AQC

class qiskit.synthesis.unitary.aqc.AQC(optimizer=None, seed=None)

Bases: object

Una implementación genérica del Compilador Cuántico Aproximado. Esta implementación es independiente de la implementación subyacente del circuito aproximado, el objetivo y el optimizador. Los usuarios pueden pasar las correspondientes implementaciones de las clases abstractas:

El optimizador es una implementación del protocolo Minimizer , un callable utilizado para ejecutar el proceso de optimización. La elección del optimizador puede afectar a la convergencia global, al tiempo necesario para el proceso de optimización y al valor objetivo alcanzado.
El circuito aproximado representa una plantilla cuyos parámetros queremos optimizar. Actualmente, sólo existe una implementación basada en bloques de unidades CNOT de 4 rotaciones: CNOTUnitCircuit. Consulte el documento para más detalles.
El objetivo aproximado está estrechamente vinculado a la implementación del circuito aproximado y proporciona dos métodos para calcular la función objetivo y el gradiente con respecto a los parámetros aproximados del circuito. Este objetivo se pasa al optimizador. Actualmente, existen dos implementaciones basadas en bloques de unidades CNOT de 4 rotaciones: DefaultCNOTUnitObjective y su versión acelerada FastCNOTUnitObjective. Ambas implementaciones comparten la misma idea de maximización del producto Hilbert-Schmidt entre la matriz objetivo y su aproximación. El primer planteamiento de aplicación debe considerarse el de referencia. Puede adolecer de problemas de rendimiento y es adecuado sobre todo para un número reducido de qubits (hasta 5 ó 6), mientras que el segundo, acelerado, puede aplicarse a problemas mayores.
Hay que tener en cuenta el crecimiento exponencial del tamaño de la matriz con el número de qubits, ya que la implementación no sólo crea una matriz de destino potencialmente grande, sino que también asigna una serie de búferes de memoria temporales comparables en tamaño a la matriz de destino.

Parámetros

optimizer (Minimizer | None) – un optimizador que se utilizará en el procedimiento de optimización de la búsqueda del mejor circuito aproximado. Por defecto, se utiliza el minimizador scipy con el método L-BFGS-B con un máximo de iteraciones fijado en 1000.
seed (int | None) – un valor semilla para ser utilizado por un generador de números aleatorios.

Métodos

compile_unitary

compile_unitary(target_matrix, approximate_circuit, approximating_objective, initial_point=None)

GitHub

Approximately compila un circuito representado como una matriz unitaria resolviendo un problema de optimización definido por approximating_objective y utilizando approximate_circuit como plantilla para el circuito aproximado.

Parámetros

target_matrix (ndarray) – una matriz unitaria para aproximar.
approximate_circuit (ApproximateCircuit) – un circuito plantilla que se rellenará con los valores de los parámetros obtenidos en el procedimiento de optimización.
approximating_objective (ApproximatingObjective) – una definición del problema de optimización.
initial_point (ndarray | None) – Valores iniciales de los ángulos/parámetros desde los que comenzar la optimización.

Tipo de retorno

Ninguna

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