Notas de la versión de Qiskit 0.26

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0.26.1

Terra 0.17.4

Corrección de errores

• Se ha solucionado un problema con la función QuantumInstance con BackendV1 con el atributo `max_experiments establecido en un valor inferior al número de circuitos a ejecutar. Anteriormente el QuantumInstance no dividía correctamente los circuitos a ejecutar en trabajos separados, lo cual se ha corregido.

Aer 0.8.2

No cambia

Ignis 0.6.0

No cambia

Aqua 0.9.1

No cambia

IBM Proveedor Q 0.13.1

No cambia

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0.26.0

Terra 0.17.3

Preludio

Esta versión incluye 2 nuevas clases, ProbDistribution y QuasiDistribution, que eran necesarios para la compatibilidad con el soporte beta de la reciente versión qiskit-ibmq-provider para qiskit-runtime. Estos sólo se añadieron para la compatibilidad con esa nueva característica en la versión qiskit-ibmq-provider y la API para estas clases se considera experimental y no se considera estable para la serie de versiones 0.17.x. La interfaz puede cambiar cuando se publique 0.18.0 en el futuro.

Corrección de errores

• Se ha corregido un problema en la función plot_histogram() donde se producía un ValueError cuando la función se ejecutaba en distribuciones con longitudes desiguales.

Aer 0.8.2

No cambia

Ignis 0.6.0

No cambia

Aqua 0.9.1

No cambia

IBM Proveedor Q 0.13.1

Preludio

Esta versión introduce una nueva función Qiskit Runtime Service. Qiskit Runtime es una nueva arquitectura ofrecida por IBM Quantum que reduce significativamente el tiempo de espera durante las iteraciones computacionales. Puede ejecutar sus experimentos cerca del hardware cuántico, sin que las interacciones de múltiples capas de hardware clásico y cuántico lo ralenticen.

Qiskit Runtime permite a los usuarios autorizados cargar sus programas cuánticos Qiskit, que son códigos Python que toman ciertas entradas, realizan cálculos cuánticos y quizá clásicos, y devuelven los resultados del procesamiento. El mismo usuario u otros usuarios autorizados pueden invocar estos programas cuánticos simplemente introduciendo los parámetros de entrada necesarios.

Tenga en cuenta que Qiskit Runtime se encuentra actualmente en fase beta privada para cuentas seleccionadas, pero se lanzará al público en un futuro próximo.

Nuevas funciones

• qiskit.providers.ibmq.experiment.analysis_result.AnalysisResult ahora tiene un atributo adicional verified que identifica si el quality ha sido verificado por un humano.

• qiskit.providers.ibmq.experiment.Experiment dispone ahora de un atributo adicional notes que puede utilizarse para establecer notas sobre un experimento.

• Esta versión introduce una nueva función Qiskit Runtime Service. Qiskit Runtime es una nueva arquitectura que reduce significativamente el tiempo de espera durante las iteraciones computacionales. Este nuevo servicio permite a los usuarios autorizados cargar sus programas cuánticos Qiskit, que son códigos Python que toman determinadas entradas, realizan cálculos cuánticos y quizá clásicos, y devuelven los resultados del procesamiento. El mismo usuario u otros usuarios autorizados pueden invocar estos programas cuánticos simplemente introduciendo los parámetros de entrada necesarios.

  Un ejemplo de uso de este nuevo servicio:

  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()

Notas de actualización

• Los valores enum obsoletos Human Bad, Computer Bad, Computer Good y Human Good se han eliminado de qiskit.providers.ibmq.experiment.constants.ResultQuality. Se sustituyen por los valores Bad y Good que deben utilizarse con el atributo verified en qiskit.providers.ibmq.experiment.analysis_result.AnalysisResult:

  Calidad antigua	Nueva calidad	Verificado
  Humano Malo	Incorrecto	Sí
  Ordenador malo	Incorrecto	No
  Ordenador Bueno	Aceptable	No
  Bien Humano	Aceptable	Sí

  Además, el enum NO_INFORMATION ha pasado a llamarse UNKNOWN.

• El método qiskit.providers.ibmq.IBMQBackend.defaults() ahora siempre devuelve los valores predeterminados de pulso si están disponibles, independientemente de si el pulso abierto está habilitado para el proveedor.

Corrección de errores

• Se soluciona el problema por el que al pasar un modelo de ruido al enviar un trabajo a un simulador IBMQ se producía un error TypeError. Correcciones #894

Otras notas

• El atributo qiskit.providers.ibmq.experiment.analysis_result.AnalysisResult fit es ahora opcional.