أمثلة على Estimator

إصدارات الحزم

تم تطوير الكود في هذه الصفحة باستخدام المتطلبات التالية. نوصي باستخدام هذه الإصدارات أو أحدث.

qiskit[all]~=2.4.0
qiskit-ibm-runtime~=0.46.1

تستعرض الأمثلة في هذا القسم بعض الطرق الشائعة لاستخدام Estimator. قبل تشغيل هذه الأمثلة، اتبع التعليمات الواردة في تثبيت Qiskit.

ملاحظة

جميع هذه الأمثلة تستخدم الـ primitives من Qiskit Runtime، غير أنه يمكنك استخدام الـ base primitives بدلًا من ذلك.

احسب قيم التوقع للمعاملات الكمية المطلوبة لكثير من الخوارزميات وفسِّرها بكفاءة باستخدام Estimator. استكشف التطبيقات في نمذجة الجزيئات، والتعلم الآلي، ومسائل التحسين المعقدة.

تشغيل تجربة واحدة

استخدم Estimator لتحديد قيمة التوقع لزوج Circuit-مراقِب واحد.

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

import numpy as np
from qiskit.circuit.library import iqp
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp, random_hermitian
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService, EstimatorV2 as Estimator

n_qubits = 50

service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(
    operational=True, simulator=False, min_num_qubits=n_qubits
)

mat = np.real(random_hermitian(n_qubits, seed=1234))
circuit = iqp(mat)
observable = SparsePauliOp("Z" * 50)

pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=1)
isa_circuit = pm.run(circuit)
isa_observable = observable.apply_layout(isa_circuit.layout)

estimator = Estimator(mode=backend)
job = estimator.run([(isa_circuit, isa_observable)])
result = job.result()

print(f" > Expectation value: {result[0].data.evs}")
print(f" > Metadata: {result[0].metadata}")

> Expectation value: -0.0564042303172738
 > Metadata: {'shots': 4096, 'target_precision': 0.015625, 'circuit_metadata': {}, 'resilience': {}, 'num_randomizations': 32}

تشغيل تجارب متعددة في مهمة واحدة

استخدم Estimator لتحديد قيم التوقع لأزواج متعددة من دائرة-مراقِب.

import numpy as np
from qiskit.circuit.library import iqp
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp, random_hermitian
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService, EstimatorV2 as Estimator

n_qubits = 50

service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(
    operational=True, simulator=False, min_num_qubits=n_qubits
)

rng = np.random.default_rng()
mats = [np.real(random_hermitian(n_qubits, seed=rng)) for _ in range(3)]

pubs = []
circuits = [iqp(mat) for mat in mats]
observables = [
    SparsePauliOp("X" * 50),
    SparsePauliOp("Y" * 50),
    SparsePauliOp("Z" * 50),
]

# Get ISA circuits
pm = generate_preset_pass_manager(optimization_level=1, backend=backend)

for qc, obs in zip(circuits, observables):
    isa_circuit = pm.run(qc)
    isa_obs = obs.apply_layout(isa_circuit.layout)
    pubs.append((isa_circuit, isa_obs))

estimator = Estimator(backend)
job = estimator.run(pubs)
job_result = job.result()

for idx in range(len(pubs)):
    pub_result = job_result[idx]
    print(f">>> Expectation values for PUB {idx}: {pub_result.data.evs}")
    print(f">>> Standard errors for PUB {idx}: {pub_result.data.stds}")

>>> Expectation values for PUB 0: 0.09218950064020487
>>> Standard errors for PUB 0: 0.2666311918779662
>>> Expectation values for PUB 1: -0.7159533073929961
>>> Standard errors for PUB 1: 0.5443960702392404
>>> Expectation values for PUB 2: -0.14271555996035679
>>> Standard errors for PUB 2: 0.2714876601210801

تشغيل Circuits ذات معاملات

استخدم Estimator لتشغيل ثلاث تجارب في مهمة واحدة، مستفيدًا من قيم المعاملات لزيادة إمكانية إعادة استخدام الـ دائرة.

import numpy as np

from qiskit.circuit import QuantumCircuit, Parameter
from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService, EstimatorV2 as Estimator

service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)

# Step 1: Map classical inputs to a quantum problem
theta = Parameter("θ")

chsh_circuit = QuantumCircuit(2)
chsh_circuit.h(0)
chsh_circuit.cx(0, 1)
chsh_circuit.ry(theta, 0)

number_of_phases = 21
phases = np.linspace(0, 2 * np.pi, number_of_phases)
individual_phases = [[ph] for ph in phases]

ZZ = SparsePauliOp.from_list([("ZZ", 1)])
ZX = SparsePauliOp.from_list([("ZX", 1)])
XZ = SparsePauliOp.from_list([("XZ", 1)])
XX = SparsePauliOp.from_list([("XX", 1)])
ops = [ZZ, ZX, XZ, XX]

# Step 2: Optimize problem for quantum execution.

pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=1)
chsh_isa_circuit = pm.run(chsh_circuit)
isa_observables = [
    operator.apply_layout(chsh_isa_circuit.layout) for operator in ops
]

# Step 3: Execute using Qiskit primitives.

# Reshape observable array for broadcasting
reshaped_ops = np.fromiter(isa_observables, dtype=object)
reshaped_ops = reshaped_ops.reshape((4, 1))

estimator = Estimator(backend, options={"default_shots": int(1e4)})
job = estimator.run([(chsh_isa_circuit, reshaped_ops, individual_phases)])
# Get results for the first (and only) PUB
pub_result = job.result()[0]
print(f">>> Expectation values: {pub_result.data.evs}")
print(f">>> Standard errors: {pub_result.data.stds}")
print(f">>> Metadata: {pub_result.metadata}")

>>> Expectation values: [[ 0.9821299   0.92848415  0.78219632  0.56555001  0.29732126 -0.02496591
  -0.30928839 -0.5779298  -0.79292547 -0.92084995 -0.9806856  -0.93075378
  -0.80014701 -0.57627916 -0.32496945 -0.00495192  0.29938456  0.56513735
   0.80117866  0.92580187  0.98151091]
 [-0.00330128  0.30949472  0.58123108  0.78549759  0.9357057   0.97903496
   0.93240442  0.78879887  0.58267539  0.2948453   0.0041266  -0.29835291
  -0.57339055 -0.78075201 -0.92477022 -0.97882863 -0.93075378 -0.79148116
  -0.57958044 -0.30557445  0.00598356]
 [-0.01031649 -0.34250749 -0.59257922 -0.80819387 -0.95159309 -0.99616033
  -0.9336424  -0.78054568 -0.57112092 -0.30639977  0.00866585  0.30474913
   0.57627916  0.81149515  0.95035511  0.99224006  0.9530374   0.78673557
   0.57834246  0.30557445 -0.00866585]
 [ 0.99616033  0.93446772  0.80344829  0.5841197   0.29401998 -0.01980766
  -0.31300232 -0.59361087 -0.81170148 -0.94849814 -0.99327171 -0.93880064
  -0.80860653 -0.58019943 -0.30186051  0.01856968  0.29009972  0.59835645
   0.80613057  0.94437155  0.98976411]]
>>> Standard errors: [[0.00346988 0.00453617 0.00722056 0.00981693 0.01144016 0.01501324
  0.01334599 0.01100181 0.00916772 0.00689316 0.00381375 0.00555949
  0.00576968 0.01074419 0.01298665 0.01231428 0.0128399  0.00946472
  0.00819982 0.00494361 0.00359142]
 [0.01087106 0.01070164 0.00869617 0.00735853 0.00475886 0.00351362
  0.00422178 0.00865889 0.00830071 0.01030088 0.01114086 0.01184411
  0.00958307 0.00740947 0.00577496 0.00417023 0.00434772 0.00825295
  0.00805684 0.01071724 0.01320466]
 [0.01346985 0.01132597 0.01143045 0.00729025 0.00490636 0.00287136
  0.0051666  0.00718324 0.00899331 0.00980723 0.00957352 0.01211162
  0.00932736 0.00658862 0.00555066 0.00271584 0.00581507 0.00778402
  0.00935326 0.01223799 0.01214173]
 [0.00297333 0.00520897 0.00730712 0.01099862 0.01320699 0.01250301
  0.0151248  0.00924768 0.00639241 0.00529221 0.00270411 0.00463968
  0.00729108 0.00685512 0.00993793 0.0101938  0.01109962 0.01130657
  0.00795711 0.00532976 0.00299901]]
>>> Metadata: {'shots': 10016, 'target_precision': 0.01, 'circuit_metadata': {}, 'resilience': {}, 'num_randomizations': 32}

استخدام الـ Batches والخيارات المتقدمة

استكشف وضع التنفيذ batch والخيارات المتقدمة لتحسين أداء الـ دائرة على معالجات الكم (QPUs).

import numpy as np
from qiskit.circuit.library import iqp
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp, random_hermitian
from qiskit_ibm_runtime import (
    QiskitRuntimeService,
    Batch,
    EstimatorV2 as Estimator,
)

n_qubits = 15

service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(
    operational=True, simulator=False, min_num_qubits=n_qubits
)

rng = np.random.default_rng(1234)
mat = np.real(random_hermitian(n_qubits, seed=rng))
circuit = iqp(mat)
mat = np.real(random_hermitian(n_qubits, seed=rng))
another_circuit = iqp(mat)
observable = SparsePauliOp("X" * n_qubits)
another_observable = SparsePauliOp("Y" * n_qubits)

pm = generate_preset_pass_manager(optimization_level=1, backend=backend)
isa_circuit = pm.run(circuit)
another_isa_circuit = pm.run(another_circuit)
isa_observable = observable.apply_layout(isa_circuit.layout)
another_isa_observable = another_observable.apply_layout(
    another_isa_circuit.layout
)

# The context manager automatically closes the batch.
with Batch(backend=backend) as batch:
    estimator = Estimator(mode=batch)

    estimator.options.resilience_level = 1

    job = estimator.run([(isa_circuit, isa_observable)])
    another_job = estimator.run(
        [(another_isa_circuit, another_isa_observable)]
    )
    result = job.result()
    another_result = another_job.result()

    # first job
    print(f" > Expectation value: {result[0].data.evs}")
    print(f" > Metadata: {result[0].metadata}")

    # second job
    print(f" > Another Expectation value: {another_result[0].data.evs}")
    print(f" > More Metadata: {another_result[0].metadata}")

> Expectation value: -0.03391665163268988
 > Metadata: {'shots': 4096, 'target_precision': 0.015625, 'circuit_metadata': {}, 'resilience': {}, 'num_randomizations': 32}
 > Another Expectation value: -0.011113040458412918
 > More Metadata: {'shots': 4096, 'target_precision': 0.015625, 'circuit_metadata': {}, 'resilience': {}, 'num_randomizations': 32}

الخطوات التالية

توصيات

حدِّد خيارات Runtime المتقدمة.
تدرَّب على الـ primitives بالعمل على درس دالة التكلفة في IBM Quantum® Learning.
تعلَّم كيفية عمل Transpile محليًا في قسم Transpile.
جرِّب دليل مقارنة إعدادات Transpiler.
اقرأ الانتقال إلى V2 primitives.
افهم حدود المهمة عند إرسال مهمة إلى معالج IBM® الكمي.

تشغيل تجربة واحدة​

تشغيل تجارب متعددة في مهمة واحدة​

تشغيل Circuits ذات معاملات​

استخدام الـ Batches والخيارات المتقدمة​

الخطوات التالية​

تشغيل تجربة واحدة

تشغيل تجارب متعددة في مهمة واحدة

تشغيل Circuits ذات معاملات

استخدام الـ Batches والخيارات المتقدمة

الخطوات التالية