Introdução ao Qiskit Functions
Notas
- As funções do Qiskit são um recurso experimental disponível apenas para usuários dos planos IBM Quantum® Premium Plan, Flex Plan e On-Prem (via IBM Quantum Platform API). Eles estão no status de versão prévia e estão sujeitos a alterações.
O Qiskit Functions simplifica e acelera a descoberta de algoritmos em escala de utilidade e o desenvolvimento de aplicativos, abstraindo partes do fluxo de trabalho de desenvolvimento de software quântico. Dessa forma, o Qiskit Functions libera o tempo normalmente gasto na escrita manual de códigos e no ajuste fino de experimentos.
As funções vêm em duas formas:
Tipo | O que ele faz? | Exemplo de entradas e saídas | A quem se destina? |
|---|---|---|---|
| Função do circuito | Interface simplificada para executar circuitos. Transpilação de resumos, supressão de erros e mitigação de erros | Entrada: Objetos abstratos PUB Saída: Valores de expectativa mitigados | Pesquisadores que usam o Qiskit para descobrir novos algoritmos e aplicativos, sem precisar se concentrar na otimização do hardware ou no tratamento de erros. As funções de circuito podem ser usadas para criar funções de aplicativo personalizadas. |
| Função do aplicativo | Abrange tarefas de nível superior, como explorar algoritmos e casos de uso específicos do domínio. Resumos fluxo de trabalho quântico para resolver tarefas, com entradas e saídas clássicas | Entrada: Moléculas, gráficos Output: Energia do estado fundamental + excitado, valores ideais para a função de custo | Pesquisadores em domínios não quânticos, integrando o quantum aos fluxos de trabalho clássicos existentes em larga escala, sem a necessidade de mapear dados clássicos para circuitos quânticos. |
As funções são fornecidas pela IBM® e por parceiros terceirizados. Cada um tem desempenho para características específicas de carga de trabalho e possui opções exclusivas de ajuste de desempenho.
Visão geral das funções disponíveis
Funções do circuito
Nome | Provedor | Uso recomendado | Benefícios exclusivos |
|---|---|---|---|
| Gu ia de mitigação de erros em redes tensoriais — Referência da API | Algoritmo | Cargas de trabalho com observáveis de baixo peso e circuitos sem loops. | Reduz a sobrecarga e a variação das medições, superando as linhas de base padrão de mitigação de erros, como a Extrapolacão de Ruído Zero (ZNE) e o Cancelamento de Erros Probabilísticos (PEC) para classes de circuitos relevantes. |
| QESEM: Supressão e mit iga ção de erros — Guia de referência da API | Qedma | Cargas de trabalho que incluem circuitos com portas fracionárias ou parametrizadas, observáveis de alto peso e fluxos de trabalho que exigem valores de expectativa imparciais e estimativas precisas de tempo de execução. | Produz valores de expectativa imparciais com menor variância e sobrecarga de recursos, superando o ZNE e o PEC para classes de circuitos relevantes. |
| Gu ia de gerenciamento de desempenho – Referência da API | Q-CTRL | Cargas de trabalho que contêm circuitos paramétricos, circuitos profundos ou exigem muitas execuções de circuitos. | Aplica automaticamente a supressão de erros impulsionada por IA aos algoritmos quânticos, maximizando o desempenho dos dispositivos IBM para fornecer resultados precisos, reduzindo o número de tentativas, o tempo de computação e o custo necessário. Método sem sobrecarga que melhora a precisão de execução das primitivas Sampler e Estimator, compatível com qualquer peso de observáveis. |
Funções do aplicativo
Nome | Provedor | Uso recomendado | Benefícios exclusivos |
|---|---|---|---|
| Referência da API do QUICK-PDEGuide | ColibriTD | Use a computação quântica para equações diferenciais parciais multifísicas. Prepare fluxos de trabalho de simulação para hardware quântico, mantendo controle total sobre os parâmetros de modelagem quântica e física. | Oferece uma estrutura VQA híbrida robusta que fornece soluções PDE precisas e escaláveis por meio de codificação avançada de soluções e métodos espectrais, tornando-a um ponto de entrada ideal para equipes que buscam desenvolver recursos de simulação preparados para a tecnologia quântica. |
Gu ia do Quantum Portfolio Optimizer – Referência da API | Quantum de dados globais | Cargas de trabalho para otimização financeira, buscando estratégias de portfólio ideais ao longo do tempo, minimizando riscos e maximizando retornos, permitindo o backtesting de estratégias de negociação. | Resolve problemas de otimização combinatória por meio de uma adaptação altamente especializada do algoritmo quântico VQE para este caso de uso financeiro, utilizando estratégias de execução otimizadas e otimizadores, juntamente com técnicas de mitigação de erros sensíveis ao ruído, adaptadas à otimização de portfólios. |
| Referência da API do ChemistryGuide da HI-VQE | Computação Qunova | Cargas de trabalho em química computacional, simulação molecular, ciência dos materiais ou qualquer simulação hamiltoniana que exija a resolução de problemas de estrutura eletrônica de muitos corpos. | Resolve estruturas eletrônicas moleculares usando SQD aprimorado com precisão química (1 kcal/mol, 1.6 mHa ) para problemas modelados com 40 a 60 qubits, superando algumas soluções clássicas em supercomputadores ou SQD padrão em velocidade de convergência ou precisão, respectivamente, em ordens de magnitude. |
| Referência da API do Iskay Quantum OptimizerGuide | Kipu Quantum | Otimização de cargas de trabalho, como programação, logística, roteirização e problemas QUBO/HUBO. | Métodos clássicos integrados e ajustáveis de pré e pós-processamento para a rotina de otimização quântica. Oferece vantagem de tempo de execução em relação aos solucionadores clássicos (CPLEX, recozimento simulado e pesquisa tabu) em benchmarks HUBO selecionados. Market Split ms_5_100, um desafio difícil, resolvido em poucas horas (veja este tutorial ). |
| Singularity Machine Learning Gu ia de referência da API | Computação Multiverso | Fluxos de trabalho clássicos de classificação de aprendizado de máquina que poderiam se beneficiar de maior precisão ou eficiência computacional, aproveitando a otimização quântica executada em um hardwar IBM. | Oferece precisão comparável ou superior a modelos clássicos, como Random Forest ou XGBoost, ao mesmo tempo em que opera com um número significativamente menor de aprendizes e um conjunto mais compacto. Alimentado por votação otimizada quântica, ele seleciona os aprendizes mais informativos e refina os limites de decisão, resultando em maior eficiência, complexidade reduzida do modelo e desempenho mais robusto. |
| Referência da API do SolverGuide de otimização | Q-CTRL | Problemas de otimização binária ou qualquer problema combinatório que possa ser mapeado para uma função de custo binária. São suportadas funções de custo de qualquer ordem e tamanhos de problema até a escala máxima do dispositivo. | Solução de otimização quântica ponta a ponta, sensível ao ruído, que permite entradas de definições de problemas de alto nível e encontra automaticamente soluções precisas para problemas combinatórios classicamente desafiadores em hardware quântico em escala utilitária. Ele abstrai a complexidade ao lidar com supressão de erros, mapeamento eficiente e otimização híbrida quântica-clássica para resolver tarefas de otimização em escala total do dispositivo, sem profundo conhecimento em quântica. |
Esta página foi útil?
Relate um bug, erro de digitação ou solicite conteúdo no GitHub.