{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "id": "008d2ceb-f6fa-42f6-a7df-6bd604775278", "metadata": {}, "source": [ "---\n", "title: \"Guida rapida a Estimator\"\n", "description: \"Una guida rapida all'uso della primitiva \\\"Estimator\\\" di IBM Quantum.\"\n", "---\n", "\n", "\n", "\n", "# Guida rapida a Estimator\n", "\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "49f269ba-e11d-4e5c-bbba-9d4a10540ad8", "metadata": {}, "source": [ "La primitiva Estimator calcola i valori attesi di una o più grandezze osservabili rispetto agli stati preparati dai circuiti quantistici. I circuiti possono essere parametrizzati, a condizione che i valori dei parametri vengano forniti anche come input alla primitiva.\n", "\n", "Questa primitiva dispone di diverse [tecniche](/docs/guides/error-mitigation-and-suppression-techniques) integrate di mitigazione e soppressione degli errori, tra cui il disaccoppiamento dinamico, il Pauli-twirling, il gate-folding ZNE, il PEA e il PEC. Supporta inoltre un’opzione `resilience_level` che consente di configurare facilmente il compromesso tra costo e precisione.\n", "\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "b7e96291-0925-4d7f-81a8-a7738549477c", "metadata": {}, "source": [ "I passaggi descritti in questa sezione spiegano come configurare Estimator, come esplorare le opzioni disponibili per la sua configurazione e come richiamarlo all'interno di un programma.\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", " Il codice presente in questa pagina è stato sviluppato sulla base dei seguenti requisiti.\n", " Si consiglia di utilizzare queste versioni o quelle più recenti.\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", "## Procedura per l'utilizzo della primitiva Estimator\n", "\n", "\n", "\n", "### 1. Inizializza l'account\n", "\n", "Per prima cosa devi configurare il tuo account. È quindi possibile selezionare la QPU che si desidera utilizzare per calcolare il valore atteso.\n", "\n", "Se non disponi già di un account, segui i passaggi [indicati](cloud-setup) nella guida \"Configurazione dell'account IBM Cloud \".\n", "\n", "\n", " Per utilizzare i [gate frazionari](/docs/guides/fractional-gates) ora supportati, impostare `use_fractional_gates=True` quando si richiede un backend da `QiskitRuntimeService` un'istanza. Ad esempio:\n", "\n", " ```python\n", " service = QiskitRuntimeService()\n", " fractional_gate_backend = service.least_busy(use_fractional_gates=True)\n", " ```\n", "\n", " Si tratta di una funzionalità sperimentale che potrebbe subire modifiche in futuro.\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. Creare un circuito e un osservabile\n", "\n", "Per la primitiva Estimator sono necessari almeno un circuito e un osservabile come input.\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": [ "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.\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. Inizializzare lo stimatore \" IBM Quantum \"\n", "\n", "Quando si avvia Estimator, 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 elaborazione di IBM Quantum \".](/docs/guides/execution-modes) Si noti che gli utenti di Open Plan non possono inviare lavori di sessione.\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. Avviare Estimator e ottenere i risultati\n", "\n", "Successivamente, richiamare il `run()` metodo per calcolare i valori attesi per i circuiti di ingresso e le grandezze osservabili. I set di parametri relativi al circuito, osservabili e opzionali vengono immessi sotto forma di tuple *di blocchi unificati primitivi* ( 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", "## Passi successivi\n", "\n", "\n", " * Scopri come eseguire [test in locale](local-testing-mode) prima di passare ai computer quantistici.\n", " * Esamina [gli esempi](/docs/guides/estimator-examples) dettagliati.\n", " * Esercitati con le primitive seguendo la [lezione](/learning/courses/variational-algorithm-design/cost-functions) sulla funzione «Cost» disponibile su IBM Quantum Learning.\n", " * Scopri come eseguire la transpilazione in locale nella sezione \" [Transpilazione](/docs/guides/transpile/) \".\n", " * Consulta la guida [sulle impostazioni del transpiler](/docs/guides/circuit-transpilation-settings#compare-transpiler-settings).\n", " * Scopri come [utilizzare le opzioni di base](runtime-options-overview).\n", " * Visualizza le opzioni dell'API per [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 }