Guida rapida all'uso di Sampler

Il compito principale del Sampler consiste nel campionare il registro di output derivante dall'esecuzione di uno o più circuiti quantistici. Sono ammessi come input circuiti dinamici e circuiti parametrizzati (se vengono inviati circuiti parametrizzati, è necessario fornire anche i valori dei parametri). Sampler supporta anche il disaccoppiamento dinamico integrato e il twirling per la soppressione degli errori.

I passaggi descritti in questa sezione spiegano come configurare Sampler, come esplorare le opzioni disponibili per la sua configurazione e come richiamarlo all'interno di un programma.

• Versioni del pacchetto

  Il codice presente in questa pagina è stato sviluppato sulla base dei seguenti requisiti. Si consiglia di utilizzare queste versioni o quelle più recenti.

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

Procedura per l'utilizzo della primitiva Sampler

1. Inizializza l'account

Per prima cosa devi configurare il tuo account. A questo punto è possibile selezionare la QPU che si desidera utilizzare.

Se non disponi ancora di un account, segui i passaggi descritti nell'argomento "Configurazione dell'account IBM Cloud ".

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. Creare un circuito

È necessario almeno un circuito come ingresso per 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)

Il circuito e l'osservabile devono essere trasformati in modo da utilizzare esclusivamente istruzioni supportate dalla QPU (circuiti denominati "architecture del set di istruzioni" o ISA ). Per farlo, usa il transpiler.

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. Inizializzare il campionatore " IBM Quantum "

Quando si inizializza Sampler, utilizzare il parametro mode per specificare la modalità in cui si desidera che venga eseguito. I valori possibili sono batch, session, oppure backend oggetti, rispettivamente per le modalità di esecuzione in batch, in sessione e per job. Per ulteriori informazioni, consultare la sezione " Introduzione alle modalità di esecuzione del servizio di calcolo di IBM Quantum ". Si noti che gli utenti di Open Plan non possono inviare lavori di sessione.

# Legacy server-side primitive before qiskit-ibm-runtime 0.50.0
# from qiskit_ibm_runtime import Sampler

# Client-side primitive introduced in qiskit-ibm-runtime 0.50.0
from qiskit_ibm_runtime.executor_sampler import Sampler

sampler = Sampler(mode=backend)

4. Avviare Sampler e ottenere i risultati

Successivamente, chiama il run() metodo per generare l'output. Il circuito e gli insiemi di valori dei parametri opzionali vengono immessi sotto forma di tuple di blocchi unificati primitivi ( 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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