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Amazon Braket의 양자 작업 예제

이 섹션에서는 디바이스 선택부터 결과 보기에 이르기까지 예제 양자 작업을 실행하는 단계를 안내합니다. Amazon Braket의 모범 사례로와 같은 시뮬레이터에서 회로를 실행하는 것이 좋습니다SV1.

디바이스 지정

먼저를 선택하고 양자 작업의 디바이스를 지정합니다. 이 예제에서는 시뮬레이터를 선택하는 방법을 보여줍니다SV1.

# choose the on-demand simulator to run the circuit
from braket.aws import AwsDevice
device = AwsDevice("arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1")

다음과 같이이 디바이스의 일부 속성을 볼 수 있습니다.

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)])

예제 양자 작업 제출

온디맨드 시뮬레이터에서 실행할 예제 양자 작업을 제출합니다.

# 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()

device.run() 명령은 CreateQuantumTask API를 통해 양자 작업을 생성합니다. 짧은 초기화 시간이 지나면 양자 태스크는 디바이스에서 양자 태스크를 실행하는 용량이 존재할 때까지 대기됩니다. 이 경우 디바이스는 입니다SV1. 디바이스가 계산을 완료하면 Amazon Braket는 호출에 지정된 Amazon S3 위치에 결과를 기록합니다. 위치 인수는 로컬 시뮬레이터를 제외한 모든 디바이스에 s3_location 필요합니다.

파라미터화된 작업 제출

Amazon Braket 온디맨드 및 로컬 시뮬레이터와 QPUs 작업 제출 시 무료 파라미터의 값 지정도 지원합니다. 다음 예제와 device.run()같이에 대한 inputs 인수를 사용하여이 작업을 수행할 수 있습니다. 는 문자열 부동 소수점 페어의 사전이어야 inputs 합니다. 여기서 키는 파라미터 이름입니다.

파라미터 컴파일은 특정 QPUs. 파라미터 회로를 지원되는 QPU에 양자 작업으로 제출할 때 Braket은 회로를 한 번 컴파일하고 결과를 캐싱합니다. 동일한 회로에 대한 후속 파라미터 업데이트에는 재컴파일이 없으므로 동일한 회로를 사용하는 작업의 런타임이 빨라집니다. Braket은 최상의 결과를 보장하기 위해 회로를 컴파일할 때 하드웨어 공급자의 업데이트된 보정 데이터를 자동으로 사용합니다.

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})

shots를 지정합니다.

shots 인수는 원하는 측정 수를 나타냅니다shots. 와 같은 시뮬레이터는 두 가지 시뮬레이션 모드를 SV1 지원합니다.

양자 작업당 최대 샷 수에 대한 자세한 내용은 Braket Quotas를 참조하세요.

결과에 대한 폴링

my_task.result()를 실행할 때 SDK는 양자 작업 생성 시 정의한 파라미터로 결과에 대한 폴링을 시작합니다.

이 비동기 실행은 항상 사용할 수 있는 것은 아닌 QPU 디바이스와의 상호 작용을 용이하게 합니다. 예를 들어 정기 유지 관리 기간 동안 디바이스를 사용할 수 없습니다.

반환된 결과에는 양자 작업과 연결된 메타데이터 범위가 포함됩니다. 다음 명령을 사용하여 측정 결과를 확인할 수 있습니다.

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}

예제 결과 보기

도 지정했으므로 반환된 결과를 볼 ResultType수 있습니다. 결과 유형은 회로에 추가된 순서대로 표시됩니다.

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]