บทเรียน

ใช้บทเรียนเหล่านี้เพื่อเรียนรู้วิธีนำ Qiskit ไปใช้กับกรณีการใช้งานทั่วไปในการคำนวณเชิงควอนตัม

• เริ่มต้นด้วยชุดบทเรียนในส่วน เริ่มต้นใช้งาน หากนี่เป็นครั้งแรกที่คุณรันโค้ดบนคอมพิวเตอร์ควอนตัม
• ส่วน workflows toward advantage มีตัวอย่างแบบครบวงจรของการใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมเพื่อแก้ปัญหาในโลกจริง บทเรียนเหล่านี้มุ่งเน้นที่อัลกอริทึมที่มีแนวโน้มสูงในการบรรลุความได้เปรียบเชิงการคำนวณของคอมพิวเตอร์ควอนตัมเหนือคอมพิวเตอร์คลาสสิก
• ส่วน Qiskit capabilities มีตัวอย่างที่ใช้เทคนิคล่าสุดและก้าวหน้าที่สุดในระบบนิเวศ Qiskit เพื่อปรับปรุงบางส่วนหรือทั้งหมดของ workflow เฉพาะ

เริ่มต้นใช้งาน

บทเรียนเหล่านี้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นที่พร้อมสำรวจการรันอัลกอริทึมควอนตัมบนคอมพิวเตอร์ควอนตัม

• ความไม่เท่าเทียม CHSH

สำรวจ workflows toward advantage

บทเรียนในส่วนนี้ครอบคลุมการสาธิตอัลกอริทึมควอนตัมขนาดใหญ่

อัลกอริทึมการสุ่มตัวอย่างที่ตรวจสอบได้

อัลกอริทึมในหมวดนี้มุ่งเน้นที่ quantum circuit ที่การแจกแจงผลลัพธ์เข้ารหัสคำตอบของปัญหาที่มีโครงสร้างและตรวจสอบได้ การตรวจสอบได้หมายความว่าคุณสามารถตรวจสอบความสอดคล้องของข้อมูลที่วัดได้ ไม่ว่าจะด้วยการประเมิน bitstring ที่เลือกหรือด้วยการรู้ว่าไม่มี false positive เกิดขึ้น

บทเรียนเหล่านี้เน้นเทคนิคที่การสุ่มตัวอย่างซ้ำช่วยประมาณค่าปริมาณที่เฉพาะเจาะจงกับปัญหา (เช่น ค่า cost function หรือค่า spectral weight) วิธีการเหล่านี้มีความเกี่ยวข้องโดยเฉพาะกับงานการเพิ่มประสิทธิภาพและการจำลองที่มีความสมมาตร

• Sample-based quantum diagonalization of a chemistry Hamiltonian

• Sample-based Krylov quantum diagonalization of a fermionic lattice model

• Quantum approximate optimization algorithm

• Advanced techniques for QAOA

• Pauli correlation encoding to reduce max-cut requirements

• การคำนวณตัวทำละลายโดยนัยโดยใช้ Qiskit Serverless

การประมาณค่า Observable

บทเรียนเหล่านี้มุ่งเน้นการประมาณค่าปริมาณที่มีความหมายทางฟิสิกส์ เช่น พลังงานหรือค่าความสัมพันธ์ โดยการเตรียมสถานะควอนตัมและวัด observable เทคนิคที่ใช้รวมถึงแนวทาง circuit แบบ variational และแบบ Trotterized ที่สร้างสมดุลระหว่างการแสดงออกของ circuit กับประสิทธิภาพด้านความลึก เน้นที่ workflow ที่ลดความต้องการทรัพยากรควอนตัมขณะรักษาความแม่นยำ และเปิดใช้งานการประมาณค่า observable ในระบบเคมีและฟิสิกส์ในทางปฏิบัติ

• Krylov quantum diagonalization of lattice Hamiltonians

• Nishimori phase transition

• Ground-state energy estimation of the Heisenberg chain with VQE

• Quantum kernel training

• Enhance feature classification using projected quantum kernels

• ความไม่เท่าเทียม CHSH

อัลกอริทึม Fault-tolerant

ส่วนนี้นำเสนออัลกอริทึมที่มีการรับประกันทางทฤษฎีที่ชัดเจน ซึ่งออกแบบมาเพื่อรันบนฮาร์ดแวร์ควอนตัมที่แก้ไขข้อผิดพลาดได้ในอนาคต circuit หรือค่าใช้จ่ายในการสุ่มตัวอย่างของอัลกอริทึมเหล่านี้มีการปรับขนาดในลักษณะที่ไม่มีประสิทธิภาพด้านความลึก จึงมีแนวโน้มสูงกว่าที่จะแสดงให้เห็นถึงความได้เปรียบของควอนตัมเมื่อมีคอมพิวเตอร์ควอนตัม fault-tolerant บทเรียนเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าวิธีการทำงานอย่างไรในสภาพแวดล้อมในอุดมคติและสาธิตตัวอย่างขนาดเล็ก

• อัลกอริทึมของ Shor
• อัลกอริทึมของ Grover

ใช้ประโยชน์จาก Qiskit capabilities

ส่วนนี้แนะนำความสามารถขั้นสูงภายในระบบนิเวศ Qiskit ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ความน่าเชื่อถือ และความเร็วในการรันอัลกอริทึมควอนตัม

การเพิ่มประสิทธิภาพ Workload

การเพิ่มประสิทธิภาพ Workload มุ่งเน้นที่การประสานงานทรัพยากรคลาสสิกและควอนตัมอย่างมีประสิทธิภาพ หรือวิธีการเฉพาะสำหรับการปรับปรุงการจัดการ quantum circuit

• Benchmark dynamic circuits with cut Bell pairs

• Introduction to fractional gates

• Qiskit AI-powered transpiler introduction

• Transpilation optimization with SABRE

• Compilation methods for Hamiltonian simulation circuits

• Long-range entanglement with dynamic circuits

• Simulation of kicked Ising Hamiltonian with dynamic circuits

Qiskit Functions

Qiskit Functions คือชุดเครื่องมือจัดการข้อผิดพลาดและแอปพลิเคชันที่บรรจุไว้ล่วงหน้า ทำให้ง่ายต่อการออกแบบการทดลองขนาดใหญ่กับ circuit, โมเลกุล, QUBO และอื่นๆ อีกมาก

• ออกแบบอัลกอริทึมใหม่ด้วย Circuit functions — พร้อม pipeline transpilation, error suppression และ error mitigation ที่สร้างไว้ล่วงหน้า

  • Transverse-Field Ising Model with Q-CTRL's Performance Management

  • Quantum Phase Estimation with Q-CTRL's Qiskit Functions

  • Simulate 2D tilted-field Ising with the QESEM function

  • Simulate a kicked Ising model with the TEM function

• ทดลองกับปัญหาเฉพาะโดเมนด้วย Application functions — พร้อม input และ output ที่คุ้นเคยกับตัวแก้ปัญหาคลาสสิก

  • Dynamic portfolio optimization with Global Data Quantum's Portfolio Optimizer

  • Higher-order binary optimization with Q-CTRL's Optimization Solver

  • Model a flowing non-viscous fluid using QUICK-PDE

  • Dissociation PES curves with Qunova HiVQE

  • Hybrid quantum-enhanced ensemble classification (grid stability workflow)

  • Solve the Market Split problem with Kipu Quantum's Iskay Quantum Optimizer

Qiskit addons

Addon ช่วยให้การจัดการ circuit ขั้นสูง เช่น การตัด การย้อนกลับการแพร่กระจาย observable หรือการประมาณ circuit ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้หลีกเลี่ยงข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์โดยแลกกับค่าใช้จ่ายในการคำนวณคลาสสิกที่เพิ่มขึ้น

• Multi-product formulas to reduce Trotter error

• Approximate quantum compilation for time evolution circuits

• Operator backpropagation (OBP) for estimation of expectation values

• Wire cutting for expectation values estimation

• Circuit cutting for periodic boundary conditions

• Circuit cutting for depth reduction

• Readout error mitigation for the Sampler primitive using M3

Error mitigation

Error mitigation แก้ไขปัญหาของ noise โดยไม่ต้องใช้ fault tolerance เต็มรูปแบบ ด้วยการกู้คืนค่า expectation value ที่แม่นยำผ่านการจัดการ circuit ที่ควบคุมได้และการประมวลผลหลังการวัด

• Utility-scale error mitigation with probabilistic error amplification

• Combine error mitigation options with the Estimator primitive

• Real-time benchmarking for qubit selection

Error detection

Error detection ระบุการดำเนินการที่ผิดพลาดเพื่อคืนผลลัพธ์ที่ปราศจาก noise ทีละ shot ผ่านการประมวลผลหลังการวัด

• Repetition codes

• Low-overhead error detection with spacetime codes