mapowania danych klasycznych na obwody kwantowe.

Functions są dostarczane przez IBM® i partnerów zewnętrznych. Każda z nich jest wydajna dla określonych charakterystyk obciążeń roboczych i posiada unikalne opcje dostrajania wydajności.

Przegląd dostępnych funkcji

Circuit functions

Nazwa	Dostawca	Zalecane zastosowanie	Unikalne zalety
Tensor-Network Error Mitigation Przewodnik Dokumentacja API Licencja	Algorithmiq	Obciążenia robocze z obserwablami o małej wadze i obwodami bez pętli.	Zmniejsza narzut pomiarowy i wariancję, przewyższając standardowe metody łagodzenia błędów, takie jak Zero Noise Extrapolation (ZNE) i Probabilistic Error Cancellation (PEC) dla odpowiednich klas obwodów.
QESEM: Error Suppression and Error Mitigation Przewodnik Dokumentacja API	Qedma	Obciążenia robocze obejmujące obwody z ułamkowymi lub sparametryzowanymi bramkami, obserwablami o dużej wadze oraz przepływy pracy wymagające nieobciążonych wartości oczekiwanych i dokładnych szacunków czasu wykonania.	Generuje nieobciążone wartości oczekiwane z mniejszą wariancją i narzutem zasobów, przewyższając ZNE i PEC dla odpowiednich klas obwodów.
Performance Management Przewodnik Dokumentacja API Licencja	Q-CTRL	Obciążenia robocze zawierające obwody parametryczne, głębokie obwody lub wymagające wielu wykonań obwodów.	Automatycznie stosuje tłumienie błędów oparte na AI do algorytmów kwantowych, maksymalizując wydajność urządzeń IBM w celu dostarczania dokładnych wyników przy jednoczesnym zmniejszeniu liczby pomiarów, czasu obliczeń i wymaganych kosztów. Metoda zerowego narzutu, która poprawia dokładność wykonania dla prymitywów Sampler i Estimator, kompatybilna z obserwablami o dowolnej wadze.
Orbit Przewodnik Dokumentacja API	Quantum Elements	Obciążenia robocze zawierające okresy bezczynności lub przerwy w harmonogramie, w tym obwody statyczne i dynamiczne, takie jak korekcja błędów kwantowych, pomiar w środku obwodu, algorytmy wyroczni, wariacyjne algorytmy kwantowe i symulacja hamiltonianów.	Łączy zoptymalizowaną transpilację, dynamiczne odsprzęganie i łagodzenie błędów pomiaru w jeden spójny przepływ pracy, aby poprawić wydajność obwodów na sprzęcie IBM Quantum. Stosuje tłumienie błędów o niskim narzucie, które zachowuje oryginalną logikę obwodu bez dodatkowego czasu przetwarzania wstępnego, kwantowego lub klasycznego, dzięki czemu użytkownicy mogą włączać, wyłączać lub porównywać każdą technikę z surowym obwodem.

Application functions

Nazwa	Dostawca	Zalecane zastosowanie	Unikalne zalety
QUICK-PDE Przewodnik Dokumentacja API Licencja	ColibriTD	Wykorzystanie obliczeń kwantowych do wielofizycznych równań różniczkowych cząstkowych (PDE). Przygotowanie przepływów pracy symulacji dla sprzętu kwantowego, przy zachowaniu pełnej kontroli nad parametrami modelowania kwantowego i fizycznego.	Oferuje solidne hybrydowe środowisko VQA, które dostarcza precyzyjne i skalowalne rozwiązania PDE dzięki zaawansowanemu kodowaniu rozwiązań i metodom spektralnym, co czyni go idealnym punktem wejścia dla zespołów próbujących zbudować możliwości symulacji gotowe na kwantowość.
Quantum Portfolio Optimizer Przewodnik Dokumentacja API Licencja	Global Data Quantum	Obciążenia robocze z zakresu optymalizacji finansowej, poszukujące optymalnych strategii portfelowych w czasie przy minimalizacji ryzyka i maksymalizacji zwrotów, umożliwiające testowanie wsteczne strategii handlowych.	Rozwiązuje kombinatoryczne problemy optymalizacyjne poprzez wysoce wyspecjalizowaną adaptację algorytmu kwantowego VQE do tego finansowego przypadku użycia, przy użyciu zoptymalizowanych strategii wykonania i optymalizatorów, wraz z technikami łagodzenia błędów uwzględniającymi szumy, dostosowanymi do optymalizacji portfela.
HI-VQE Chemistry Przewodnik Dokumentacja API Licencja	Qunova Computing	Obciążenia robocze w chemii obliczeniowej, symulacji molekularnej, nauce o materiałach lub dowolnej symulacji hamiltonianu wymagającej rozwiązania problemów struktury elektronowej wielu ciał.	Rozwiązuje molekularne struktury elektronowe, używając ulepszonego SQD z osiąganiem dokładności chemicznej (1 kcal/mol, 1,6 mHa) dla problemów modelowanych z 40 do 60 kubitami, przewyższając niektóre klasyczne rozwiązania na superkomputerach lub standardowe SQD pod względem szybkości zbieżności lub dokładności odpowiednio o rzędy wielkości.
Iskay Quantum Optimizer Przewodnik Dokumentacja API Licencja	Kipu Quantum	Obciążenia robocze z zakresu optymalizacji, takie jak harmonogramowanie, logistyka, routing i problemy QUBO/HUBO.	Zintegrowane, konfigurowalne klasyczne metody przetwarzania wstępnego i końcowego dla procedury optymalizacji kwantowej. Zapewnia przewagę czasu wykonania nad klasycznymi solverami (CPLEX, symulowane wyżarzanie i przeszukiwanie tabu) na wybranych benchmarkach HUBO. Market Split ms_5_100, trudne wyzwanie, rozwiązane w ciągu godzin (zob. ten samouczek).
Singularity Machine Learning Przewodnik Dokumentacja API Licencja	Multiverse Computing	Klasyczne przepływy pracy klasyfikacji w uczeniu maszynowym, które mogłyby skorzystać na lepszej dokładności lub wydajności obliczeniowej dzięki wykorzystaniu optymalizacji kwantowej wykonywanej na sprzęcie IBM.	Zapewnia dokładność porównywalną z klasycznymi modelami, takimi jak Random Forest lub XGBoost, lub je przewyższającą, działając przy znacznie mniejszej liczbie modeli bazowych i bardziej zwartym zespole. Napędzany kwantowo zoptymalizowanym głosowaniem, wybiera najbardziej informatywne modele bazowe i dopracowuje granice decyzyjne, co skutkuje większą wydajnością, zmniejszoną złożonością modelu i bardziej niezawodnym działaniem.
Optimization Solver Przewodnik Dokumentacja API Licencja	Q-CTRL	Problemy optymalizacji binarnej lub dowolny problem kombinatoryczny, który można odwzorować na binarną funkcję kosztu. Obsługiwane są funkcje kosztu dowolnego rzędu i rozmiary problemów do maksymalnej skali urządzenia.	Uwzględniający szumy, kompleksowy kwantowy solver optymalizacyjny, który umożliwia podawanie definicji problemów wysokiego poziomu i automatycznie znajduje dokładne rozwiązania klasycznie trudnych problemów kombinatorycznych na kwantowym sprzęcie w skali użytkowej. Abstrahuje złożoność poprzez obsługę tłumienia błędów, wydajne mapowanie i hybrydową optymalizację kwantowo-klasyczną w celu rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w pełnej skali urządzenia bez głębokiej wiedzy kwantowej.
Dynamics Simulator Przewodnik Dokumentacja API	Q-CTRL	Ewolucja czasowa kwantowych modeli wielu ciał, począwszy od jednowymiarowych łańcuchów Fermiego-Hubbarda, do badania propagacji spinu, ładunku i korelacji.	Przyjmuje model fizyczny, stan początkowy, parametry ewolucji czasowej i obserwable zamiast obwodów, a następnie buduje, optymalizuje i uruchamia obwody z automatycznym tłumieniem błędów Fire Opal. Zgadza się z wysokorozdzielczymi klasycznymi symulacjami sieci tensorowych z dokładnością do 1% RMSE, przy czasach wykonania kwantowego krótszych nawet do 3000 razy.
Parity Twine Optimizer Przewodnik Dokumentacja API	ParityQC	Obciążenia robocze z zakresu optymalizacji, które korzystają ze zmniejszonej liczby bramek i głębokości obwodu, umożliwiając rozwiązywanie problemów o rozmiarach istotnych dla przemysłu, które są nieosiągalne standardowymi metodami transpilacji opartymi na wielu bramkach SWAP.	Wykorzystuje metodę Parity Twine, zbudowaną na architekturze Parity Architecture, do minimalizacji liczby bramek dwukubitowych i głębokości obwodu z uwzględnieniem łączności urządzenia, realizując interakcje nielokalne bez bramek SWAP. Automatyzuje kroki transpilacji przy minimalnym udziale użytkownika i stosuje wydajne podejście QAOA o głębokości jeden, aby uzyskać optymalne parametry obwodu na CPU, minimalizując wymagany czas działania QPU.
Constrained Quantum Optimizer Przewodnik Dokumentacja API	Aqarios	Problemy optymalizacji binarnej z ograniczeniami, dostarczane jako plik LP, plik MPS lub model Luna, w szczególności z ograniczeniami one-hot lub set-packing.	Bezpośrednio rozwiązuje problemy optymalizacji binarnej z ograniczeniami, wymuszając ograniczenia one-hot i set-packing natywnie za pomocą mikserów XY zamiast członów kary, co zawęża przestrzeń poszukiwań do podprzestrzeni dopuszczalnej i poprawia jakość rozwiązań. Automatycznie obsługuje reformulację, syntezę obwodów, transpilację i wykonanie na sprzęcie, stosując iteracyjny warm-start algorytmu FlexQAOA, bez trenowania parametrów wariacyjnych.
Rimay Quantum Feature Extraction Przewodnik Dokumentacja API	Kipu Quantum	Gotowa do podłączenia ekstrakcja cech dla klasycznych potoków uczenia maszynowego. Przydatna dla małych i średnich zbiorów danych tabelarycznych, takich jak klasyfikacja ryzyka kredytowego, w których jakość predykcji przestała się poprawiać.	Wyodrębnia z twojego zbioru danych cechy przekształcone kwantowo. Generowane przez zdigitalizowaną ewolucję kontrdiabatyczną hamiltonianu szkła spinowego, który koduje dane, jako jeden krok przetwarzania wstępnego, bez samodzielnego budowania obwodów kwantowych.
SQOA Solver Przewodnik Dokumentacja API	JIJ	Duże kombinatoryczne problemy optymalizacyjne sformułowane jako QUBO, w tym problemy z ograniczeniami przekształcone metodą kary, takie jak maksymalny zbiór niezależny i MaxCut.	Wykorzystuje relaksację kwantową do zakodowania do trzech zmiennych binarnych na kubit, dzięki czemu może rozwiązywać problemy z większą liczbą zmiennych niż dostępnych kubitów. Jego konstrukcja oparta na próbkowaniu, łącząca Quantum Random Access Optimization (QRAO) z kwantową diagonalizacją opartą na próbkach (SQD) i klasycznym przetwarzaniem końcowym, czyni go mniej wrażliwym na szum sprzętowy.