Qiskit 0.26 Versionshinweise

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0.26.1

Terra- 0.17.4

Fehlerkorrekturen

• Es wurde ein Problem mit der Funktion QuantumInstance mit BackendV1 backends, bei denen das Attribut `max_experiments auf einen Wert gesetzt wurde, der kleiner ist als die Anzahl der auszuführenden Schaltungen. Zuvor hatte das QuantumInstance die zu verarbeitenden Stromkreise nicht korrekt in separate Aufträge aufteilen, was nun korrigiert wurde.

Aer- 0.8.2

Keine Änderung

Ignis- 0.6.0

Keine Änderung

Aqua- 0.9.1

Keine Änderung

IBM Q Anbieter 0.13.1

Keine Änderung

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0.26.0

Terra- 0.17.3

Vorspiel

Diese Version enthält 2 neue Klassen, ProbDistribution und QuasiDistributiondie für die Kompatibilität mit der Beta-Unterstützung der qiskit-Laufzeitumgebung in der letzten qiskit-ibmq-provider-Version benötigt wurden. Diese wurden nur aus Gründen der Kompatibilität mit der neuen Funktion in der qiskit-ibmq-provider Version hinzugefügt und die API für diese Klassen wird als experimentell und nicht als stabil für die 0.17.x Release-Serie angesehen. Die Schnittstelle kann sich ändern, wenn 0.18.0 in Zukunft veröffentlicht wird.

Fehlerkorrekturen

• Es wurde ein Problem in der plot_histogram() funktion, wo ein ValueError ausgelöst wurde, wenn die Funktion auf Verteilungen mit ungleichen Längen ausgeführt wurde.

Aer- 0.8.2

Keine Änderung

Ignis- 0.6.0

Keine Änderung

Aqua- 0.9.1

Keine Änderung

IBM Q Anbieter 0.13.1

Vorspiel

Mit dieser Version wird eine neue Funktion Qiskit Runtime Service eingeführt. Qiskit Runtime ist eine neue Architektur, die von IBM Quantum angeboten wird und die Wartezeit während der Berechnungsiterationen erheblich reduziert. Sie können Ihre Experimente in der Nähe der Quanten-Hardware durchführen, ohne dass die Wechselwirkungen mehrerer Schichten von klassischer und Quanten-Hardware sie verlangsamen.

Qiskit Runtime ermöglicht es autorisierten Nutzern, ihre Qiskit-Quantenprogramme hochzuladen. Dabei handelt es sich um Python Code, der bestimmte Eingaben entgegennimmt, Quanten- und vielleicht auch klassische Berechnungen durchführt und die Verarbeitungsergebnisse zurückgibt. Der gleiche oder ein anderer autorisierter Benutzer kann dann diese Quantenprogramme durch einfache Übergabe der erforderlichen Eingabeparameter aufrufen.

Beachten Sie, dass Qiskit Runtime derzeit in der privaten Beta-Phase für ausgewählte Kunden ist, aber in naher Zukunft für die Öffentlichkeit freigegeben wird.

Neue Funktionen

• qiskit.providers.ibmq.experiment.analysis_result.AnalysisResult hat jetzt ein zusätzliches verified Attribut, das angibt, ob die quality von einem Menschen überprüft wurde.

• qiskit.providers.ibmq.experiment.Experiment hat jetzt ein zusätzliches Attribut notes , mit dem Notizen zu einem Experiment gesetzt werden können.

• Mit dieser Version wird eine neue Funktion Qiskit Runtime Service eingeführt. Qiskit Runtime ist eine neue Architektur, die die Wartezeit bei Berechnungsiterationen erheblich verkürzt. Dieser neue Dienst ermöglicht es autorisierten Nutzern, ihre Qiskit-Quantenprogramme hochzuladen. Dabei handelt es sich um Python Code, der bestimmte Eingaben entgegennimmt, Quanten- und möglicherweise auch klassische Berechnungen durchführt und die Verarbeitungsergebnisse zurückgibt. Der gleiche oder ein anderer autorisierter Benutzer kann dann diese Quantenprogramme durch einfache Übergabe der erforderlichen Eingabeparameter aufrufen.

  Ein Beispiel für die Nutzung dieses neuen Dienstes:

  from qiskit import IBMQ
  
  provider = IBMQ.load_account()
  # Print all avaiable programs.
  provider.runtime.pprint_programs()
  
  # Prepare the inputs. See program documentation on input parameters.
  inputs = {...}
  options = {"backend_name": provider.backend.ibmq_montreal.name()}
  
  job = provider.runtime.run(program_id="runtime-simple",
                             options=options,
                             inputs=inputs)
  # Check job status.
  print(f"job status is {job.status()}")
  
  # Get job result.
  result = job.result()

Anmerkungen zu Upgrades

• Die veralteten Human Bad, Computer Bad, Computer Good und Human Good enum Werte wurden aus qiskit.providers.ibmq.experiment.constants.ResultQuality entfernt. Sie werden durch die Werte Bad und Good ersetzt, die mit dem Attribut verified auf qiskit.providers.ibmq.experiment.analysis_result.AnalysisResult verwendet werden sollten:

  Alte Qualität	Neue Qualität	Überprüft
  Menschlich schlecht	Ungültig	Ja
  Computer schlecht	Ungültig	Falsch
  Computer Gut	Gut	Falsch
  Menschliches Gut	Gut	Ja

  Außerdem wurde die Aufzählung NO_INFORMATION in UNKNOWN umbenannt.

• Die Methode qiskit.providers.ibmq.IBMQBackend.defaults() gibt jetzt immer Impulsvorgaben zurück, wenn sie verfügbar sind, unabhängig davon, ob offener Impuls für den Anbieter aktiviert ist.

Fehlerkorrekturen

• Behebt das Problem, dass die Übergabe eines Rauschmodells beim Senden eines Auftrags an einen IBMQ-Simulator ein TypeError auslöst. Korrekturen #894

Sonstige Anmerkungen

• Das Attribut qiskit.providers.ibmq.experiment.analysis_result.AnalysisResult fit ist jetzt optional.