Introduzione a " Qiskit Functions "

Note

Qiskit Functions sono una funzionalità sperimentale disponibile solo per gli utenti dei piani " IBM Quantum® Premium Plan ", "Flex Plan" e " On-Prem " (tramite l'API di IBM Quantum Platform ). Sono in fase di anteprima e soggette a modifiche.

Qiskit Functions semplificare e accelerare la scoperta di algoritmi su scala industriale e lo sviluppo di applicazioni, astraendo alcune parti del flusso di lavoro di sviluppo del software quantistico. In questo modo, Qiskit Functions consentono di risparmiare il tempo che normalmente verrebbe dedicato alla scrittura manuale del codice e alla messa a punto degli esperimenti.

Qiskit Functions Catalog

Panoramica su Qiskit Functions Le funzioni si presentano in due forme:

Tipo	A cosa serve?	Esempi di input e output	A chi è rivolto?
Funzione del circuito	Interfaccia semplificata per l'esecuzione dei circuiti. Trasposizione degli abstract, soppressione degli errori e mitigazione degli errori	Input : Abstract `PUB` oggetti Output : valori attesi mitigati	I ricercatori utilizzano Qiskit per scoprire nuovi algoritmi e applicazioni, senza doversi concentrare sull'ottimizzazione per l'hardware o sulla gestione degli errori. Le funzioni di circuito possono essere utilizzate per creare funzioni personalizzate per le applicazioni.
Funzione dell'applicazione	Tratta argomenti di livello avanzato, come l'analisi degli algoritmi e i casi d'uso specifici di un determinato settore. Astratte il flusso di lavoro quantistico per risolvere compiti, con input e output classici	Input : Molecole, grafici Output : Energia dello stato fondamentale + stato eccitato, valori ottimali per la funzione di costo	Ricercatori che operano in ambiti non quantistici, integrando la tecnologia quantistica nei flussi di lavoro classici su larga scala già esistenti, senza dover mappare i dati classici su circuiti quantistici.

Le funzioni sono fornite da IBM® e da partner terzi. Ciascuna di esse offre prestazioni ottimali per specifiche caratteristiche del carico di lavoro e dispone di opzioni esclusive per l'ottimizzazione delle prestazioni.

Panoramica delle funzioni disponibili

Funzioni del circuito

Nome	di servizi	Uso consigliato	Vantaggi esclusivi
Mitigazione degli errori delle reti tensoriali Guida Riferimento API	Algorithmiq	Carichi di lavoro caratterizzati da osservabili di peso ridotto e circuiti privi di loop.	Riduce il sovraccarico di misurazione e la varianza, superando i parametri di riferimento standard per la mitigazione dell'errore, quali l'estrapolazione a rumore zero (ZNE) e la cancellazione probabilistica dell'errore (PEC), per le classi di circuiti in questione.
QESEM: Soppressione e mitigazione degli errori Guida Riferimento API	Qedma	Carichi di lavoro che includono circuiti con porte frazionarie o parametrizzate, osservabili ad alto peso, e flussi di lavoro che richiedono valori di aspettativa non distorti e stime accurate dei tempi di esecuzione.	Fornisce valori attesi imparziali con varianza e consumo di risorse inferiori, superando ZNE e PEC per le classi di circuiti in questione.
Guida alla gestione delle prestazioni - Riferimento API	Q-CTRL	Carichi di lavoro che contengono circuiti parametrici, circuiti profondi o che richiedono numerose esecuzioni dei circuiti.	Applica automaticamente la correzione degli errori basata sull'intelligenza artificiale agli algoritmi quantistici, massimizzando le prestazioni dei dispositivi " IBM " per fornire risultati accurati, riducendo al contempo il numero di tentativi, il tempo di elaborazione e i costi necessari. Metodo a overhead zero che migliora la precisione di esecuzione delle primitive Sampler ed Estimator, compatibile con qualsiasi peso delle variabili osservabili.

Funzioni dell'applicazione

Nome	di servizi	Uso consigliato	Vantaggi esclusivi
QUICK-PDE Guida Riferimento API	ColibriTD	Utilizzare il calcolo quantistico per le equazioni differenziali parziali (PDE) multifisiche. Preparare flussi di lavoro di simulazione per l'hardware quantistico, mantenendo il pieno controllo sia sui parametri di modellazione quantistica che su quelli fisici.	Offre un solido framework ibrido VQA in grado di fornire soluzioni precise e scalabili alle equazioni differenziali parziali (PDE) grazie a tecniche avanzate di codifica delle soluzioni e a metodi spettrali, rendendolo un punto di partenza ideale per i team che intendono sviluppare capacità di simulazione pronte per la tecnologia quantistica.
Guida a Quantum Portfolio Optimizer - Riferimento API	Global Data Quantum	Carichi di lavoro finalizzati all'ottimizzazione finanziaria, volti a individuare strategie di portafoglio ottimali nel tempo, riducendo al minimo il rischio e massimizzando i rendimenti, e che consentono il back-testing delle strategie di trading.	Risolve problemi di ottimizzazione combinatoria attraverso un adattamento altamente specializzato dell'algoritmo quantistico VQE per questo caso d'uso finanziario, utilizzando strategie di esecuzione e ottimizzatori ottimizzati, insieme a tecniche di mitigazione degli errori sensibili al rumore su misura per l'ottimizzazione del portafoglio.
Riferimento all'API ChemistryGuide di HI-VQE	Qunova Computing	Carichi di lavoro nell'ambito della chimica computazionale, della simulazione molecolare, della scienza dei materiali o di qualsiasi simulazione hamiltoniana che richieda la risoluzione di problemi di struttura elettronica a molti corpi.	Risolve le strutture elettroniche molecolari utilizzando il metodo SQD potenziato, raggiungendo un’accuratezza chimica di 1 kcal/mol ( 1.6 mHa ) per problemi modellati con 40-60 qubit, superando di diversi ordini di grandezza alcune soluzioni classiche su supercomputer o il metodo SQD standard, rispettivamente in termini di velocità di convergenza e accuratezza.
Iskay Quantum Optimizer Guida Riferimento API	Kipu Quantum	Carichi di lavoro di ottimizzazione quali la pianificazione, la logistica, il calcolo dei percorsi e i problemi QUBO/HUBO.	Metodi integrati di pre-elaborazione e post-elaborazione classici e adattabili per la routine di ottimizzazione quantistica. Offre un vantaggio in termini di tempo di esecuzione rispetto ai risolutori classici (CPLEX, annealing simulato e ricerca tabu) su alcuni benchmark HUBO selezionati. Market Split `ms_5_100`, una sfida impegnativa, risolta nel giro di poche ore (vedi questo tutorial ).
Singolarità Machine Learning Guida Riferimento API	Calcolo multiversale	Flussi di lavoro classici di classificazione basati sull'apprendimento automatico che potrebbero trarre vantaggio da una maggiore accuratezza o efficienza computazionale sfruttando l'ottimizzazione quantistica eseguita su hardware IBM.	Garantisce un’accuratezza paragonabile o superiore a quella dei modelli classici come Random Forest o XGBoost, pur utilizzando un numero significativamente inferiore di modelli di apprendimento e un ensemble più compatto. Grazie al sistema di voto ottimizzato quantisticamente, seleziona gli “learner” più informativi e perfeziona i confini decisionali, garantendo una maggiore efficienza, una minore complessità del modello e prestazioni più robuste.
Risolutore di ottimizzazione Guida Riferimento API	Q-CTRL	Problemi di ottimizzazione binaria o qualsiasi problema combinatorio che possa essere rappresentato tramite una funzione di costo binaria. Sono supportate funzioni di costo di qualsiasi ordine e per problemi di dimensioni fino alla scala massima del dispositivo.	Soluzione di ottimizzazione quantistica end-to-end sensibile al rumore che consente l'inserimento di definizioni di problemi di alto livello e individua automaticamente soluzioni accurate a problemi combinatori classicamente complessi su hardware quantistico su scala industriale. Semplifica la complessità occupandosi della soppressione degli errori, della mappatura efficiente e dell’ottimizzazione ibrida quantistica-classica, per risolvere problemi di ottimizzazione su scala completa del dispositivo senza richiedere competenze quantistiche approfondite.

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