AQC

class qiskit.synthesis.unitary.aqc.AQC(optimizer=None, seed=None)

Bases: object

Uma implementação genérica do Approximate Quantum Compiler. Essa implementação é independente da implementação subjacente do circuito aproximado, do objetivo e do otimizador. Os usuários podem passar implementações correspondentes das classes abstratas:

• O otimizador é uma implementação do protocolo Minimizer , um chamável usado para executar o processo de otimização. A escolha do otimizador pode afetar a convergência geral, o tempo necessário para o processo de otimização e o valor objetivo alcançado.
• O circuito aproximado representa um modelo cujos parâmetros queremos otimizar. Atualmente, há apenas uma implementação baseada em blocos de unidades CNOT de 4 rotações: CNOTUnitCircuit. Consulte o documento para obter mais detalhes.
• O objetivo aproximado é fortemente acoplado à implementação do circuito aproximado e fornece dois métodos para calcular a função objetiva e o gradiente com relação aos parâmetros do circuito aproximado. Esse objetivo é passado para o otimizador. Atualmente, há duas implementações baseadas em blocos de unidades CNOT de 4 rotações: DefaultCNOTUnitObjective e sua versão acelerada FastCNOTUnitObjective. Ambas as implementações compartilham a mesma ideia de maximização do produto de Hilbert-Schmidt entre a matriz de destino e sua aproximação. A abordagem de implementação anterior deve ser considerada como uma linha de base. Ele pode apresentar problemas de desempenho e é adequado principalmente para um pequeno número de qubits (até 5 ou 6), enquanto o último, mais acelerado, pode ser aplicado a problemas maiores.
• Deve-se levar em consideração o crescimento exponencial do tamanho da matriz com o número de qubits porque a implementação não apenas cria uma matriz de destino potencialmente grande, mas também aloca vários buffers de memória temporária de tamanho comparável ao da matriz de destino.

Parâmetros

• optimizer (Minimizer | None) – um otimizador a ser usado no procedimento de otimização da busca pelo melhor circuito aproximado. Por padrão, o minimizador scipy com o método L-BFGS-B é usado com o máximo de iterações definido como 1000.
• seed (int | None) – um valor de semente a ser usado por um gerador de números aleatórios.

Métodos

compile_unitary