{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "id": "ce3d197d-7b14-4c60-8d39-a202146d0663", "metadata": {}, "source": [ "---\n", "title: \"실행기의 입력과 출력\"\n", "description: \"Executor 기본 구성 요소의 입력 및 출력을 이해하십시오.\"\n", "---\n", "\n", "\n", "\n", "# 실행기의 입력과 출력\n", "\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "44219323-9419-471a-86c4-488ef0162420", "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", " 이 페이지의 코드는 다음 요구 사항을 바탕으로 개발되었습니다.\n", " 이 버전 이상을 사용하시기를 권장합니다.\n", "\n", " ```\n", " qiskit[all]~=2.5.2\n", " qiskit-ibm-runtime~=0.47.0\n", " samplomatic~=0.21.0\n", " ```\n", " \n", "\n", "\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "43c044dc-259d-4759-b6a7-a05bd9d3667f", "metadata": {}, "source": [ "Executor 기본 요소는 [방향성 실행](/docs/guides/directed-execution-model) 모델의 일부로, 오류 완화 워크플로를 사용자 정의할 때 더 큰 유연성을 제공합니다.\n", "\n", "Executor 기본 요소의 입력과 출력은 [Sampler](/docs/guides/sampler-input-output) 및 [Estimator](/docs/guides/estimator-input-output) 기본 요소의 입력과 출력과 매우 다릅니다. 예를 들어, Executor는 펍(PUB) 목록을 입력으로 받는 대신, 객체 목록을 `QuantumProgramItem` 포함하는 객체를 `QuantumProgram`입력으로 받습니다. 이러한 컨테이너 클래스는 단순한 튜플 데이터 구조인 PUB 보다 더 큰 유연성을 제공합니다.\n", "\n", "`QuantumProgramItem``QuantumProgramResult`실행자의 출력은 이며, 이는 반복 가능한 객체로, 각 입력에 대해 하나의 요소를 포함합니다.\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "## 입력: 양자 프로그램\n", "\n", "앞서 언급했듯이, Executor 기본 객체의 입력은 객체들의\n", "[`QuantumProgramItem`](/docs/api/qiskit-ibm-runtime/quantum-program-quantum-program-item) 반복 가능한 집합인[`QuantumProgram`](/docs/api/qiskit-ibm-runtime/quantum-program-quantum-program) 입니다. 이러한 객체는 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다:\n", "\n", "* `CircuitItem`, 일반적으로 회로와 해당 매개변수 값(있는 경우)을 저장합니다.\n", "* `SamplexItem`, 일반적으로 다음 내용을 저장합니다:\n", " * 회로 도면\n", " * 런타임 시 무작위 매개변수 집합을 생성하는 데 사용되는 샘플렉스 객체(예: 트위링 수행 또는 노이즈 주입)\n", " * samplex에 전달되는 인자들로, 여기에는 원래 회로의 매개변수 값이 포함될 수 있습니다\n", "\n", "이 항목들은 각각 집행자가 수행해야 할 서로 다른 업무를 나타냅니다.\n", "\n", "\n", "\n", "### 시작하기 전에\n", "\n", "`samplex`이 페이지의 일부 코드 예제에서는 Samplomatic 패키지의 일부인 를 사용합니다. 따라서, 해당 코드 블록을 실행하기 전에 다음 코드 블록에 표시된 대로 Samplomatic을 설치해야 합니다. 자세한 내용은 [Samplomatic](https://qiskit.github.io/samplomatic) 설명서를 참조하십시오.\n", "\n", "```python\n", "pip install samplomatic\n", "\n", "# For visualization support, include the visualization dependencies.\n", "# pip install samplomatic[vis]\n", "```\n", "\n", "\n", "\n", "### `QuantumProgram` 예시: 두 가지 다른 작업이 포함된 만들기\n", "\n", "먼저 양자 프로그램을 초기화한 다음, 다음 예시와 같이 또는 `append_samplex_item` (samplex가 있는 경우)를 `append_circuit_item` 사용하여 프로그램 항목을 추가하십시오.\n", "\n", "다음 셀은 를 `QuantumProgram` 초기화하고, 프로그램 내 각 항목의 모든 구성에 대해 1024회의 시뮬레이션을 실행하도록 지정합니다.\n", "\n", "\n", " Sampler와 달리, 는 `QuantumProgram` 단 하나의 샷 값만 사용합니다. `QuantumProgram`다른 샷 값을 원하신다면 별도의 작업이 필요하며, 이는 별도의 작업으로 처리됩니다.\n", "\n", "\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "id": "81fc7c9e-2cc9-416a-b3d5-74f45eab48fc", "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager\n", "from qiskit_ibm_runtime.quantum_program import QuantumProgram\n", "from qiskit_ibm_runtime import Executor, QiskitRuntimeService\n", "from qiskit.circuit import Parameter, QuantumCircuit\n", "import numpy as np\n", "from samplomatic import build\n", "from samplomatic.transpiler import generate_boxing_pass_manager\n", "\n", "# Initialize an empty program\n", "program = QuantumProgram(shots=1024)\n", "\n", "# Initialize and transpile a 3-qubit quantum circuit with 2 parameters.\n", "circuit = QuantumCircuit(3)\n", "circuit.h(0)\n", "circuit.cx(0, 1)\n", "circuit.cx(1, 2)\n", "circuit.rz(Parameter(\"theta\"), 0)\n", "circuit.rz(Parameter(\"phi\"), 1)\n", "\n", "# `measure_all` adds a 3-bit classical register named \"meas\"\n", "circuit.measure_all()\n", "\n", "# Choose the least busy backend\n", "service = QiskitRuntimeService()\n", "backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)\n", "\n", "# Generate a preset pass manager\n", "# This will be used to convert the abstract circuit to an\n", "# equivalent Instruction Set Architecture (ISA) circuit.\n", "preset_pass_manager = generate_preset_pass_manager(\n", " backend=backend, optimization_level=0\n", ")\n", "\n", "# Transpile the circuit\n", "isa_circuit = preset_pass_manager.run(circuit)" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "a1cc6580-3f31-4322-b0ea-f6bcf032a872", "metadata": {}, "source": [ "\n", "\n", "### 추가하기 `CircuitItem`\n", "\n", "`QuantumProgram`다음으로, 백엔드의 명령어 집합 아키텍처(ISA)에 따라 트랜스파일된 대상 회로를.에 추가합니다. 이 회로에는 두 개의 매개변수가 있으므로, 매개변수 값도 함께 지정해야 합니다(이 예시에서는 10세트). 이 `CircuitItem` 코드를 실행하는 것이 프로그램이 수행할 첫 번째 작업입니다.\n", "\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "id": "e6f6762f-1627-450a-b74b-96ad4a3b1c9c", "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Append the transpiled circuit and an array\n", "# containing 10 sets of parameter values to the program\n", "program.append_circuit_item(\n", " isa_circuit,\n", " circuit_arguments=np.random.rand(\n", " 10, 2\n", " ), # 10 sets of parameter values and 2 parameters\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "96f9ac43-8ce4-4389-bff4-5bd68b799974", "metadata": {}, "source": [ "\n", "\n", "### 추가하기 `SamplexItem`\n", "\n", "회로 항목들은 어떠한 무작위화 과정도 없이 실행됩니다. 반대로, 샘플렉스 항목은 내용을 무작위로 배열하는 방식을 직접 지정할 수 있게 해줍니다. 다음 셀에서는 함수를 `generate_boxing_pass_manager()` 사용하여 회로의 게이트와 측정값을 상자로 묶고, 각 상자에 회전하는 주석을 추가합니다. 그런 다음 해당 `build()` 함수를 사용하여 템플릿 회로와 샘플렉스 쌍을 생성합니다.\n", "\n", "이 `SamplexItem` 작업을 실행하는 것이 프로그램이 수행할 두 번째 작업입니다.\n", "\n", "및 그 인자에 대한 `samplex` 자세한 내용은 Samplomatic [API](https://github.com/Qiskit/samplomatic/) 문서를 참조하십시오. 함수 `generate_boxing_pass_manager()` 사용법에 대한 자세한 내용은 Samplomatic [Transpiler](https://qiskit.github.io/samplomatic/guides/transpiler.html) 가이드를 참조하십시오.\n", "\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "id": "4ac19f46-226b-4b13-b278-1e39e719484b", "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "TensorInterface(<\n", " - 'parameter_values' : Input parameter values to use during sampling.\n", ">)\n" ] } ], "source": [ "# Transpile the circuit, additionally grouping gates and measurements into annotated boxes\n", "preset_pass_manager = generate_preset_pass_manager(\n", " backend=backend, optimization_level=0\n", ")\n", "\n", "# Use the boxing pass manager to group gates\n", "# and measurements into boxes and add\n", "# a`Twirl` annotation.\n", "preset_pass_manager.post_scheduling = generate_boxing_pass_manager(\n", " # Add gate twirling\n", " enable_gates=True,\n", " # Add measurement twirling\n", " enable_measures=True,\n", ")\n", "boxed_circuit = preset_pass_manager.run(circuit)\n", "\n", "# Build the template circuit and the samplex. The template circuit has parametric gates\n", "# without fixed values and the samplex randomly generates the parameter\n", "# values on the server side at runtime to perform twirling.\n", "template_circuit, samplex = build(boxed_circuit)\n", "\n", "# Determine what arguments are required by the samplex.\n", "# Input the arguments in samplex_arguments.\n", "print(samplex.inputs())" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "id": "0e3b4d3d-12ea-47f2-a605-b64eed03cf95", "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Append the template circuit and samplex as a samplex item\n", "program.append_samplex_item(\n", " template_circuit,\n", " samplex=samplex,\n", " samplex_arguments={\n", " # the arguments required by the samplex.sample method\n", " \"parameter_values\": np.random.rand(10, 2),\n", " },\n", " shape=(28, 10), # 28 randomizations and 10 sets of parameter values\n", ")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "id": "eb850401-3d4f-4fac-8965-fb9ac4827ebd", "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Initialize an Executor with the default options\n", "executor = Executor(mode=backend)\n", "\n", "# Submit the job\n", "job = executor.run(program)\n", "\n", "# Retrieve the result\n", "result = job.result()" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "541f5d2d-b974-4ae5-81e0-ef2b6e1dbe82", "metadata": {}, "source": [ "\n", "\n", "## 출력\n", "\n", "[`QuantumProgramResult`](/docs/api/qiskit-ibm-runtime/results-quantum-program-result)Executor의 출력값은 반복 가능한 객체인 입니다. 입력 `QuantumProgramItem` 항목 하나당 하나의 항목이 포함되며, 입력 항목과 동일한 순서로 정렬되어 있습니다. 이러한 각 출력 항목은 사전(dictionary) 형태로, 키는 입력 회로(그 밖의 요소들 포함)에 있는 기존 레지스터의 이름에 해당하는 문자열입니다. 따라서 샘플러 출력에서 그랬던 것처럼 더 이상 이러한 이름을 외울 필요가 없습니다. `np.ndarray`사전 값의 데이터 형식은 입니다.\n", "\n", "이전 예제의 결과에는 다음 항목들이 포함되어 있습니다:\n", "\n", "\n", "\n", "### `CircuitItem`개의 결과\n", "\n", "`CircuitItem`첫 번째 항목에는 프로그램의 첫 번째 작업(a)을 실행한 결과가 포함되어 있습니다. 여기에는 입력 회로의 클래식 레지스터 이름인 단일 `meas` 키가 포함되어 있습니다. `(parameter sets, shots, register bits)`이 키의 값은 형식의 배열에 `np.ndarray` 매핑되며, 위 예제의 경우 (10, 1024, 3)입니다.\n", "\n", "다음 코드는 이 정보에 접근하는 방법을 보여줍니다:\n", "\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "id": "d652d69a-7a4e-4e5c-8469-97cb9ec92010", "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Result shape: (10, 1024, 3)\n" ] } ], "source": [ "# Access the results of the classical register of task #0, a CircuitItem\n", "result_0 = result[0][\"meas\"]\n", "print(f\"Result shape: {result_0.shape}\")" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "7185353a-e7a0-4bb2-b605-664184e684ed", "metadata": {}, "source": [ "\n", "\n", "### `SamplexItem`개의 결과\n", "\n", "`SamplexItem`두 번째 항목에는 프로그램의 두 번째 작업(a)을 실행한 결과가 포함되어 있습니다. 이 항목에는 여러 개의 키가 포함되어 있습니다. 'key'는 `meas` 입력 회로의 클래식 레지스터 이름이며, 해당 레지스터의 결과 배열에 매핑됩니다. `(randomizations, parameter sets, shots, classical bits)`이 배열의 차원은 이 예시에서 (28, 10, 1024, 3)입니다. 또한, 출력값에는 레지스터에 `meas` 대한 측정 왜곡을 보정하기 위한 비트 반전 보정값을 나타내는 key가 `measurement_flips.meas` 포함되어 있습니다. 이 예제의 경우 비트 반전을 수행하는 데 단 한 번의 연산만 필요하므로, 출력 형식은 (28, 10, 1, 3)이 됩니다.\n", "\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "id": "884af6e2-614a-4b18-83dc-04505ddbc488", "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Result shape: (28, 10, 1024, 3)\n", "Bit-flip corrections shape: (28, 10, 1, 3)\n" ] } ], "source": [ "# Access the results of the classical register of task #1\n", "result_1 = result[1][\"meas\"]\n", "print(f\"Result shape: {result_1.shape}\")\n", "\n", "# Access the bit-flip corrections\n", "flips_1 = result[1][\"measurement_flips.meas\"]\n", "print(f\"Bit-flip corrections shape: {flips_1.shape}\")\n", "\n", "# Undo the bit flips via classical XOR\n", "unflipped_result_1 = result_1 ^ flips_1" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "bb0c9225-9a52-4d94-b75d-6ae408f4e029", "metadata": {}, "source": [ "\n", "\n", "## 다음 단계\n", "\n", "\n", " * Executor를 사용한 [예제를](/docs/guides/executor-examples) 살펴보세요.\n", " * [지시형 실행 모델](/docs/guides/directed-execution-model) 에 대해 알아보세요.\n", " * [Executor 브로드캐스팅을](/docs/guides/executor-broadcasting) 이해합니다.\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 }