Tutoriály

Pomocí těchto tutoriálů se naučíš, jak Qiskit použít pro běžné případy užití v kvantovém výpočtu.

• Začni sadou tutoriálů v sekci Začínáme, pokud spouštíš kód na kvantovém počítači poprvé.

• Sekce Pracovní postupy na cestě k výhodě obsahuje kompletní příklady využití kvantového počítače k řešení reálných problémů. Tyto tutoriály se zaměřují na algoritmy, které jsou slibné kandidáty pro dosažení výpočetní výhody kvantového počítače nad klasickým.

• Sekce Možnosti Qiskitu obsahuje příklady, které využívají nejnovější a nejpokročilejší techniky v ekosystému Qiskitu ke zlepšení části nebo celého konkrétního pracovního postupu.

Začínáme

Tyto tutoriály jsou pro začátečníky, kteří jsou připraveni prozkoumávat spouštění kvantových algoritmů na kvantovém počítači.

• Nerovnost CHSH

Prozkoumej pracovní postupy na cestě k výhodě

Tutoriály v této sekci pokrývají rozsáhlé demonstrace kvantových algoritmů.

Ověřitelné vzorkovací algoritmy

Algoritmy v této kategorii se zaměřují na kvantové obvody, jejichž výstupní distribuce kódují řešení strukturovaných problémů s ověřitelným výstupem. Ověřitelnost znamená, že můžeš zkontrolovat konzistenci naměřených dat, a to buď vyhodnocením zvoleného bitového řetězce, nebo vědomím, že falešně pozitivní výsledky nenastávají.

Tutoriály zdůrazňují techniky, kde opakované vzorkování umožňuje odhad veličin specifických pro daný problém (například hodnot účelové funkce nebo spektrálních vah). Tyto metody jsou zvláště relevantní pro optimalizační a simulační úlohy se symetriemi.

• Kvantová diagonalizace založená na vzorkování pro chemický hamiltonián

• Krylovova kvantová diagonalizace založená na vzorkování pro fermionový mřížkový model

• Algoritmus SqDRIFT pro odhad základního stavu

• Poolovaná kvantová diagonalizace založená na vzorkování pro jaderný hamiltonián

• Kvantový přibližný optimalizační algoritmus

• Pokročilé techniky pro QAOA

• Warm-start QAOA s Optimization Mapper Qiskit addonem

• Kvantová přibližná multikriteriální optimalizace

• Pauliho korelační kódování ke snížení požadavků max-cut

• Výpočty implicitního rozpouštědla pomocí Qiskit Serverless

Odhad pozorovatelných veličin

Tyto tutoriály se zaměřují na odhad fyzikálně smysluplných veličin, jako je energie nebo korelační hodnoty, prostřednictvím přípravy kvantových stavů a měření pozorovatelných veličin. Techniky zahrnují variační i Trotterizované přístupy k obvodům, které vyvažují expresivitu obvodů s efektivitou hloubky obvodů. Důraz je kladen na pracovní postupy, které snižují nároky na kvantové zdroje při zachování přesnosti a umožňují praktický odhad pozorovatelných veličin v chemických a fyzikálních systémech.

• Simuluj rozptyl neutronů v kvantových materiálech pomocí kvantových obvodů

• Simuluj rozptyl neutronů pomocí Serverless workflow s AQC + Trotterovou dynamikou

• Krylovova kvantová diagonalizace mřížkových hamiltoniánů

• Nishimoriho fázový přechod

• Odhad energie základního stavu Heisenbergova řetězce pomocí VQE

• Trénování kvantového jádra

• Vylepšení klasifikace příznaků pomocí projektovaných kvantových jader

• Nerovnost CHSH

• Pozorování robustní a koherentní neabelovské hadronové dynamiky na zašuměných kvantových procesorech

• Stínová tomografie Greenbergerova-Hornova-Zeilingerova stavu

• Simulace časového vývoje Isingova modelu s příčným polem

Algoritmy odolné vůči chybám

Tato sekce představuje algoritmy s dobře definovanými teoretickými zárukami, které jsou navrženy pro budoucí hardware opravující kvantové chyby. Obvody nebo režie vzorkování pro tyto algoritmy se škálují způsobem, který není efektivní z hlediska hloubky, a proto s větší pravděpodobností prokáží kvantovou výhodu, až budou existovat kvantové počítače odolné vůči chybám. Tyto tutoriály ilustrují, jak metody fungují v idealizovaných podmínkách a demonstrují malé příklady.

• Shorův algoritmus

• Groverův algoritmus

Využij možnosti Qiskitu

Tato sekce představuje pokročilé možnosti v ekosystému Qiskitu, které zlepšují výkon, spolehlivost a rychlost při provádění kvantových algoritmů.

Optimalizace zátěže

Optimalizace zátěže se zaměřuje buď na efektivní orchestraci klasických a kvantových zdrojů, nebo na přizpůsobené metody pro zlepšení manipulace s kvantovými obvody.

• Spouštěj kvantové úlohy pomocí QRMI

• Benchmark dynamických obvodů s rozříznutými Bellovými páry

• Kvantová jádra se zlomkovými Gate

• Úvod do AI-powered Transpileru od Qiskitu

• Optimalizace transpilace s SABRE

• Metody kompilace obvodů pro simulaci hamiltoniánu

• Provázání na velkou vzdálenost pomocí dynamických obvodů

• Simulace kicked Isingova hamiltoniánu pomocí dynamických obvodů

Qiskit Functions

Qiskit Functions jsou soubor předpřipravených nástrojů pro správu chyb a aplikačních nástrojů, které usnadňují navrhování rozsáhlých experimentů s obvody, molekulami, QUBO a dalšími.

• Navrhuj nové algoritmy pomocí Circuit functions — s předpřipravenou transpilací, potlačením chyb a kanály pro zmírnění chyb.

  • Isingův model v příčném poli s Performance Management od Q-CTRL

  • Kvantový odhad fáze s Q-CTRL's Qiskit Functions

  • Simulace 2D Isingova modelu s nakloněným polem pomocí funkce QESEM

  • Simulace kicked Isingova modelu s funkcí TEM

  • Benchmark věrnosti procesu QFT pomocí Orbit, Qiskit Function od Quantum Elements

• Experimentuj s doménově specifickými problémy pomocí Application functions — se známými vstupy a výstupy pro klasické řešiče.

  • Dynamická optimalizace portfolia s Portfolio Optimizerem od Global Data Quantum

  • Binární optimalizace vyššího řádu s Q-CTRL's Optimization Solver

  • Modelování tekutiny bez viskozity pomocí QUICK-PDE

  • Disociační PES křivky s Qunova HiVQE

  • Hybridní kvantově vylepšená ansámblová klasifikace (pracovní postup pro stabilitu rozvodné sítě)

  • Řeš problém rozdělení trhu s Kipu Quantum's Iskay Quantum Optimizer

  • Najdi maximální nezávislou množinu pomocí Aqarios Constrained Quantum Optimizer

  • Vyřeš problém rozdělení trhu pomocí ParityQC Parity Twine Optimizer

  • Vyřeš Sherrington-Kirkpatrickův model pomocí ParityQC Parity Twine Optimizer

Qiskit addons

Addons umožňují pokročilou manipulaci s obvody, například jejich řezání, zpětné šíření pozorovatelných veličin nebo aproximaci obvodů, což uživatelům umožňuje obejít hardwarová omezení za cenu zvýšené klasické výpočetní režie.

• Víceprodukční vzorce pro snížení Trotterovy chyby

• Přibližná kvantová kompilace pro obvody simulace časového vývoje

• Zpětné šíření operátoru (OBP) pro odhad středních hodnot

• Řezání vodičů pro odhad střední hodnoty

• Řezání obvodů pro periodické okrajové podmínky

• Řezání obvodů pro snížení hloubky

• Zmírnění chyb odečtu pro Sampler primitiv pomocí M3

Zmírnění chyb

Zmírnění chyb řeší výzvu šumu bez plné odolnosti vůči chybám tím, že obnovuje přesné střední hodnoty prostřednictvím řízené manipulace s obvody a následného zpracování.

• Zmírnění chyb v měřítku utility s probabilistickým zesílením chyb

• Kombinuj možnosti zmírnění chyb s Estimator primitivem

• Pravděpodobnostní eliminace chyb se stínovanými light cones

• Zpřesni střední hodnoty pomocí absorpce propagovaného šumu (PNA)

• Benchmarking v reálném čase pro výběr qubit

• Aktualizuj vlastnosti backendu pomocí benchmarkingu v reálném čase

• Pravděpodobnostní eliminace chyb s logickými modely šumu

Detekce chyb

Detekce chyb identifikuje vadné operace, aby vrátila výsledky bez šumu pro každý shot zvlášť prostřednictvím následného zpracování.

• Opakovací kódy

• Detekce chyb s nízkou režií pomocí prostoročasových kódů