Resource Estimator を使用して target パラメーターの複数の構成を実行する方法

Q# プログラムのリソースを見積もる場合は、target パラメーターの複数の構成 (バッチ処理とも呼ばれますを実行できます。 Q#でのバッチ処理は、VS Code の Jupyter Notebook で実行できます。

バッチ推定を実行するには、qsharp.estimate関数のparams パラメーターにtargetパラメーターの一覧を渡します。 次の例では、 target パラメーターの 2 つの構成を 1 つのジョブとして送信する方法を示します。 最初の構成では既定の target パラメーターが使用され、2 つ目の構成では qubit_maj_ns_e6 量子ビット パラメーターと floquet_code QEC スキームが使用されます。

Q# プログラムと同じ Jupyter Notebook に新しいセルを追加し、次のコードを実行します。

result_batch = qsharp.estimate("RunProgram()", params=
                [{}, # Default parameters
                {
                    "qubitParams": {
                        "name": "qubit_maj_ns_e6"
                    },
                    "qecScheme": {
                        "name": "floquet_code"
                    }
                }])
result_batch.summary_data_frame(labels=["Gate-based ns, 10⁻³", "Majorana ns, 10⁻⁶"])

EstimatorParams クラスを使用して、推定targetパラメーターの一覧を作成することもできます。 次のコードは、 target パラメーターの 6 つの構成を 1 つのジョブとして送信する方法を示しています。

from qsharp.estimator import EstimatorParams, QubitParams, QECScheme

labels = ["Gate-based µs, 10⁻³", "Gate-based µs, 10⁻⁴", "Gate-based ns, 10⁻³", "Gate-based ns, 10⁻⁴", "Majorana ns, 10⁻⁴", "Majorana ns, 10⁻⁶"]

params = EstimatorParams(num_items=6)
params.error_budget = 0.333
params.items[0].qubit_params.name = QubitParams.GATE_US_E3
params.items[1].qubit_params.name = QubitParams.GATE_US_E4
params.items[2].qubit_params.name = QubitParams.GATE_NS_E3
params.items[3].qubit_params.name = QubitParams.GATE_NS_E4
params.items[4].qubit_params.name = QubitParams.MAJ_NS_E4
params.items[4].qec_scheme.name = QECScheme.FLOQUET_CODE
params.items[5].qubit_params.name = QubitParams.MAJ_NS_E6
params.items[5].qec_scheme.name = QECScheme.FLOQUET_CODE

qsharp.estimate("RunProgram()", params=params).summary_data_frame(labels=labels)

Qiskit プログラムのリソースを見積もる場合は、 target パラメーターの複数の構成 ( バッチ処理とも呼ばれますを実行できます。 Qiskit でのバッチ処理は、Azure portal の Notebook で行うことができます。

3 つの量子ビットを取り、3 番目の量子ビットを targetとして使用して CCX または Toffoli ゲートを適用する次の Qiskit 回路について考えてみましょう。 この場合は、4 つの異なる target パラメーターについてこの量子回路のリソースを見積もり、各構成が 1 つの target パラメーターで構成されるようにします。 バッチ処理を使用すると、すべての構成を同時に送信できます。

Qiskit プログラムの同じノートブックで、新しいセルを追加し、次のコードを実行します。

from azure.quantum import Workspace
from azure.quantum.qiskit import AzureQuantumProvider 

workspace = Workspace ( 
    resource_id = "", 
    location = "" 
) 

provider = AzureQuantumProvider(workspace)

backend = provider.get_backend('microsoft.estimator') 

from qiskit import QuantumCircuit  

circ = QuantumCircuit(3) 
circ.ccx(0, 1, 2) 
items = [ 
    {"qubitParams": {"name": "qubit_gate_ns_e3"}, "errorBudget": 0.0001}, 
    {"qubitParams": {"name": "qubit_gate_ns_e4"}, "errorBudget": 0.0001}, 
    {"qubitParams": {"name": "qubit_maj_ns_e4"}, "errorBudget": 0.0001}, 
    {"qubitParams": {"name": "qubit_maj_ns_e6"}, "errorBudget": 0.0001}, 
] # target parameters 

job = backend.run(circ, items=items) 
results = job.result() 
results 

リソース見積もりジョブの結果は、複数の結果が項目の一覧から取得されたテーブルに表示されます。 既定では、表示される項目の最大数は 5 です。 5$ の$N$ 項目の一覧$N > 表示するには、 results[0:N]を使用します。 インデックスとして数値を指定することで、個々の結果にアクセスすることもできます。 たとえば、最初の構成の結果テーブルを表示 results[0] 。

PyQIR プログラムのリソースを見積もる場合は、 target パラメーターの複数の構成 ( バッチ処理とも呼ばれますを実行できます。 PyQIR でのバッチ処理は、Azure portal の notebook で行うことができます。

事前に定義された 6 つの量子ビット パラメーターをすべて使用して、量子演算のリソースを推定することを検討してください。 事前に定義された QEC スキームとして、ゲートベースの量子ビット パラメーターを持つ surface_code と、Majorana ベースの量子ビット パラメーターを使用した floquet_code を使用しています。 この操作では、6 つの異なる引数を受け取ります。

PyQIR プログラムの同じノートブックで、新しいセルを追加して次を実行します。

1. まず、いくつかのパッケージをインポートして、Resource Estimator target と QubitParams クラスを使用します。

   from azure.quantum.target.microsoft import MicrosoftEstimator, QubitParams, QECScheme
   

2. 量子ビット パラメーターのラベルを定義します。 ラベルは、結果テーブル内の量子ビット パラメーターを識別するために使用されます。 num_items パラメーターを make_params メソッドに渡すことで、ジョブの項目数を設定します。 この場合、項目数は 6 で、定義済みの量子ビット パラメーターごとに 1 つずつです。

   estimator = MicrosoftEstimator(workspace)
   
   labels = ["Gate-based µs, 10⁻³", "Gate-based µs, 10⁻⁴", "Gate-based ns, 10⁻³", "Gate-based ns, 10⁻⁴", "Majorana ns, 10⁻⁴", "Majorana ns, 10⁻⁶"]
   params = estimator.make_params(num_items=6)
   

3. 引数はディクショナリとして渡されます。 キーは引数の名前であり、値は引数の値です。 引数には、数値または数値の配列を指定できます。 この場合は、次の引数を渡します。

   params.arguments["N"] = 10
   params.arguments["J"] = 1.0
   params.arguments["g"] = 1.0
   params.arguments["totTime"] = 20.0
   params.arguments["dt"] = 0.25
   params.arguments["eps"] = 0.001
   

4. 次に、 items[]で項目を指定することで、各構成の量子ビット パラメーターを渡すことができます。 qubit_params.nameを使用し、GATE_US_E3などのQubitParams クラスを指定しqec_scheme.nameを使用して、FLOQUET_CODEなどのQECScheme クラスを指定します。

   params.items[0].qubit_params.name = QubitParams.GATE_US_E3
   params.items[1].qubit_params.name = QubitParams.GATE_US_E4
   params.items[2].qubit_params.name = QubitParams.GATE_NS_E3
   params.items[3].qubit_params.name = QubitParams.GATE_NS_E4
   params.items[4].qubit_params.name = QubitParams.MAJ_NS_E4
   params.items[4].qec_scheme.name = QECScheme.FLOQUET_CODE
   params.items[5].qubit_params.name = QubitParams.MAJ_NS_E6
   params.items[5].qec_scheme.name = QECScheme.FLOQUET_CODE
   

5. 各構成を 1 つのジョブとして実行すると、6 つのジョブが送信されます。これは、同じプログラムに対して 6 つの個別のコンパイルを意味します。 代わりに、複数の項目を含む 1 つのバッチ処理ジョブを送信します。

   job = estimator.submit(Operation, input_params=params, name="My operation")
   results = job.get_results()
   

   Note

   submit メソッドに name パラメーターを渡すことで、ジョブの名前を設定できます。

   job = estimator.submit(operation, input_params=params, name="My operation")