Введение в квантовые вычисления и Qiskit
В сфере разработки программного обеспечения появление квантовых вычислений подобно приходу нового супергероя — оно обещает спасти положение, решая задачи, с которыми классические компьютеры могут только мечтать справиться. В авангарде этой квантовой революции находится Qiskit — набор средств для разработки открытого исходного кода (SDK), созданный IBM. В этой статье мы погрузимся в мир квантовых вычислений и узнаем, как разрабатывать приложения с помощью Qiskit.
Что такое Qiskit?
Qiskit – это больше, чем просто инструмент; это комплексная экосистема для квантового программирования. Он позволяет разработчикам создавать, запускать и оптимизировать квантовые вычислительные процессы с нуля. С помощью Qiskit можно проектировать квантовые цепи, выполнять их на симуляторах или реальном квантовом оборудовании и анализировать результаты — всё это в среде на базе Python, которая одновременно мощна и удобна в использовании.
Настройка Qiskit
Прежде чем начать писать код, необходимо настроить Qiskit на вашем компьютере. Вот пошаговое руководство:
Установка
Чтобы установить Qiskit, вы можете использовать pip, менеджер пакетов Python. Вот команда, которую нужно выполнить:
pip install qiskit
Основные компоненты Qiskit:
— Qiskit Terra: Это основной модуль Qiskit, предоставляющий инструменты для работы с квантовыми цепями и бэкэндами. Он включает в себя функциональность для создания и манипулирования квантовыми цепями, а также запуска их на различных бэкэндах.
— Qiskit Aer: Это высокопроизводительный симулятор для квантовых цепей. Он позволяет вам моделировать квантовые цепи на локальном компьютере, что невероятно полезно для тестирования и отладки вашего кода. — Qiskit Ignis: Этот модуль предоставляет инструменты для характеристики и снижения шума, которые необходимы для работы с реальным квантовым оборудованием, где шум является серьёзной проблемой.
Создание квантовой цепи
Давайте перейдём к увлекательной части — созданию квантовой цепи. Вот пример того, как можно создать простое состояние Белла с помощью Qiskit:
Шаг 1: отображение проблемы в квантовый формат
В квантовом программировании квантовые цепи являются собственным форматом представления квантовых инструкций. Вот как можно создать цепь, которая производит состояние Белла:
from qiskit import QuantumCircuit
# Создать новую цепь с двумя кубитами
qc = QuantumCircuit(2)
# Добавить вентиль Адамара к кубиту 0
qc.h(0)
# Выполнить управляемый вентиль X на кубите 1, управляемом кубитом 0
qc.cx(0, 1)
# Нарисовать цепь
qc.draw("mpl")
Этот код создаёт квантовую цепь с двумя кубитами, применяет вентиль Адамара к первому кубиту, чтобы поместить его в суперпозицию, и затем применяет управляемый вентиль X, чтобы связать два кубита.
Шаг 2: оптимизация цепи
Оптимизация важна при работе с более крупными цепями. Однако для этого простого примера нам не нужно ничего оптимизировать, потому что мы запускаем его на симуляторе, который может напрямую обрабатывать все вентили.
Шаг 3: выполнение цепи
Чтобы выполнить цепь, необходимо выбрать бэкэнд. Вот как запустить её на локальном симуляторе:
from qiskit.providers.aer import AerSimulator
# Создать бэкэнд симулятора
simulator = AerSimulator()
# Запустить цепь на симуляторе
job = simulator.run(qc)
result = job.result()
# Вывести результат
print(result.get_counts())
Этот код запускает цепь на локальном симуляторе и выводит результаты измерений.
Шаг 4: анализ результатов
После выполнения цепи необходимо проанализировать результаты. Для нашего примера состояния Белла выходные данные должны показывать равную вероятность измерения 00 и 11, указывая на то, что кубиты связаны.
# Проанализировать результаты
counts = result.get_counts(qc)
print(counts)
Это выведет что-то вроде {‘00’: 512, ‘11’: 512}, если вы запустите это достаточное количество раз, показывая связь между кубитами.
Масштабирование до уровня коммунальных цепей
По мере того как квантовые вычисления переходят в эпоху коммунального использования, нам необходимо масштабировать наши цепи, чтобы они могли работать с сотнями или даже тысячами кубитов. Вот общий обзор того, как вы можете масштабировать свой подход:
Использование примитивов Qiskit
Qiskit 1.0 представляет примитивы, новый способ доступа к квантовому оборудованию. Примитивы обеспечивают согласованный и надёжный доступ к квантовому оборудованию, облегчая масштабирование ваших рабочих процессов.
from qiskit_ibm_runtime import EstimatorV2 as Estimator
# Установить наблюдаемые
observables_labels = ["IZ", "IX", "ZI", "XI", "ZZ", "XX"]
observables = [SparsePauliOp(label) for label in observables_labels]
# Создать оценщик
estimator = Estimator(backend="ibmq_armonk")
# Запустить оценщик
result = estimator.run(qc, observables)
Этот код устанавливает наблюдаемые и использует примитив Estimator для запуска цепи на реальном квантовом оборудовании.
Рабочий процесс с шаблонами Qiskit
Qiskit следует четырёхступенчатому шаблону для большинства рабочих процессов квантовых вычислений:
Вот краткий обзор каждого шага:
- Отображение проблемы на цепи и операторы: Преобразование вашей проблемы в квантовые цепи и операторы.
- Оптимизация цепи: Оптимизация цепи для конкретного используемого бэкэнда.
- Выполнение с использованием функции квантового примитива: Запуск цепи с использованием функции квантового примитива.
- Анализ результатов: Анализ выходных данных для извлечения значимой информации.
Лучшие практики и расширенные функции
Модульный подход
При работе со сложными квантовыми цепями важно использовать модульный подход. Разбейте свою цепь на более мелкие компоненты, чтобы упростить отладку и обслуживание.
Контроль на уровне импульсов
Qiskit предлагает контроль на уровне импульсов, позволяя вам манипулировать квантовыми цепями на уровне отдельных импульсов. Эта функция особенно полезна для реализации передовых квантовых алгоритмов и методов калибровки.
Снижение ошибок
Qiskit предоставляет инструменты для снижения ошибок в квантовых вычислениях, включая методы измерения и коррекции когерентных ошибок и уменьшения стохастических ошибок. Это крайне важно для получения надёжных результатов на реальном квантовом оборудовании.