Guía rápida de Sampler

La función principal del muestreador es tomar muestras del registro de salida tras la ejecución de uno o varios circuitos cuánticos. Se aceptan circuitos dinámicos y circuitos parametrizados como entrada (si se envían circuitos parametrizados, también deben indicarse los valores de los parámetros). Sampler también admite funciones integradas de desacoplamiento dinámico y «twirling» para la supresión de errores.

Los pasos de este tema describen cómo configurar Sampler, explorar las opciones disponibles para configurarlo y ejecutarlo en un programa.

• Versiones del paquete

  El código de esta página se ha desarrollado teniendo en cuenta los siguientes requisitos. Recomendamos utilizar estas versiones o posteriores.

  qiskit[all]~=2.5.2
  qiskit-ibm-runtime~=0.47.0
  

Pasos para utilizar la primitiva «Sampler»

1. Inicializar la cuenta

Primero tienes que activar tu cuenta. A continuación, puedes seleccionar la QPU que deseas utilizar para calcular el valor esperado.

Sigue los pasos que se indican en el tema «Configurar tu cuenta de IBM Cloud » si aún no tienes una cuenta creada.

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

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

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

2. Crea un circuito

Necesitas al menos un circuito como entrada para la primitiva Sampler.

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)

El circuito y la variable observable deben transformarse para que utilicen únicamente instrucciones compatibles con la QPU (lo que se conoce como circuitos de arquitectura de conjunto de instrucciones, o ISA ). Para ello, utiliza el transpilador.

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()}")

Output:

>>> Circuit ops (ISA): OrderedDict([('rz', 3036), ('sx', 1769), ('cz', 378), ('measure', 127), ('barrier', 1)])

3. Inicializar el muestreador « IBM Quantum »

Al inicializar Sampler, utiliza el parámetro mode para especificar el modo en el que quieres que se ejecute. Los valores posibles son batch, session, u backend objetos para los modos de ejecución por lotes, por sesión y por trabajo, respectivamente. Para obtener más información, consulta la sección «Introducción a los modos de ejecución del servicio de computación de IBM Quantum ». Ten en cuenta que los usuarios de Open Plan no pueden enviar trabajos de sesión.

from qiskit_ibm_runtime import SamplerV2 as Sampler

sampler = Sampler(mode=backend)

4. Ejecuta Sampler y obtén los resultados

A continuación, invoca el run() método para generar el resultado. El circuito y los conjuntos de valores de parámetros opcionales se introducen como tuplas de bloques unificados primitivos ( PUB ).

job = sampler.run([(isa_circuit, param_values)])
print(f">>> Job ID: {job.job_id()}")
print(f">>> Job Status: {job.status()}")

Output:

>>> 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]}"
)

Output:

First ten results for the 'meas' output register: ['1110001000100100100111011000001001000101010000001100010010110011001100110111100000000110001000011001101000110100101110101010011', '1110101100010101010001010111111011000110011010100101001100110101010010101010101110001010100100000000011110101101011000100000100', '1100110011101000110000000100110111101010110001100010111100001101100001010100111001101010101110000101010001001101010101001000100', '1011001001011000000101010111111010011101001111010100001011110011000101110101011001100110011011110011101010000111001111110110011', '1110111011011111101011110101110101010110011001100110101111100100011101100011011100101100101001001111110101111010101110111111011', '0101001110001110010001010100010111011001000000011110000000000001110000010010101101011001000100000001011011101111010010110111110', '1101101001000100010000110001000101010010101011000011000011001010000111100110010101010110100110011010101100001011100110001111011', '1000110011111111100010101010101111001001100001110111101001100111010101010111110110011000110011010010010000100000100010010010101', '0101010100110011110011010000000100011001111100101100101100101111101110100001101101111010100011011000010011111010001100110000010', '0010000111011100000000110000001110001100010011000100101110111111100011001100011001101010011111111100000000011100101101111010100']

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