Riferimento API di Aqarios Constrained Quantum Optimizer

Tipo: str

Il problema di ottimizzazione serializzato da risolvere. Sono supportati tre formati:

• LP (*.lp): Formato di file LP standard esportato come stringa, ad esempio tramite DOcplex's export_as_lp_string()
• MPS (*.mps): Formato file MPS standard esportato come stringa, ad esempio tramite DOcplex's export_as_mps_string()
• Modello Luna : serializzazione Base64-encoded di un oggetto Aqarios Luna Model, ottenuta tramite model.encode_b64()

Il modello deve rappresentare un problema di ottimizzazione binaria, sia che si tratti di massimizzazione che di minimizzazione. I vincoli possono essere disuguaglianze o uguaglianze su variabili binarie. Le variabili intere sono supportate solo se vengono specificati chiaramente i limiti superiore e inferiore. Le variabili continue (a valori reali) non sono supportate e un modello che le contenga genera un errore con codice 4710. L'obiettivo e i vincoli possono essere di ordine superiore e non devono necessariamente essere solo lineari.

• Obbligatorio: sì
• Esempio di LP:

\Problem name: MIS
Minimize
  obj: ...
Subject To
  c1: ...
  ...
Binaries
  x_0 x_1
End

Tipo: str or None

Valore predefinito: None

Il nome del backend di IBM Quantum su cui eseguire l'operazione (ad esempio "ibm_phoenix"). Se impostata su None, la funzione seleziona automaticamente il dispositivo disponibile meno utilizzato.

• Obbligatorio: No
• Esempio: "ibm_phoenix"

Tipo: dict or None

Valore predefinito: None

Opzioni di configurazione dell'algoritmo che regolano il comportamento del QAOA iterativo con avvio a caldo. Le opzioni sono specificate sotto forma di dizionario. Consulta l' elenco delle opzioni riportato di seguito per conoscere tutti i parametri disponibili e i relativi valori predefiniti.

• Obbligatorio: No
• Esempio: {"reps": 2, "num_parallel": 10, "postprocessing_level": 1}

Tipo: int

Valore predefinito: 1

Numero di ripetizioni dello strato QAOA (parametro di profondità del circuito $p$ ). Valori più elevati migliorano la qualità della soluzione, ma comportano circuiti più complessi e tempi di esecuzione più lunghi, il che può generare un maggiore rumore.

• Opzioni: numero intero compreso in un intervallo [1, 10]

Tipo: int

Valore predefinito: 5

Numero di catene indipendenti di avvio a caldo eseguite in parallelo. Aumentando questo valore si migliora la probabilità di trovare soluzioni di alta qualità, ma si aumenta il consumo totale del budget di tentativi.

• Opzioni: numero intero compreso in un intervallo [1, 100]

Tipo: int

Valore predefinito: 500

Numero di misurazioni per iterazione per catena.

• Opzioni: numero intero compreso in un intervallo [1, 10000]

Tipo: int

Valore predefinito: 5000

Budget totale delle riprese per tutte le iterazioni di una singola catena di avvio a caldo. Il ciclo di iterazione termina per una catena una volta esaurito tale budget.

• Opzioni: numero intero compreso in un intervallo [1, 1000000]

Tipo: float

Valore predefinito: 0.1

Parametro di regolarizzazione per le probabilità di avvio a caldo. Impedisce che la distribuzione di probabilità si riduca a uno stato deterministico, preservando l'esplorazione nel corso delle iterazioni.

• Opzioni: Intervallo di galleggiamento (0.01, 1)

Tipo: float

Valore predefinito: 10

Temperatura inversa per la ponderazione di Boltzmann utilizzata per ricavare nuovi stati di avvio a caldo dai campioni di misura. Valori più elevati concentrano la massa di probabilità sui campioni a energia più bassa.

• Opzioni: Galleggiante soddisfacente beta > 0

Tipo: float

Valore predefinito: 1.0

Controlla il livello di approssimazione applicato alla funzione di costo e durante la transpilazione. Valori più bassi riducono la profondità del circuito introducendo approssimazioni che possono influire sulla qualità della soluzione.

• Opzioni: Intervallo di galleggiamento [0.0, 1.0]

Tipo: int

Valore predefinito: 3

Efficacia della post-elaborazione classica applicata dopo ogni fase di campionamento per migliorare la qualità della soluzione. Livelli più elevati applicano una ricerca locale più aggressiva, a scapito di un aumento del tempo di elaborazione classico.

• Opzioni: numero intero compreso in un intervallo [0, 3]
  • 0: Disattiva la post-elaborazione.
  • 1: Ricerca locale a passaggio singolo. Cerca di capovolgere ogni bit una volta in ordine casuale e mantieni i capovolgimenti che riducono l'energia.
  • 2: Ricerca locale a tre passaggi. Applicare il livello tre 1 volte in ordini casuali diversi.
  • 3: Ricerca locale avida. Applicare ripetutamente il bit-flip che comporta la massima riduzione di energia fino a quando non è più possibile ottenere ulteriori miglioramenti.

Tipo: float or None

Valore predefinito: None

Sovrascrive manualmente il valore della penalità utilizzato durante la conversione dei vincoli in termini di penalità aggiunti all'obiettivo. Per impostazione predefinita, la penalità viene calcolata automaticamente in base alla struttura del problema. Utilizzare questa opzione solo se il valore automatico produce risultati non validi.

• Opzioni: impostare il valore desiderato penalty_override > 0oppure None utilizzare il valore automatico

Tipo: bool

Valore predefinito: False

Se utilizzare la modalità di sessione del servizi IBM Quantum Compute per l'esecuzione dei lavori. L’attivazione delle sessioni riduce il sovraccarico di esecuzione dei circuiti mantenendo aperta una connessione dedicata alla QPU durante tutte le iterazioni, il che può ridurre il tempo di esecuzione complessivo.

• Opzioni: True / False

Tipo: int or None

Valore predefinito: None

Seed passato al transpiler che mappa il circuito sul backend selezionato. Impostare un valore fisso per garantire la riproducibilità della sintesi e del routing dei circuiti tra una sessione e l'altra. Quando è impostato su None, il transpiler genera i propri semi in modo non deterministico, pertanto l'esecuzione ripetuta dello stesso problema può produrre layout di circuiti diversi.

• Opzioni: un numero intero qualsiasi, oppure None per un seme non deterministico

Tipo: list[str]

Valore predefinito: []

Tag aggiuntivi associati a ogni processo di calcolo quantistico che la funzione invia alla QPU. La funzione assegna sempre ai propri lavori l'ID del lavoro "aqarios/constrained-quantum-optimizer"e il nome del problema; le voci qui riportate vengono aggiunte a tale elenco. Utilizza questa funzione per raggruppare o filtrare i lavori primitivi sottostanti nell'elenco dei carichi di lavoro.

• Opzioni: Elenco di stringhe
• Esempio: ["my-experiment", "mis-benchmark"]

Tipo: dict[str, Any]

Dizionario dei risultati contenente le assegnazioni delle soluzioni, il valore dell'obiettivo, lo stato di fattibilità e i metadati relativi al tempo di esecuzione.

Esempio:

{
    'solutions': [{'x_1': 0, 'x_2': 1, 'x_3': 0, 'x_4': 1, 'x_5': 1}],
    'solution_bitstrings': ['01011'],
    'raw_energy': -6.0,
    'objective_value': -6.0,
    'feasible': True,
    'metadata': {
        'resource_usage': {
            'RUNNING: MAPPING': {'CPU': 5.405},
            'RUNNING: OPTIMIZING_FOR_HARDWARE': {'CPU': 9.902},
            'RUNNING: WAITING_FOR_QPU': {'CPU': 25.456},
            'RUNNING: EXECUTING_QPU': {'QPU': 25.202},
            'RUNNING: POST_PROCESSING': {'CPU': 6.481}
        },
        'circuit_metrics': {
            'before_transpilation': {
                'num_qubits': 6,
                'gate_count': 42,
                'depth': 15,
                'two_qubit_gate_count': 12,
                'two_qubit_gate_depth': 7,
                'operations': {'rz': 12, 'p': 8, 'ry': 7, 'rzz': 4, 'cx': 3,
                               'xx_plus_yy': 3, 'global_phase': 2, 'cry': 2, 'x': 1}
            },
            'after_transpilation': {
                'num_qubits': 6,
                'gate_count': 254,
                'depth': 100,
                'two_qubit_gate_count': 48,
                'two_qubit_gate_depth': 33,
                'operations': {'rz': 78, 'sx': 122, 'cz': 48, 'measure': 6, 'x': 0}
            }
        },
        'solver_info': {
            'variable_mapping': {'x_1': 0, 'x_2': 1, 'x_3': 2, 'x_4': 3, 'x_5': 4}
        }
    }
}