Función de Circuit de IBM

Nota

• Las Qiskit Functions son una función experimental disponible únicamente para usuarios del Plan Premium, Plan Flex y Plan On-Prem (a través de la API de IBM Quantum Platform) de IBM Quantum®. Están en estado de versión preliminar y pueden cambiar.

Descripción general

La función de Circuit de IBM® recibe PUBs abstractos como entradas y devuelve valores de expectación mitigados como salidas. Esta función de Circuit incluye un pipeline automatizado y personalizado para que los investigadores puedan centrarse en el descubrimiento de algoritmos y aplicaciones.

Descripción

Después de enviar tu PUB, tus circuitos abstractos y observables se transpilan automáticamente, se ejecutan en hardware y se post-procesan para devolver valores de expectación mitigados. Para ello, combina las siguientes herramientas:

• Qiskit Transpiler Service, incluida la selección automática de pases de transpilación heurísticos e impulsados por IA para traducir tus circuits abstractos a circuits ISA optimizados para el hardware
• Supresión y mitigación de errores necesarias para computación a escala utilitaria, incluyendo twirling de medición y de Gate, desacoplamiento dinámico, Twirled Readout Error eXtinction (TREX), Zero-Noise Extrapolation (ZNE) y Probabilistic Error Amplification (PEA)
• Qiskit Runtime Estimator, para ejecutar PUBs ISA en hardware y devolver valores de expectación mitigados

Primeros pasos

Autentícate con tu clave de API y selecciona la Qiskit Function de la siguiente manera. (Este fragmento asume que ya has guardado tu cuenta en tu entorno local.)

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

from qiskit_ibm_catalog import QiskitFunctionsCatalog

catalog = QiskitFunctionsCatalog(channel="ibm_quantum_platform")

function = catalog.load("ibm/circuit-function")

Ejemplo

Para comenzar, prueba este ejemplo básico:

from qiskit.circuit.random import random_circuit
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

# You can skip this step if you have a target backend, e.g.
# backend_name = "ibm_brisbane"
# You'll need to specify the credentials when initializing QiskitRuntimeService, if they were not previously saved.
service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)

circuit = random_circuit(num_qubits=2, depth=2, seed=42)
observable = "Z" * circuit.num_qubits
pubs = [(circuit, observable)]

job = function.run(
    # Use `backend_name=backend_name` if you didn't initialize a backend object
    backend_name=backend.name,
    pubs=pubs,
)

Consulta el estado de la carga de trabajo de tu Qiskit Function o recupera los resultados de la siguiente manera:

print(job.status())
result = job.result()

QUEUED

Los resultados tienen el mismo formato que un resultado de Estimator:

print(f"The result of the submitted job had {len(result)} PUB\n")
print(
    f"The associated PubResult of this job has the following DataBins:\n {result[0].data}\n"
)
print(f"And this DataBin has attributes: {result[0].data.keys()}")
print(
    f"The expectation values measured from this PUB are: \n{result[0].data.evs}"
)

The result of the submitted job had 1 PUB

The associated PubResult of this job has the following DataBins:
 DataBin(evs=np.ndarray(<shape=(), dtype=float64>), stds=np.ndarray(<shape=(), dtype=float64>), ensemble_standard_error=np.ndarray(<shape=(), dtype=float64>))

And this DataBin has attributes: dict_keys(['evs', 'stds', 'ensemble_standard_error'])
The expectation values measured from this PUB are:
1.02116704805492

Entradas

Consulta la siguiente tabla para ver todos los parámetros de entrada que acepta la función de Circuit de IBM. La sección Opciones que sigue detalla más las options disponibles.

Nombre	Tipo	Descripción	Obligatorio	Valor por defecto	Ejemplo
backend_name	str	Nombre del backend sobre el que realizar la consulta.	Sí	N/A	ibm_fez
pubs	Iterable[EstimatorPubLike]	Un iterable de objetos abstractos tipo PUB (primitive unified bloc), como tuplas (circuit, observables) o (circuit, observables, parameter_values). Consulta Descripción general de PUBs para más información. Los circuits pueden ser abstractos (no ISA).	Sí	N/A	(circuit, observables, parameter_values)
options	dict	Opciones de entrada. Consulta la sección Opciones para más detalles.	No	Consulta la sección Opciones para más detalles.	{"optimization_level": 3}
instance	str	El nombre del recurso en la nube de la instancia a utilizar en ese formato.	No	Se elige una aleatoriamente si tu cuenta tiene acceso a varias instancias.	CRN

Opciones

Estructura

Al igual que con los primitivos de Qiskit Runtime, las opciones de la función de Circuit de IBM se pueden especificar como un diccionario anidado. Las opciones de uso habitual, como optimization_level y mitigation_level, se encuentran en el primer nivel. Otras opciones más avanzadas se agrupan en diferentes categorías, como resilience.

Valores por defecto

Si no especificas un valor para una opción, se usa el valor por defecto definido por el servicio.

Nivel de mitigación

La función de Circuit de IBM también admite mitigation_level. El nivel de mitigación especifica cuánta supresión y mitigación de errores aplicar al trabajo. Los niveles más altos generan resultados más precisos, a costa de tiempos de procesamiento más largos. El grado de reducción de errores depende del método aplicado. El nivel de mitigación abstrae la elección detallada de métodos de mitigación y supresión de errores para que los usuarios puedan razonar sobre la compensación entre costo y precisión adecuada a su aplicación. La siguiente tabla muestra los métodos correspondientes para cada nivel.

nota

Aunque los nombres son similares, mitigation_level aplica técnicas distintas a las que usa resilience_level de Estimator.

Al igual que resilience_level en Qiskit Runtime Estimator, mitigation_level especifica un conjunto base de opciones seleccionadas. Cualquier opción que especifiques manualmente además del nivel de mitigación se aplica encima del conjunto base de opciones definido por el nivel de mitigación. Por lo tanto, en principio, podrías establecer el nivel de mitigación en 1 pero luego desactivar la mitigación de medición, aunque esto no se recomienda.

Nivel de mitigación	Técnica
1 [Predeterminado]	Desacoplamiento dinámico + twirling de medición + TREX
2	Nivel 1 + twirling de Gate + ZNE mediante gate folding
3	Nivel 1 + twirling de Gate + ZNE mediante PEA

El siguiente ejemplo muestra cómo establecer el nivel de mitigación:

options = {"mitigation_level": 2}

job = function.run(backend_name=backend.name, pubs=pubs, options=options)

Todas las opciones disponibles

Además de mitigation_level, la función de Circuit de IBM también ofrece un número selecto de opciones avanzadas que te permiten ajustar con precisión la compensación entre costo y precisión. La siguiente tabla muestra todas las opciones disponibles:

Opción	Sub-opción	Sub-sub-opción	Descripción	Valores posibles	Valor por defecto
default_precision			La precisión predeterminada a usar para cualquier PUB o llamada a run() que no especifique una. Cada PUB de entrada puede especificar su propia precisión. Si al método run() se le da una precisión, ese valor se usa para todos los PUBs de la llamada a run() que no especifiquen la propia.	float > 0	0.015625
max_execution_time			Tiempo máximo de ejecución en segundos, basado en el uso de QPU (no en tiempo de reloj). El uso de QPU es el tiempo durante el cual la QPU está dedicada a procesar tu trabajo. Si un trabajo supera este límite de tiempo, se cancela de forma forzosa.	Número entero de segundos en el rango [1, 10800]
mitigation_level			Cuánta supresión y mitigación de errores aplicar. Consulta la sección Nivel de mitigación para más información sobre los métodos usados en cada nivel.	1 / 2 / 3	1
optimization_level			Cuánta optimización realizar en los circuits. Los niveles más altos generan circuits más optimizados, a costa de un mayor tiempo de transpilación.	1 / 2 / 3	2
dynamical_decoupling	enable		Si se habilita el desacoplamiento dinámico. Consulta Técnicas de supresión y mitigación de errores para la explicación del método.	True/False	True
	sequence_type		Qué secuencia de desacoplamiento dinámico usar. * XX: usa la secuencia tau/2 - (+X) - tau - (+X) - tau/2 * XpXm: usa la secuencia tau/2 - (+X) - tau - (-X) - tau/2 * XY4: usa la secuencia tau/2 - (+X) - tau - (+Y) - tau (-X) - tau - (-Y) - tau/2	'XX'/'XpXm'/'XY4'	'XX'
twirling	enable_gates		Si se aplica twirling de Gate Clifford de 2 Qubits.	True/False	False
	enable_measure		Si se habilita el twirling de mediciones.	True/False	True
resilience	measure_mitigation		Si se habilita el método de mitigación de errores de medición TREX. Consulta Técnicas de supresión y mitigación de errores para la explicación del método.	True/False	True
	zne_mitigation		Si se activa el método de mitigación de errores Zero Noise Extrapolation. Consulta Técnicas de supresión y mitigación de errores para la explicación del método.	True/False	False
	zne	amplifier	Qué técnica usar para amplificar el ruido. Una de: - gate_folding (predeterminada) usa gate folding de 2 Qubits para amplificar el ruido. Si el factor de ruido requiere amplificar solo un subconjunto de los Gates, estos se eligen aleatoriamente. - gate_folding_front usa gate folding de 2 Qubits para amplificar el ruido. Si el factor de ruido requiere amplificar solo un subconjunto de los Gates, estos se seleccionan desde el frente del circuit DAG ordenado topológicamente. - gate_folding_back usa gate folding de 2 Qubits para amplificar el ruido. Si el factor de ruido requiere amplificar solo un subconjunto de los Gates, estos se seleccionan desde el final del circuit DAG ordenado topológicamente. - pea usa una técnica llamada Probabilistic error amplification (PEA) para amplificar el ruido. Consulta Técnicas de supresión y mitigación de errores para la explicación del método.	gate_folding / gate_folding_front / gate_folding_back / pea	gate_folding
		noise_factors	Factores de ruido a usar para la amplificación del ruido.	lista de flotantes; cada flotante >= 1	(1, 1.5, 2) para PEA, y (1, 3, 5) en otros casos.
		extrapolator	Factores de ruido en los que evaluar los modelos de extrapolación ajustados. Esta opción no afecta la ejecución ni el ajuste del modelo de ninguna manera; solo determina los puntos en los que los objetos extrapolator se evalúan para devolverse en los campos de datos llamados evs_extrapolated y stds_extrapolated.	uno o más de exponential,linear, double_exponential,polynomial_degree_(1 <= k <= 7)	(exponential, linear)
	pec_mitigation		Si se activa el método de mitigación de errores Probabilistic Error Cancellation. Consulta Técnicas de supresión y mitigación de errores para la explicación del método.	True/False	False
	pec	max_overhead	La sobrecarga máxima permitida de muestreo del circuit, o None para no establecer un máximo.	None/ entero >1	100

En el siguiente ejemplo, establecer el nivel de mitigación en 1 desactiva inicialmente la mitigación ZNE, pero establecer zne_mitigation en True sobreescribe la configuración relevante de mitigation_level.

options = {"mitigation_level": 1, "resilience": {"zne_mitigation": True}}

Salidas

La salida de una función de Circuit es un PrimitiveResult, que contiene dos campos:

• Uno o más objetos PubResult. Estos se pueden indexar directamente desde el PrimitiveResult.

• Metadatos a nivel de trabajo.

Cada PubResult contiene un campo data y un campo metadata.

• El campo data contiene al menos un array de valores de expectación (PubResult.data.evs) y un array de errores estándar (PubResult.data.stds). También puede contener más datos, según las opciones utilizadas.

• El campo metadata contiene metadatos a nivel de PUB (PubResult.metadata).

El siguiente fragmento de código describe el formato de PrimitiveResult (y el PubResult asociado).

print(f"The result of the submitted job had {len(result)} PUB")
print(
    f"The expectation values measured from this PUB are: \n{result[0].data.evs}"
)
print(f"And the associated metadata is: \n{result[0].metadata}")

The result of the submitted job had 1 PUB
The expectation values measured from this PUB are:
1.02116704805492
And the associated metadata is:
{'shots': 4096, 'target_precision': 0.015625, 'circuit_metadata': {}, 'resilience': {}, 'num_randomizations': 32}

Obtener mensajes de error

Si el estado de tu carga de trabajo es ERROR, usa job.result() para obtener el mensaje de error y depurar el problema de la siguiente manera:

job = function.run(
    backend_name="bad_backend_name", pubs=pubs, options=options
)

print(job.result())

Obtener soporte

Contacta con el soporte de IBM Quantum e incluye la siguiente información:

• ID del trabajo de Qiskit Function (qiskit-ibm-catalog), job.job_id
• Una descripción detallada del problema
• Cualquier mensaje o código de error relevante
• Pasos para reproducir el problema

Próximos pasos

Recomendaciones

• Prueba el tutorial Mitigación de errores con la función de Circuit de IBM.