Szybki start z Samplerem

Głównym zadaniem Samplera jest próbkowanie rejestru wyjściowego z wykonania jednego lub więcej obwodów kwantowych. Dynamiczne obwody i parametryzowane obwody są akceptowane jako dane wejściowe (jeśli przesyłane są parametryzowane obwody, należy również podać wartości parametrów). Sampler obsługuje również wbudowane dynamiczne rozsprzęganie i twirling dla tłumienia błędów.

Kroki opisane w tym temacie wyjaśniają, jak skonfigurować Samplera, poznać dostępne opcje konfiguracji i wywołać go w programie.

Wersje pakietów

Kod na tej stronie został opracowany przy użyciu następujących wymagań. Zalecamy używanie tych wersji lub nowszych.

qiskit[all]~=2.5.2
qiskit-ibm-runtime~=0.47.0

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

Kroki do użycia prymitywu Sampler

1. Zainicjuj konto

Najpierw musisz zainicjować swoje konto. Następnie możesz wybrać QPU, którego chcesz użyć do obliczenia wartości oczekiwanej.

Wykonaj kroki opisane w temacie Konfiguracja konta IBM Cloud, jeśli nie masz jeszcze skonfigurowanego konta.

Ułamkowe bramki

Aby użyć nowo obsługiwanych ułamkowych bramek, ustaw use_fractional_gates=True podczas żądania backendu z instancji QiskitRuntimeService. Na przykład:

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

Jest to funkcja eksperymentalna i może ulec zmianie w przyszłości.

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

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

2. Utwórz obwód

Potrzebujesz co najmniej jednego obwodu jako danych wejściowych do prymitywu 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)

Obwód i observable muszą zostać przekształcone, aby używały tylko instrukcji obsługiwanych przez QPU (określanych jako obwody architektury zestawu instrukcji (ISA)). Użyj transpilatora, aby to zrobić.

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. Inicjalizacja IBM Quantum Sampler

Gdy inicjujesz Samplera, użyj parametru mode, aby określić tryb, w którym ma działać. Możliwe wartości to obiekty batch, session lub backend dla odpowiednio trybu wsadowego, sesji i zadania. Więcej informacji znajdziesz w artykule Wprowadzenie do trybów wykonywania IBM Quantum Compute Service. Pamiętaj, że użytkownicy planu Open Plan nie mogą przesyłać zadań sesji.

from qiskit_ibm_runtime import SamplerV2 as Sampler

sampler = Sampler(mode=backend)

4. Wywołaj Samplera i uzyskaj wyniki

Następnie wywołaj metodę run(), aby wygenerować dane wyjściowe. Obwód i opcjonalne zestawy wartości parametrów są przekazywane jako krotki 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: dab7lb6rrl7c7386gjgg

>>> 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: ['1110001000100100100111011000001001000101010000001100010010110011001100110111100000000110001000011001101000110100101110101010011', '1110101100010101010001010111111011000110011010100101001100110101010010101010101110001010100100000000011110101101011000100000100', '1100110011101000110000000100110111101010110001100010111100001101100001010100111001101010101110000101010001001101010101001000100', '1011001001011000000101010111111010011101001111010100001011110011000101110101011001100110011011110011101010000111001111110110011', '1110111011011111101011110101110101010110011001100110101111100100011101100011011100101100101001001111110101111010101110111111011', '0101001110001110010001010100010111011001000000011110000000000001110000010010101101011001000100000001011011101111010010110111110', '1101101001000100010000110001000101010010101011000011000011001010000111100110010101010110100110011010101100001011100110001111011', '1000110011111111100010101010101111001001100001110111101001100111010101010111110110011000110011010010010000100000100010010010101', '0101010100110011110011010000000100011001111100101100101100101111101110100001101101111010100011011000010011111010001100110000010', '0010000111011100000000110000001110001100010011000100101110111111100011001100011001101010011111111100000000011100101101111010100']

Następne kroki

Zalecenia

• Dowiedz się, jak testować lokalnie przed uruchomieniem na komputerach kwantowych.
• Przeglądaj szczegółowe przykłady.
• Ćwicz korzystanie z prymitywów, pracując przez lekcję funkcji kosztu w IBM Quantum Learning.
• Dowiedz się, jak transpilować lokalnie w sekcji Transpilacja.
• Wypróbuj przewodnik Porównywanie ustawień transpilatora.
• Dowiedz się, jak używać opcji prymitywów.
• Zapoznaj się z API dla opcji Samplera.