{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "id": "008d2ceb-f6fa-42f6-a7df-6bd604775278", "metadata": {}, "source": [ "---\n", "title: \"Guide de démarrage rapide d'Estimator\"\n", "description: \"Guide de démarrage rapide sur l'utilisation de la primitive « Estimator » d' IBM Quantum.\"\n", "---\n", "\n", "\n", "\n", "# Guide de démarrage rapide d'Estimator\n", "\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "49f269ba-e11d-4e5c-bbba-9d4a10540ad8", "metadata": {}, "source": [ "La primitive Estimator calcule les valeurs attendues d'une ou plusieurs observables par rapport à des états préparés par des circuits quantiques. Les circuits peuvent être paramétrés, à condition que les valeurs des paramètres soient également fournies en entrée à la primitive.\n", "\n", "Cette primitive intègre plusieurs [techniques](/docs/guides/error-mitigation-and-suppression-techniques) de limitation et de suppression des erreurs, notamment le découplage dynamique, le Pauli-twirling, le ZNE par repliement de grille, le PEA et le PEC. Il prend également en charge une `resilience_level` option qui vous permet de régler facilement le compromis entre coût et précision.\n", "\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "b7e96291-0925-4d7f-81a8-a7738549477c", "metadata": {}, "source": [ "Les étapes décrites dans cette rubrique expliquent comment installer Estimator, découvrir les options disponibles pour le configurer et l'appeler dans un programme.\n", "\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "818a2b3d-3950-4a28-8e37-39959c56484b", "metadata": { "tags": [ "version-info" ] }, "source": [ "{/*\n", " DO NOT EDIT THIS CELL!!!\n", " This cell's content is generated automatically by a script. Anything you add\n", " here will be removed next time the notebook is run. To add new content, create\n", " a new cell before or after this one.\n", " */}\n", "\n", "\n", " \n", " Le code présenté sur cette page a été développé en tenant compte des exigences suivantes.\n", " Nous vous recommandons d'utiliser ces versions ou des versions plus récentes.\n", "\n", " ```\n", " qiskit[all]~=2.5.1\n", " qiskit-ibm-runtime~=0.47.0\n", " ```\n", " \n", "\n", "\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "bafa61f0-c049-4ee6-ac76-a0ed97e67caf", "metadata": {}, "source": [ "{/*Verified the v2 examples 2/29/24 - updated 10/29/24*/}\n", "\n", "\n", "\n", "## Étapes pour utiliser la primitive « Estimator »\n", "\n", "\n", "\n", "### 1. Créer le compte\n", "\n", "Vous devez d'abord configurer votre compte. Vous pouvez ensuite sélectionner le QPU que vous souhaitez utiliser pour calculer la valeur attendue.\n", "\n", "Si vous n'avez pas encore de compte, suivez les étapes décrites dans la section «[ Créer votre compte IBM Cloud](cloud-setup) ».\n", "\n", "\n", " Pour utiliser les [portes fractionnaires](/docs/guides/fractional-gates) désormais prises en charge, définissez `use_fractional_gates=True` lorsque vous demandez un backend à une `QiskitRuntimeService` instance. Par exemple :\n", "\n", " ```python\n", " service = QiskitRuntimeService()\n", " fractional_gate_backend = service.least_busy(use_fractional_gates=True)\n", " ```\n", "\n", " Il s'agit d'une fonctionnalité expérimentale qui est susceptible d'évoluer à l'avenir.\n", "\n", "\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "id": "71d62ba2-b1ba-405a-b304-5bdd7ec5e11b", "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "ibm_fez\n" ] } ], "source": [ "from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService\n", "\n", "service = QiskitRuntimeService()\n", "backend = service.least_busy(\n", " operational=True, simulator=False, min_num_qubits=127\n", ")\n", "\n", "print(backend.name)" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "d894fbe3-3ea8-4db0-908e-95790b560ddb", "metadata": {}, "source": [ "\n", "\n", "### 2. Créer un circuit et une grandeur observable\n", "\n", "Vous devez fournir au moins un circuit et une grandeur observable en entrée à la primitive Estimator.\n", "\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "id": "c0ad8982-d19b-46d4-8a2d-dd30357c0e52", "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "from qiskit.circuit.library import qaoa_ansatz\n", "from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp\n", "\n", "entanglement = [tuple(edge) for edge in backend.coupling_map.get_edges()]\n", "observable = SparsePauliOp.from_sparse_list(\n", " [(\"ZZ\", [i, j], 0.5) for i, j in entanglement],\n", " num_qubits=backend.num_qubits,\n", ")\n", "circuit = qaoa_ansatz(observable, reps=2)\n", "# The circuit is parametrized, so we will define the parameter values for execution\n", "param_values = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "84b42c6f-d80e-4cff-8e34-03affa566a97", "metadata": {}, "source": [ "Le circuit et l'observable doivent être transformés afin de n'utiliser que des instructions prises en charge par le QPU (ce que l'on appelle des circuits *d'architecture de jeu d'instructions (ISA)* ). Pour ce faire, utilisez le transcompilateur.\n", "\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "id": "abefc665-24a7-466e-a9ec-67cac6a50ebd", "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ ">>> Circuit ops (ISA): OrderedDict([('rz', 4472), ('sx', 1884), ('cz', 1120)])\n" ] } ], "source": [ "from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager\n", "\n", "pm = generate_preset_pass_manager(optimization_level=1, backend=backend)\n", "isa_circuit = pm.run(circuit)\n", "isa_observable = observable.apply_layout(isa_circuit.layout)\n", "print(f\">>> Circuit ops (ISA): {isa_circuit.count_ops()}\")" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "b53e9ab3-7d87-4dd5-b362-138b24cfa73b", "metadata": {}, "source": [ "\n", "\n", "### 3. Initialiser l'estimateur « IBM Quantum »\n", "\n", "Lorsque vous initialisez Estimator, utilisez le paramètre `mode` pour spécifier le mode dans lequel vous souhaitez qu'il s'exécute. Les valeurs possibles sont `batch`, `session`, ou pour `backend` les modes d'exécution par lots, par session et par tâche, respectivement. Pour plus d'informations, consultez la section « [Introduction aux modes d'exécution du service de calcul d' IBM Quantum ».](/docs/guides/execution-modes) Veuillez noter que les utilisateurs d'Open Plan ne peuvent pas soumettre de tâches de session.\n", "\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "id": "961508db-e534-4fc9-970d-7babcd6c39ef", "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "from qiskit_ibm_runtime import EstimatorV2 as Estimator\n", "\n", "estimator = Estimator(mode=backend)" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "59b13a43-0c9f-4fdb-a379-af5115c153e1", "metadata": {}, "source": [ "\n", "\n", "### 4. Lancer l'estimateur et obtenir les résultats\n", "\n", "Ensuite, appelez la `run()` méthode pour calculer les valeurs attendues des circuits d'entrée et des observables. Les ensembles de paramètres de circuit, observables et optionnels sont fournis sous forme de tuples *de blocs unifiés primitifs* ( PUB ).\n", "\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "id": "f1a60bad-cf09-4136-aa1a-4482759b3aea", "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ ">>> Job ID: d9mq9tnurbec73e67aj0\n", ">>> Job Status: QUEUED\n" ] } ], "source": [ "job = estimator.run([(isa_circuit, isa_observable, param_values)])\n", "print(f\">>> Job ID: {job.job_id()}\")\n", "print(f\">>> Job Status: {job.status()}\")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "id": "c817cce5-4686-43d2-89a1-ed0842d8ace3", "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ ">>> PrimitiveResult([PubResult(data=DataBin(evs=np.ndarray(), stds=np.ndarray(), ensemble_standard_error=np.ndarray()), metadata={'shots': 4096, 'target_precision': 0.015625, 'circuit_metadata': {}, 'resilience': {}, 'num_randomizations': 32})], metadata={'dynamical_decoupling': {'enable': False, 'sequence_type': 'XX', 'extra_slack_distribution': 'middle', 'scheduling_method': 'alap'}, 'twirling': {'enable_gates': False, 'enable_measure': True, 'num_randomizations': 'auto', 'shots_per_randomization': 'auto', 'interleave_randomizations': True, 'strategy': 'active-accum'}, 'resilience': {'measure_mitigation': True, 'zne_mitigation': False, 'pec_mitigation': False}, 'version': 2})\n", " > Expectation value: 29.745702323497138\n", " > Metadata: {'shots': 4096, 'target_precision': 0.015625, 'circuit_metadata': {}, 'resilience': {}, 'num_randomizations': 32}\n" ] } ], "source": [ "result = job.result()\n", "print(f\">>> {result}\")\n", "print(f\" > Expectation value: {result[0].data.evs}\")\n", "print(f\" > Metadata: {result[0].metadata}\")" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "d38dd409-e0d8-4749-bb22-58ae9a53d26a", "metadata": {}, "source": [ "\n", "\n", "## Etapes suivantes\n", "\n", "\n", " * Découvrez comment effectuer [des tests en local](local-testing-mode) avant de lancer vos programmes sur des ordinateurs quantiques.\n", " * Consultez [des exemples](/docs/guides/estimator-examples) détaillés.\n", " * Entraînez-vous avec les primitives en suivant la [leçon](/learning/courses/variational-algorithm-design/cost-functions) sur la fonction « Cost » dans « IBM Quantum Learning ».\n", " * Découvrez comment effectuer une transpilation en local dans la section «[ Transpilation](/docs/guides/transpile/) ».\n", " * Consultez le guide [sur la comparaison des paramètres du transcompilateur](/docs/guides/circuit-transpilation-settings#compare-transpiler-settings).\n", " * Découvrez comment [utiliser les options de base](runtime-options-overview).\n", " * Consultez l'API pour connaître les options [d'Estimator](/docs/api/qiskit-ibm-runtime/options-estimator-options).\n", "\n", "\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "id": "a1b8767d", "source": "© IBM Corp., 2017-2026" } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 4 }