Rychlý start se Samplerem

Hlavním úkolem Sampleru je vzorkování výstupního registru z provádění jednoho nebo více kvantových obvodů. Jako vstup jsou přijímány dynamické obvody a parametrizované obvody (pokud jsou odeslány parametrizované obvody, musí být také poskytnuty hodnoty parametrů). Sampler také podporuje vestavěné dynamické odpojování a twirling pro potlačení chyb.

Kroky v tomto tématu popisují, jak nastavit Sampler, prozkoumat možnosti, které můžeš použít pro jeho konfiguraci, a spustit ho v programu.

Verze balíčků

Kód na této stránce byl vyvinut s použitím následujících požadavků. Doporučujeme používat tyto verze nebo novější.

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

Kroky k použití primitiva Sampler

1. Inicializace účtu

Nejprve musíš inicializovat svůj účet. Poté můžeš vybrat QPU, které chceš použít pro výpočet střední hodnoty.

Pokud ještě nemáš nastavený účet, postupuj podle kroků v tématu Nastavení účtu IBM Cloud.

Zlomková hradla

Chceš-li používat nově podporovaná zlomková hradla, nastav use_fractional_gates=True při žádosti o backend z instance QiskitRuntimeService. Například:

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

Toto je experimentální funkce a může se v budoucnu změnit.

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

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

2. Vytvoření obvodu

Pro primitivum Sampler potřebuješ alespoň jeden obvod jako vstup.

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)

Obvod a pozorovatelná veličina musí být transformovány tak, aby používaly pouze instrukce podporované QPU (označované jako obvody instrukční sady architektury (ISA)). K tomu použij transpiler.

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. Inicializace IBM Quantum Sampleru

Při inicializaci Sampleru použij parametr mode k určení režimu, ve kterém chceš spustit. Možné hodnoty jsou objekty batch, session nebo backend pro dávkový, session a job prováděcí režim. Více informací najdeš v části Úvod do IBM Quantum Compute Service prováděcích režimů. Vezmi v úvahu, že uživatelé plánu Open Plan nemohou odesílat session úlohy.

from qiskit_ibm_runtime import SamplerV2 as Sampler

sampler = Sampler(mode=backend)

4. Spuštění Sampleru a získání výsledků

Dále spusť metodu run() pro generování výstupu. Obvod a volitelné sady hodnot parametrů jsou jako vstup zadány ve formě n-tic 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']

Další kroky

Doporučení

• Zjisti, jak testovat lokálně před spuštěním na kvantových počítačích.
• Projdi si podrobné příklady.
• Procvič práci s primitivy v lekci cost function v IBM Quantum Learning.
• Zjisti, jak transpilovat lokálně v sekci Transpilace.
• Vyzkoušej průvodce Porovnat nastavení transpileru.
• Zjisti, jak používat možnosti primitiv.
• Zobrazit API pro možnosti Sampleru.