Tutoriels

Utilisez ces tutoriels pour apprendre comment appliquer Qiskit aux cas d'utilisation courants de l'informatique quantique.

• Commencez par la série de tutoriels de la section Démarrer si c'est la première fois que vous exécutez du code sur un ordinateur quantique.
• La section sur les flux de travail vers l'avantage contient des exemples de bout en bout d'utilisation d'un ordinateur quantique pour résoudre des problèmes du monde réel. Ces tutoriels se concentrent sur les algorithmes qui sont des candidats prometteurs pour l'obtention d'un avantage de calcul par un ordinateur quantique par rapport à un ordinateur classique.
• La section sur les capacités de Qiskit contient des exemples qui utilisent les techniques les plus récentes et les plus avancées de l'écosystème Qiskit pour améliorer une partie ou l'ensemble d'un flux de travail particulier.

Premiers pas

Ces tutoriels s'adressent aux débutants qui sont prêts à explorer l'exécution d'algorithmes quantiques sur un ordinateur quantique.

• Inégalité CHSH

Explorer les flux de travail pour en tirer parti

Les tutoriels de cette section couvrent des démonstrations à grande échelle d'algorithmes quantiques.

• Algorithmes d'échantillonnage vérifiables

  Les algorithmes de cette catégorie se concentrent sur les circuits quantiques dont les distributions de sortie encodent des solutions à des problèmes structurés avec des résultats vérifiables. La vérifiabilité signifie que vous pouvez vérifier la cohérence entre les données mesurées, soit en évaluant la chaîne de bits choisie, soit en sachant qu'il n'y a pas de faux positifs.

  Les tutoriels mettent en évidence des techniques où l'échantillonnage répété permet d'estimer des quantités spécifiques au problème (par exemple, les valeurs de la fonction de coût ou les poids spectraux). Ces méthodes sont particulièrement pertinentes pour les tâches d'optimisation et de simulation avec des symétries.

  • Diagonalisation quantique basée sur l'échantillon d'un hamiltonien chimique

  • Diagonalisation quantique de Krylov basée sur l'échantillon d'un modèle de réseau fermionique

  • Algorithme d'optimisation approximative quantique

  • Techniques avancées pour le QAOA

  • QAOA à démarrage à chaud avec le module complémentaire « Optimization Mapper » de Qiskit

  • Codage par corrélation de Pauli pour réduire les contraintes liées au coup maximal

  • Calculs avec solvant implicite à l'aide d' Qiskit Serverless

• Estimation observable

  Ces travaux dirigés se concentrent sur l'estimation de quantités physiquement significatives, telles que l'énergie ou les valeurs de corrélation, en préparant des états quantiques et en mesurant des observables. Les techniques comprennent à la fois des approches variationnelles et des circuits trotterisés qui équilibrent l'expressivité du circuit avec l'efficacité de la profondeur du circuit. L'accent est mis sur les flux de travail qui réduisent les demandes de ressources quantiques tout en maintenant la précision et en permettant l'estimation pratique des observables dans les systèmes chimiques et physiques.

  • Simuler la diffusion des neutrons dans les matériaux quantiques à l'aide de circuits quantiques

  • Diagonalisation quantique de Krylov des hamiltoniens de treillis

  • Transition de phase de Nishimori

  • Estimation de l'énergie de l'état fondamental de la chaîne de Heisenberg à l'aide de la méthode VQE

  • Formation au noyau quantique

  • Améliorer la classification des caractéristiques à l'aide de noyaux quantiques projetés

  • Inégalité CHSH

  • Observation d'une dynamique hadronique non abélienne robuste et cohérente sur des processeurs quantiques sujets au bruit

• Algorithmes tolérants aux pannes

  Cette section présente des algorithmes dotés de garanties théoriques bien définies, conçus pour fonctionner sur le futur matériel quantique à correction d'erreurs. La complexité en termes de circuits ou d'échantillonnage de ces algorithmes évolue d'une manière qui n'est pas efficace en termes de profondeur; ils sont donc plus susceptibles de démontrer un avantage quantique lorsque des ordinateurs quantiques tolérants aux pannes existeront. Ces tutoriels expliquent le fonctionnement de ces méthodes dans des conditions idéalisées et présentent des exemples à petite échelle.

  • Algorithme de Shor
  • Algorithme de Grover

Tirer parti des capacités de Qiskit

Cette section présente les capacités avancées de l'écosystème Qiskit qui améliorent les performances, la fiabilité et la vitesse d'exécution des algorithmes quantiques.

• Optimisation de charge de travail

  L'optimisation de la charge de travail se concentre sur l'orchestration efficace des ressources classiques et quantiques ou sur des méthodes adaptées pour améliorer la manipulation des circuits quantiques.

  • Circuits dynamiques de référence avec paires de cloches coupées

  • Noyaux quantiques avec des portes fractionnaires

  • Présentation du transcompilateur Qiskit basé sur l'IA

  • Optimisation de la transpilation avec SABRE

  • Méthodes de compilation pour les circuits de simulation hamiltoniens

  • Intrication à longue portée avec des circuits dynamiques

  • Simulation de l'hamiltonien d'Ising avec circuits dynamiques

• Fonctions du Qiskit

  Les fonctions Qiskit sont une collection d'outils de gestion des erreurs et d'application pré-packagés, facilitant la conception d'expériences à grande échelle avec des circuits, des molécules, des QUBO, etc.

  • Concevez de nouveaux algorithmes à l'aide des fonctions Circuit, grâce à des pipelines intégrés de transpilation, de suppression des erreurs et d'atténuation des erreurs.

    • Modèle Ising à champ transversal avec gestion des performances de Q-CTRL

    • Estimation de la phase quantique avec les Q-CTRL Qiskit Functions

    • Simuler 2D tilted-field Ising avec la fonction QESEM

    • Simuler un modèle d'Ising avec la fonction TEM

    • Évaluation de la fidélité du processus QFT+M à l'aide d'Orbit, une fonction Qiskit développée par Quantum Elements

  • Testez des problèmes spécifiques à un domaine à l'aide des fonctions de l'application — avec des entrées et des sorties familières aux solveurs classiques.

    • Optimisation dynamique de portefeuille avec le Portfolio Optimizer de Global Data Quantum

    • Optimisation binaire d'ordre supérieur avec le solveur d'optimisation de Q-CTRL

    • Modélisation d'un fluide non visqueux en écoulement à l'aide de QUICK-PDE

    • Courbes PES de dissociation avec Qunova HiVQE

    • Classification d'ensemble hybride améliorée par les quanta (flux de travail sur la stabilité du réseau)

    • Résoudre le problème de la division du marché avec l'optimiseur Iskay Quantum de Kipu Quantum

• Qiskit addons

  Les modules complémentaires permettent une manipulation avancée des circuits, comme le découpage, la rétropropagation des observables ou l'approximation des circuits, ce qui permet aux utilisateurs de contourner les limitations matérielles au prix d'une augmentation de la charge de calcul classique.

  • Formules multi-produits pour réduire l'erreur de Trotter

  • Compilation quantique approximative pour les circuits à évolution temporelle

  • Rétropropagation de l'opérateur (OBP) pour l'estimation des valeurs d'espérance

  • Coupe de fil pour l'estimation des valeurs d'espérance

  • Découpage de circuits pour des conditions aux limites périodiques

  • Coupe en circuit pour la réduction de la profondeur

  • Atténuation des erreurs de lecture pour l'échantillonneur primitif au moyen de M3

• Réduction des erreurs

  L'atténuation des erreurs permet de relever le défi du bruit sans tolérance totale aux pannes en récupérant des valeurs d'attente précises grâce à une manipulation contrôlée des circuits et à un post-traitement.

  • Atténuation des erreurs à l'échelle des services publics grâce à l'amplification probabiliste des erreurs

  • Combiner les options d'atténuation des erreurs avec la primitive Estimator

  • Annulation probabiliste des erreurs à l'aide de cônes de lumière ombrés

  • Améliorer les valeurs attendues grâce à l'absorption du bruit propagé (PNA)

  • Analyse comparative en temps réel pour la sélection des qubits

• Détection des erreurs

  La détection des erreurs permet d'identifier les opérations défectueuses afin de restituer des résultats exempts de bruit, image par image, par le biais d'un post-traitement.

  • Codes de répétition

  • Détection d'erreurs à faible surcoût grâce aux codes spatio-temporels