ไลบรารี Circuit

เวอร์ชันของแพ็กเกจ

โค้ดในหน้านี้พัฒนาโดยใช้ requirements ต่อไปนี้ แนะนำให้ใช้เวอร์ชันเหล่านี้หรือใหม่กว่า

qiskit[all]~=2.3.0

Qiskit SDK มีไลบรารีของ Circuit ยอดนิยมที่พร้อมใช้เป็นส่วนประกอบในโปรแกรมของตัวเอง การใช้ Circuit ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าช่วยประหยัดเวลาในการค้นคว้า เขียนโค้ด และแก้บั๊ก ไลบรารีนี้ประกอบด้วย Circuit ยอดนิยมในการคำนวณเชิงควอนตัม, Circuit ที่ยากต่อการจำลองแบบคลาสสิก และ Circuit ที่มีประโยชน์สำหรับการทดสอบประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์ควอนตัม

หน้านี้แสดงรายการหมวดหมู่ Circuit ต่าง ๆ ที่ไลบรารีมีให้ สำหรับรายการ Circuit ทั้งหมด ดูที่ เอกสาร API ของ circuit library

เกต มาตรฐาน

ไลบรารี Circuit ยังมีเกต ควอนตัมมาตรฐานด้วย บางเกต เป็นเกต พื้นฐาน (เช่น UGate) และบางเกต เป็น multi-qubit gates ที่มักต้องสร้างจากเกต single-qubit และ two-qubit หากต้องการเพิ่มเกต ที่ import มาลงใน Circuit ให้ใช้เมธอด append โดยอาร์กิวเมนต์แรกคือเกต และอาร์กิวเมนต์ถัดไปคือรายการ Qubit ที่จะใช้เกต นั้น

ตัวอย่างเช่น โค้ดเซลล์ต่อไปนี้สร้าง Circuit ที่มีเกต Hadamard และ multi-controlled-X gate

# Added by doQumentation — required packages for this notebook
!pip install -q qiskit

from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.circuit.library import HGate, MCXGate

mcx_gate = MCXGate(3)
hadamard_gate = HGate()

qc = QuantumCircuit(4)
qc.append(hadamard_gate, [0])
qc.append(mcx_gate, [0, 1, 2, 3])
qc.draw("mpl")

ดู Standard gates ในเอกสาร API ของ circuit library

Not sure what your gate's called? Try asking Qiskit Code Assistant.

N-local circuits

Circuit เหล่านี้สลับชั้นของ single-qubit rotation gates กับชั้นของ multi-qubit entangling gates

ตระกูล Circuit นี้เป็นที่นิยมในอัลกอริทึมควอนตัมเชิง variational เพราะสามารถสร้างสถานะควอนตัมได้หลากหลาย อัลกอริทึม variational จะปรับพารามิเตอร์เกต เพื่อหาสถานะที่มีคุณสมบัติบางอย่าง (เช่น สถานะที่แทนคำตอบที่ดีสำหรับปัญหา optimization) เพื่อจุดประสงค์นี้ Circuit จำนวนมากในไลบรารีจึงเป็น parameterized ซึ่งหมายความว่าสามารถกำหนดได้โดยไม่ต้องระบุค่าคงที่

โค้ดเซลล์ต่อไปนี้ import Circuit แบบ n_local ซึ่ง entangling gates เป็น two-qubit gates Circuit นี้สลับบล็อกของ single-qubit gates แบบ parameterized กับบล็อก entangling ของ two-qubit gates โค้ดต่อไปนี้สร้าง Circuit สาม Qubit โดยใช้ RX-gates แบบ single-qubit และ CZ-gates แบบ two-qubit

from qiskit.circuit.library import n_local

two_local = n_local(3, "rx", "cz")
two_local.draw("mpl")

สามารถดูออบเจ็กต์คล้ายรายการของพารามิเตอร์ Circuit ได้จากแอตทริบิวต์ parameters

two_local.parameters

ParameterView([ParameterVectorElement(θ[0]), ParameterVectorElement(θ[1]), ParameterVectorElement(θ[2]), ParameterVectorElement(θ[3]), ParameterVectorElement(θ[4]), ParameterVectorElement(θ[5]), ParameterVectorElement(θ[6]), ParameterVectorElement(θ[7]), ParameterVectorElement(θ[8]), ParameterVectorElement(θ[9]), ParameterVectorElement(θ[10]), ParameterVectorElement(θ[11])])

นอกจากนี้ยังสามารถกำหนดค่าจริงให้พารามิเตอร์เหล่านี้โดยใช้ dictionary ในรูปแบบ { Parameter: number } เพื่อสาธิต โค้ดเซลล์ต่อไปนี้กำหนดพารามิเตอร์ทุกตัวใน Circuit เป็น 0

bound_circuit = two_local.assign_parameters(
    {p: 0 for p in two_local.parameters}
)
bound_circuit.decompose().draw("mpl")

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดู N-local gates ในเอกสาร API ของ circuit library หรือเรียนใน คอร์สออกแบบอัลกอริทึม Variational บน IBM Quantum Learning

Data-encoding circuits

Circuit แบบ parameterized เหล่านี้ใช้เข้ารหัสข้อมูลลงในสถานะควอนตัมเพื่อประมวลผลด้วยอัลกอริทึม quantum machine learning Circuit บางส่วนที่ Qiskit รองรับ ได้แก่:

• Amplitude encoding ซึ่งเข้ารหัสแต่ละตัวเลขลงใน amplitude ของ basis state วิธีนี้สามารถเก็บตัวเลขได้ $2^n$ ตัวในสถานะเดียว แต่อาจมีต้นทุนสูงในการ implement
• Basis encoding ซึ่งเข้ารหัสจำนวนเต็ม $k$ โดยเตรียม basis state ที่ตรงกัน $|k\rangle$
• Angle encoding ซึ่งกำหนดแต่ละตัวเลขในข้อมูลเป็น rotation angle ใน Circuit แบบ parameterized

แนวทางที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับรายละเอียดของแต่ละแอปพลิเคชัน อย่างไรก็ตาม บนคอมพิวเตอร์ควอนตัมในปัจจุบัน มักใช้ Circuit แบบ angle-encoding เช่น zz_feature_map

from qiskit.circuit.library import zz_feature_map

features = [0.2, 0.4, 0.8]
feature_map = zz_feature_map(feature_dimension=len(features))

encoded = feature_map.assign_parameters(features)
encoded.draw("mpl")

ดู Data encoding circuits ในเอกสาร API ของ circuit library

Time-evolution circuits

Circuit เหล่านี้จำลองสถานะควอนตัมที่วิวัฒนาการตามเวลา ใช้ time-evolution circuits เพื่อศึกษาปรากฏการณ์ทางฟิสิกส์ เช่น การถ่ายเทความร้อนหรือการเปลี่ยนเฟสในระบบ นอกจากนี้ time-evolution circuits ยังเป็นส่วนประกอบพื้นฐานของ wave functions ทางเคมี (เช่น unitary coupled-cluster trial states) และของอัลกอริทึม QAOA ที่ใช้สำหรับปัญหา optimization

from qiskit.circuit.library import PauliEvolutionGate
from qiskit.circuit import QuantumCircuit
from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp

# Prepare an initial state with a Hadamard on the middle qubit
state = QuantumCircuit(3)
state.h(1)

hamiltonian = SparsePauliOp(["ZZI", "IZZ"])
evolution = PauliEvolutionGate(hamiltonian, time=1)

# Evolve state by appending the evolution gate
state.compose(evolution, inplace=True)

state.draw("mpl")

อ่าน เอกสาร API ของ PauliEvolutionGate

Circuit สำหรับ Benchmarking และ complexity theory

Benchmarking circuits ช่วยให้เราเข้าใจว่าฮาร์ดแวร์ทำงานได้ดีแค่ไหน และ complexity-theory circuits ช่วยให้เข้าใจว่าปัญหาที่ต้องการแก้ยากแค่ไหน

ตัวอย่างเช่น benchmark ที่เรียกว่า "quantum volume" วัดความแม่นยำในการรัน Circuit ควอนตัมแบบสุ่มของคอมพิวเตอร์ควอนตัม คะแนนของคอมพิวเตอร์ควอนตัมจะเพิ่มขึ้นตามขนาดของ Circuit ที่รันได้อย่างน่าเชื่อถือ ซึ่งคำนึงถึงทุกแง่มุมของคอมพิวเตอร์ รวมถึงจำนวน Qubit, fidelity ของคำสั่ง, การเชื่อมต่อ Qubit และ software stack ที่ transpile และประมวลผลผลลัพธ์ อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ quantum volume ใน quantum volume paper ต้นฉบับ

โค้ดต่อไปนี้แสดงตัวอย่าง quantum volume circuit ที่สร้างด้วย Qiskit สำหรับสี่ Qubit (บล็อก unitary คือ two-qubit gates แบบสุ่ม)

from qiskit.circuit.library import quantum_volume

quantum_volume(4).draw("mpl")

ไลบรารี Circuit ยังมี Circuit ที่เชื่อว่ายากต่อการจำลองแบบคลาสสิก เช่น instantaneous quantum polynomial (iqp) circuits Circuit เหล่านี้สอดแทรก diagonal gates บางตัว (ใน computational basis) ระหว่างบล็อกของ Hadamard gates

Circuit อื่น ๆ ได้แก่ grover_operator สำหรับใช้ในอัลกอริทึม Grover และ fourier_checking circuit สำหรับปัญหา Fourier checking ดู Circuit เหล่านี้ใน Particular quantum circuits ในเอกสาร API ของ circuit library

Arithmetic circuits

การดำเนินการทางเลขคณิตเป็นฟังก์ชันคลาสสิก เช่น การบวกจำนวนเต็มและการดำเนินการแบบ bit-wise สิ่งเหล่านี้อาจมีประโยชน์กับอัลกอริทึมเช่น amplitude estimation สำหรับแอปพลิเคชันทางการเงิน และในอัลกอริทึมอย่าง HHL algorithm ที่แก้ระบบสมการเชิงเส้น

ตัวอย่างเช่น ลองบวกเลขสามบิตสองตัวโดยใช้ "ripple-carry" circuit สำหรับการบวกแบบ in-place (FullAdderGate) adder นี้บวกตัวเลขสองตัว (เราเรียกว่า "A" และ "B") และเขียนผลลัพธ์ลงใน register ที่เก็บ B ในตัวอย่างต่อไปนี้ A=2 และ B=3

from qiskit.circuit.library import FullAdderGate
from qiskit import QuantumCircuit, QuantumRegister, ClassicalRegister

adder = FullAdderGate(3)  # Adder of 3-bit numbers

# Create the number A=2
reg_a = QuantumRegister(3, "a")
number_a = QuantumCircuit(reg_a)
number_a.initialize(2)  # Number 2; |010>

# Create the number B=3
reg_b = QuantumRegister(3, "b")
number_b = QuantumCircuit(reg_b)
number_b.initialize(3)  # Number 3; |011>

# Create a circuit to hold everything, including a classical register for
# the result
qregs = [
    QuantumRegister(1, "cin"),
    QuantumRegister(3, "a"),
    QuantumRegister(3, "b"),
    QuantumRegister(1, "cout"),
]
reg_result = ClassicalRegister(3)
circuit = QuantumCircuit(*qregs, reg_result)

# Compose number initializers with the adder. Adder stores the result to
# register B, so we'll measure those qubits.
circuit = (
    circuit.compose(number_a, qubits=reg_a)
    .compose(number_b, qubits=reg_b)
    .compose(adder)
)
circuit.measure(reg_b, reg_result)
circuit.draw("mpl")

การจำลอง Circuit แสดงให้เห็นว่าผลลัพธ์คือ 5 สำหรับทุก 1024 shots (กล่าวคือวัดได้ด้วยความน่าจะเป็น 1.0)

from qiskit.primitives import StatevectorSampler

result = StatevectorSampler().run([circuit]).result()

print(f"Count data:\n {result[0].data.c0.get_int_counts()}")

Count data:
 {5: 1024}

ดู Arithmetic ในเอกสาร API ของ circuit library

ขั้นตอนต่อไป

คำแนะนำ

• เรียนรู้วิธีขั้นสูงในการสร้าง Circuit ในหัวข้อ สร้าง Circuit
• ดูตัวอย่างการใช้ Circuit ในบทเรียน อัลกอริทึม Grover
• ดูเอกสารอ้างอิง circuit library API