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Exemples de tâches quantiques sur Amazon Braket
Cette section décrit les étapes de l'exécution d'un exemple de tâche quantique, de la sélection de l'appareil à l'affichage du résultat. À titre de bonne pratique pour Amazon Braket, nous vous recommandons de commencer par exécuter le circuit sur un simulateur, tel que SV1.
Dans cette section :
Spécifiez l'appareil
Tout d'abord, sélectionnez et spécifiez l'appareil pour votre tâche quantique. Cet exemple montre comment choisir le simulateur, SV1.
# choose the on-demand simulator to run the circuit from braket.aws import AwsDevice device = AwsDevice("arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1")
Vous pouvez consulter certaines des propriétés de cet appareil comme suit :
print (device.name) for iter in device.properties.action['braket.ir.jaqcd.program']: print(iter)
SV1 ('version', ['1.0', '1.1']) ('actionType', <DeviceActionType.JAQCD: 'braket.ir.jaqcd.program'>) ('supportedOperations', ['ccnot', 'cnot', 'cphaseshift', 'cphaseshift00', 'cphaseshift01', 'cphaseshift10', 'cswap', 'cy', 'cz', 'h', 'i', 'iswap', 'pswap', 'phaseshift', 'rx', 'ry', 'rz', 's', 'si', 'swap', 't', 'ti', 'unitary', 'v', 'vi', 'x', 'xx', 'xy', 'y', 'yy', 'z', 'zz']) ('supportedResultTypes', [ResultType(name='Sample', observables=['x', 'y', 'z', 'h', 'i', 'hermitian'], minShots=1, maxShots=100000), ResultType(name='Expectation', observables=['x', 'y', 'z', 'h', 'i', 'hermitian'], minShots=0, maxShots=100000), ResultType(name='Variance', observables=['x', 'y', 'z', 'h', 'i', 'hermitian'], minShots=0, maxShots=100000), ResultType(name='Probability', observables=None, minShots=1, maxShots=100000), ResultType(name='Amplitude', observables=None, minShots=0, maxShots=0)])
Soumettre un exemple de tâche quantique
Soumettez un exemple de tâche quantique à exécuter sur le simulateur à la demande.
# create a circuit with a result type circ = Circuit().rx(0, 1).ry(1, 0.2).cnot(0,2).variance(observable=Observable.Z(), target=0) # add another result type circ.probability(target=[0, 2]) # set up S3 bucket (where results are stored) my_bucket = "amzn-s3-demo-bucket" # the name of the bucket my_prefix = "your-folder-name" # the name of the folder in the bucket s3_location = (my_bucket, my_prefix) # submit the quantum task to run my_task = device.run(circ, s3_location, shots=1000, poll_timeout_seconds = 100, poll_interval_seconds = 10) # the positional argument for the S3 bucket is optional if you want to specify a bucket other than the default # get results of the quantum task result = my_task.result()
La device.run() commande crée une tâche quantique via le CreateQuantumTaskAPI. Après une courte période d'initialisation, la tâche quantique est mise en file d'attente jusqu'à ce qu'il soit possible d'exécuter la tâche quantique sur un appareil. Dans ce cas, l'appareil est SV1. Une fois que l'appareil a terminé le calcul, Amazon Braket écrit les résultats sur l'emplacement Amazon S3 spécifié dans l'appel. L'argument positionnel s3_location est obligatoire pour tous les appareils à l'exception du simulateur local.
Note
La taille de l'action de tâche quantique Braket est limitée à 3 Mo.
Soumettre une tâche paramétrée
Amazon Braket propose des simulateurs locaux et à la demande et prend QPUs également en charge la spécification de valeurs de paramètres libres lors de la soumission des tâches. Vous pouvez le faire en utilisant l'inputsargument todevice.run(), comme indiqué dans l'exemple suivant. inputsIl doit s'agir d'un dictionnaire de paires chaîne-flottante, où les clés sont les noms des paramètres.
La compilation paramétrique peut améliorer les performances d'exécution de circuits paramétriques sur certains circuits. QPUs Lorsque vous soumettez un circuit paramétrique en tant que tâche quantique à un supportQPU, Braket compilera le circuit une fois et mettra le résultat en cache. Il n'y a pas de recompilation pour les mises à jour ultérieures des paramètres du même circuit, ce qui se traduit par des temps d'exécution plus rapides pour les tâches utilisant le même circuit. Braket utilise automatiquement les données d'étalonnage mises à jour fournies par le fournisseur du matériel lors de la compilation de votre circuit afin de garantir des résultats de la plus haute qualité.
Note
La compilation paramétrique est prise en charge sur tous les appareils supraconducteurs basés sur des portes à partir de QPUs Rigetti Computing à l'exception des programmes de mesure du pouls.
from braket.circuits import Circuit, FreeParameter, Observable # create the free parameters alpha = FreeParameter('alpha') beta = FreeParameter('beta') # create a circuit with a result type circ = Circuit().rx(0, alpha).ry(1, alpha).cnot(0,2).xx(0, 2, beta) circ.variance(observable=Observable.Z(), target=0) # add another result type circ.probability(target=[0, 2]) # submit the quantum task to run my_task = device.run(circ, inputs={'alpha': 0.1, 'beta':0.2})
Spécifiez shots
Le shots l'argument fait référence au nombre de mesures souhaitées shots. Des simulateurs tels que SV1 supporte deux modes de simulation.
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Dans shots = 0, le simulateur effectue une simulation exacte, renvoyant les valeurs vraies pour tous les types de résultats. (Non disponible sur TN1.)
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Pour des valeurs non nulles de shots, le simulateur prélève des échantillons à partir de la distribution de sortie pour émuler le shot bruit réelQPUs. QPUles appareils autorisent uniquement shots > 0.
Pour plus d'informations sur le nombre maximum de tirs par tâche quantique, reportez-vous à Braket Quotas.
Sondage pour les résultats
Lors de l'exécutionmy_task.result(), il SDK commence à interroger un résultat avec les paramètres que vous définissez lors de la création de la tâche quantique :
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poll_timeout_secondsest le nombre de secondes nécessaires pour interroger la tâche quantique avant son expiration lors de l'exécution de la tâche quantique sur le simulateur et/ou les QPU appareils à la demande. La valeur par défaut est 432 000 secondes, soit 5 jours. -
Remarque : Pour les QPU appareils tels que Rigetti and IonQ, nous vous recommandons de prévoir quelques jours. Si le délai d'attente de votre sondage est trop court, les résultats risquent de ne pas être renvoyés dans le délai imparti. Par exemple, lorsqu'un n'QPUest pas disponible, une erreur de temporisation locale est renvoyée.
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poll_interval_secondsest la fréquence à laquelle la tâche quantique est interrogée. Il indique à quelle fréquence vous appelez le Braket API pour connaître l'état lorsque la tâche quantique est exécutée sur le simulateur à la demande et sur QPU les appareils. La valeur par défaut est de 1 seconde.
Cette exécution asynchrone facilite l'interaction avec les QPU appareils qui ne sont pas toujours disponibles. Par exemple, un appareil peut être indisponible pendant une période de maintenance normale.
Le résultat renvoyé contient une série de métadonnées associées à la tâche quantique. Vous pouvez vérifier le résultat de la mesure à l'aide des commandes suivantes :
print('Measurement results:\n',result.measurements) print('Counts for collapsed states:\n',result.measurement_counts) print('Probabilities for collapsed states:\n',result.measurement_probabilities)
Measurement results: [[1 0 1] [0 0 0] [1 0 1] ... [0 0 0] [0 0 0] [0 0 0]] Counts for collapsed states: Counter({'000': 761, '101': 226, '010': 10, '111': 3}) Probabilities for collapsed states: {'101': 0.226, '000': 0.761, '111': 0.003, '010': 0.01}
Voir les exemples de résultats
Comme vous avez également spécifié leResultType, vous pouvez consulter les résultats renvoyés. Les types de résultats apparaissent dans l'ordre dans lequel ils ont été ajoutés au circuit.
print('Result types include:\n', result.result_types) print('Variance=',result.values[0]) print('Probability=',result.values[1]) # you can plot the result and do some analysis import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(result.measurement_counts.keys(), result.measurement_counts.values()); plt.xlabel('bitstrings'); plt.ylabel('counts');
Result types include: [ResultTypeValue(type={'observable': ['z'], 'targets': [0], 'type': 'variance'}, value=0.7062359999999999), ResultTypeValue(type={'targets': [0, 2], 'type': 'probability'}, value=array([0.771, 0. , 0. , 0.229]))] Variance= 0.7062359999999999 Probability= [0.771 0. 0. 0.229]
