使用ProjectQ生成量子算法指令集
技术背景
所谓的指令集,按照字面意思来理解就是计算机底层允许使用的操作指令的集合。在量子计算机领域,由于实现方案的不同,在不同的体系内的指令集其实是不一样的,并不是说OpenQASM里面的所有指令都会被支持。但是这也没有关系,因为本文将要介绍的开源量子计算模拟器框架ProjectQ可以支持将输入的量子算法分解到对应的指令集中。
输出算法操作
首先介绍一个最基本的使用方法,就是使用ProjectQ来打印量子算法中所输入的量子门操作,这里使用到了ProjectQ中的DummyEngine后端用于保存操作的指令。比如最简单的一个Bell State的制备,可以通过如下代码实现,并且打印出所保存的基本操作:
from projectq import MainEngine
from projectq.cengines import DummyEngine
from projectq.ops import H, CX, All, Measure
backend = DummyEngine(save_commands=True)
eng = MainEngine(backend=backend)
qureg = eng.allocate_qureg(2)
H | qureg[0]
CX | (qureg[0], qureg[1])
All(Measure) | qureg
eng.flush(deallocate_qubits=True)
for cmd in backend.received_commands:
print (cmd)
运行结果如下:
Allocate | Qureg[0]
H | Qureg[0]
Allocate | Qureg[1]
CX | ( Qureg[0], Qureg[1] )
Measure | Qureg[0]
Measure | Qureg[1]
Deallocate | Qureg[0]
Deallocate | Qureg[1]
这里有一点需要注意的是,如果是单次运算,我们到Measure就可以结束了。但是如果同一个线程的任务还没有结束的话,需要在Measure之后加上一个deallocate_qubits=True的配置项,用于解除当前分配的量子比特所占用的内存。
封装的操作
在量子算法的实现中,我们可以用一些函数或者类来封装一部分的量子算法操作指令,但是这可能会导致一个问题,那就是在ProjectQ上打印出来的操作指令没有把封装的模块的内容输出出来,比如如下的案例:
from projectq import MainEngine
from projectq.cengines import DummyEngine
from projectq.ops import H, CX, All, Measure, TimeEvolution, QubitOperator
backend = DummyEngine(save_commands=True)
eng = MainEngine(backend=backend)
qureg = eng.allocate_qureg(3)
H | qureg[0]
CX | (qureg[0], qureg[1])
TimeEvolution(1, QubitOperator('X2 X1')) | qureg
All(Measure) | qureg
eng.flush()
for cmd in backend.received_commands:
print (cmd)
执行结果如下:
Allocate | Qureg[0]
H | Qureg[0]
Allocate | Qureg[1]
CX | ( Qureg[0], Qureg[1] )
Measure | Qureg[0]
Allocate | Qureg[2]
exp(-1j * (1.0 X0 X1)) | Qureg[1-2]
Measure | Qureg[1]
Measure | Qureg[2]
我们发现这里的含时演化的操作算符没有被分解,而是直接打印输出了出来。但是如果在硬件系统中,只能够识别支持的指令操作,这里的含时演化操作可能并未在量子硬件体系中被实现,因此我们就需要在将指令发送给量子硬件之前,就对其进行分解。
含时演化算符的分解
这里我们直接调用ProjectQ的配置中的restrictedgateset方法进行操作分解,我们将单比特门操作的范围放宽到所有的操作,但是双比特操作只允许CX操作,并将这个配置作为engin_list配置到ProjectQ的MainEngine中:
from projectq import MainEngine
from projectq.cengines import DummyEngine
from projectq.ops import H, CX, All, Measure, TimeEvolution, QubitOperator
from projectq.setups import restrictedgateset
engine_list = restrictedgateset.get_engine_list(one_qubit_gates="any",two_qubit_gates=(CX,))
backend = DummyEngine(save_commands=True)
eng = MainEngine(backend=backend,engine_list=engine_list)
qureg = eng.allocate_qureg(3)
H | qureg[0]
CX | (qureg[0], qureg[1])
TimeEvolution(1, QubitOperator('X2 X1')) | qureg
All(Measure) | qureg
eng.flush(deallocate_qubits=True)
for cmd in backend.received_commands:
print (cmd)
打印输出的结果如下:
Allocate | Qureg[0]
H | Qureg[0]
Allocate | Qureg[1]
CX | ( Qureg[0], Qureg[1] )
Measure | Qureg[0]
Allocate | Qureg[2]
H | Qureg[2]
H | Qureg[1]
CX | ( Qureg[1], Qureg[2] )
Rz(2.0) | Qureg[2]
CX | ( Qureg[1], Qureg[2] )
H | Qureg[1]
Measure | Qureg[1]
H | Qureg[2]
Measure | Qureg[2]
Deallocate | Qureg[0]
Deallocate | Qureg[1]
Deallocate | Qureg[2]
可以看到含时演化算符已经被分解并输出了出来。由于已知单比特量子门加上一个CX是一个完备的量子门集合,因此一般我们可以直接使用这个集合来进行量子门操作指令集的限制。
QFT的分解
QFT是ProjectQ中所自带支持的量子傅里叶变换的量子门操作封装,跟上一个章节中所介绍的含时演化算符类似的,我们可以用restrictedgateset来具体分解QFT算符:
from projectq import MainEngine
from projectq.cengines import DummyEngine
from projectq.ops import H, CX, All, Measure, TimeEvolution, QubitOperator, QFT
from projectq.setups import restrictedgateset
engine_list = restrictedgateset.get_engine_list(one_qubit_gates="any",two_qubit_gates=(CX,))
backend = DummyEngine(save_commands=True)
eng = MainEngine(backend=backend,engine_list=engine_list)
qureg = eng.allocate_qureg(3)
H | qureg[0]
CX | (qureg[0], qureg[1])
QFT | qureg
All(Measure) | qureg
eng.flush(deallocate_qubits=True)
for cmd in backend.received_commands:
print (cmd)
输出的结果如下:
Allocate | Qureg[2]
Allocate | Qureg[1]
H | Qureg[2]
Rz(0.785398163398) | Qureg[2]
Allocate | Qureg[0]
H | Qureg[0]
CX | ( Qureg[0], Qureg[1] )
R(0.785398163398) | Qureg[1]
CX | ( Qureg[1], Qureg[2] )
Rz(11.780972450962) | Qureg[2]
CX | ( Qureg[1], Qureg[2] )
R(0.392699081698) | Qureg[0]
Rz(0.392699081698) | Qureg[2]
CX | ( Qureg[0], Qureg[2] )
H | Qureg[1]
Rz(12.173671532661) | Qureg[2]
CX | ( Qureg[0], Qureg[2] )
R(0.785398163398) | Qureg[0]
Rz(0.785398163398) | Qureg[1]
CX | ( Qureg[0], Qureg[1] )
Rz(11.780972450962) | Qureg[1]
CX | ( Qureg[0], Qureg[1] )
H | Qureg[0]
Measure | Qureg[0]
Measure | Qureg[1]
Measure | Qureg[2]
Deallocate | Qureg[1]
Deallocate | Qureg[2]
Deallocate | Qureg[0]
如果2比特门操作也不加以限制的化,ProjectQ中会自动选取最简易的分解形式:
from projectq import MainEngine
from projectq.cengines import DummyEngine
from projectq.ops import H, CX, All, Measure, TimeEvolution, QubitOperator, QFT
from projectq.setups import restrictedgateset
engine_list = restrictedgateset.get_engine_list(one_qubit_gates="any",two_qubit_gates="any")
backend = DummyEngine(save_commands=True)
eng = MainEngine(backend=backend,engine_list=engine_list)
qureg = eng.allocate_qureg(3)
H | qureg[0]
CX | (qureg[0], qureg[1])
QFT | qureg
All(Measure) | qureg
eng.flush(deallocate_qubits=True)
for cmd in backend.received_commands:
print (cmd)
输出结果如下:
Allocate | Qureg[0]
Allocate | Qureg[1]
H | Qureg[0]
CX | ( Qureg[0], Qureg[1] )
Allocate | Qureg[2]
H | Qureg[2]
CR(1.570796326795) | ( Qureg[1], Qureg[2] )
CR(0.785398163397) | ( Qureg[0], Qureg[2] )
H | Qureg[1]
CR(1.570796326795) | ( Qureg[0], Qureg[1] )
H | Qureg[0]
Measure | Qureg[0]
Measure | Qureg[1]
Measure | Qureg[2]
Deallocate | Qureg[1]
Deallocate | Qureg[2]
Deallocate | Qureg[0]
可以发现使用了CR来替代CX之后,分解出来的线路会更加的简短。
总结概要
本文主要从工程实现的角度,讲解在ProjectQ开源量子计算模拟器框架中,实现量子门操作分解与输出的方法。通过这个方法,可以限制量子指令集的范围,将量子算法中不被支持的量子门操作等价(或近似地)变化到量子硬件体系所支持的量子指令集上。
版权声明
本文首发链接为:https://www.cnblogs.com/dechinphy/p/circuit_decomposition.html
作者ID:DechinPhy
更多原著文章请参考:https://www.cnblogs.com/dechinphy/
我的博客即将同步至腾讯云+社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=22ywvcg3x8e84
使用ProjectQ生成量子算法指令集的更多相关文章
- 用量子计算模拟器ProjectQ生成随机数,并用pytest进行单元测试与覆盖率测试
技术背景 本文中主要包含有三个领域的知识点:随机数的应用.量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试,这里先简单分别介绍一下背景知识. 随机数的应用 在上一篇介绍量子态模拟采样 ...
- Stanford大学机器学习公开课(五):生成学习算法、高斯判别、朴素贝叶斯
(一)生成学习算法 在线性回归和Logistic回归这种类型的学习算法中我们探讨的模型都是p(y|x;θ),即给定x的情况探讨y的条件概率分布.如二分类问题,不管是感知器算法还是逻辑回归算法,都是在解 ...
- [置顶] 生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯、Laplace平滑——斯坦福ML公开课笔记5
转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9285001 该系列笔记1-5pdf下载请猛击这里. 本篇博客为斯坦福ML公开 ...
- CS229笔记:生成学习算法
在线性回归.逻辑回归.softmax回归中,学习的结果是\(p(y|x;\theta)\),也就是给定\(x\)的条件下,\(y\)的条件概率分布,给定一个新的输入\(x\),我们求出不同输出的概率, ...
- 生成学习算法(Generative Learning algorithms)
一.引言 前面我们谈论到的算法都是在给定\(x\)的情况下直接对\(p(y|x;\theta)\)进行建模.例如,逻辑回归利用\(h_\theta(x)=g(\theta^T x)\)对\(p(y|x ...
- 【cs229-Lecture5】生成学习算法:1)高斯判别分析(GDA);2)朴素贝叶斯(NB)
参考: cs229讲义 机器学习(一):生成学习算法Generative Learning algorithms:http://www.cnblogs.com/zjgtan/archive/2013/ ...
- 简单的量子算法(一):Hadamard 变换、Parity Problem
Hadamard Transform Hadamard 变换在量子逻辑门中提过,只不过那时是单量子的Hadamard门,负责把\(|1\rangle\)变成\(|-\rangle\),\(|0\ran ...
- 简单的量子算法(二):Simon's Algorithm
前情回顾: 简单的量子算法(一):Hadamard 变换.Parity Problem 好的,现在开始正版的故事,Simon's Algorithm 问题: 有一个secret string,是n位的 ...
- ID生成 雪花算法
/** * ID生成 雪花算法 */ public class SnowFlake { public static SnowFlake getInstance() { return Singleton ...
- CS229 Lesson 5 生成学习算法
课程视频地址:http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 课程主页:http://cs229.stanford.edu/ 更 ...
随机推荐
- vue3在父子组件使用v-model双向绑定
父组件: <script setup> import InputBox from "@/compon/InputBox.vue"; import {ref} from ...
- 支付宝沙箱支付-zfbsxzf
title: 支付宝沙箱支付 date: 2022-03-03 13:55:15.281 updated: 2022-03-10 16:00:42.331 url: https://www.yby6. ...
- 从零玩转设计模式之抽象工厂设计模式-chouxiangshejimoshi
title: 从零玩转设计模式之抽象工厂设计模式 date: 2022-12-08 16:05:03.28 updated: 2022-12-11 23:03:16.842 url: https:// ...
- WinRM服务应用及配置说明
一.什么是winRM服务 1.1.winRM服务介绍 Windows远程管理(WinRM)服务是Windows Server 2003 R2以上版本中一种新式的方便远程管理的服务.通过WinRM服务, ...
- CSS 基础 5 - CSS 选择器
基础 #id{} ID 选择器 .class{} 类选择器 tag{} 标签选择器,tag 可以是 h1, p, div, span, img, nav, footer... *{} 通用选择器,选择 ...
- 文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (25)-- 算法导论4.2 7题
七.设计算法,仅使用三次实数乘法即可完成复数 a+bi和c+di 相乘.算法需接收a.b.c和d 为输入,分别生成实部 ac-bd 和虚部ad+bc. 文心一言: 可以使用如下算法来计算复数 a+bi ...
- 使用鼠标在图片上拖拽矩形框vue
<template> <div> <img class="no-drag" src="https://dashanbook.oss-cn-s ...
- Windows使用docker踩坑记录
一.安装踩坑 安装时会让你选择:是否使用Windows容器 Use Windows containers instead of Linux containers(this can be changed ...
- Cesium案例解析(十)——CZML点
目录 1. 概述 2. 案例 3. 结果 1. 概述 CZML是Cesium中用于描述动态图形场景的JSON格式,它们的关系类似于Google Earth与KML之间的关系,一般会认为KML是一种矢量 ...
- SaaS 营销怎么做?几点思考
按大部分 SaaS 公司组织架构,梳理了这 4 大业务部门(产品.市场.销售.服务-客户成功)的职责和客户价值链条.如图: 根据客户价值体验地图,分为两块过程: 客户营销过程 客户成功过程 针对 Sa ...