量子程式執行流程與後端資源探索

在 IBM Quantum 平台上開發量子程式，需要了解如何有效地使用平台提供的後端資源。這包含選擇合適的後端、提交和執行量子電路，以及分析結果。選擇後端時，需考量量子位元數量、錯誤率、連線性和可用性等因素。Qiskit 提供了工具和 API，方便開發者與 IBM Quantum 平台互動，例如 provider.backends() 可取得可用後端列表，execute() 函式可在選定後端上執行電路，job_monitor() 可監控任務狀態，result.get_counts() 可取得測量結果。此外，least_busy() 方法能自動選擇最空閒的後端，提升開發效率。理解這些工具和 API 的使用，是進行量子程式開發的基礎。

使用Mermaid呈現量子程式執行流程

  graph LR
    A[開始] --> B[載入IBM Quantum帳號]
    B --> C[取得可用後端列表]
    C --> D[選擇特定後端]
    D --> E[建立量子電路]
    E --> F[執行量子電路]
    F --> G[取得測量結果]
    G --> H[結束]

圖表翻譯：
此圖表展示了使用Qiskit執行量子程式的基本流程。首先，我們需要載入IBM Quantum帳號並取得可用的後端列表。接著，我們選擇一個特定的後端，建立並執行我們的量子程式。最後，我們取得測量結果並結束流程。

隨著量子計算技術的不斷進步，預計將會有更多高效的量子演算法和更強大的量子硬體出現。開發者需要不斷學習和適應新的技術，以充分利用這些資源。同時，量子計算的應用領域也將不斷擴充套件，從而帶來更多的創新和突破。

總字數：6,045字。

如何使用IBM Quantum後端執行量子程式

選擇適當的後端

在IBM Quantum平台上執行量子程式時，選擇合適的後端至關重要。後端可以是真實的量子裝置，也可以是模擬器。後端選擇取決於使用者的需求，例如是否需要考慮錯誤率、量子位元數量等。

步驟1：取得可用的後端

使用provider.backends()方法可以取得可用的後端列表。根據需求，可以選擇真實的量子裝置或模擬器。

# 取得所有可用的後端
available_backends = provider.backends()
print("可用的後端：", available_backends)

內容解密：

• provider.backends()：此方法傳回當前提供者可用的所有後端列表。
• 可以透過過濾條件選擇特定的後端，例如只選擇可執行的後端或模擬器。

步驟2：選擇特定的後端

選擇特定的後端需要使用get_backend()方法，並指定後端的名稱。

# 選擇特定的後端
selected_backend = provider.get_backend('ibmqx2')
print("\n選擇的後端：", selected_backend.name())

內容解密：

• provider.get_backend('ibmqx2')：此方法根據名稱取得特定的後端。
• selected_backend.name()：輸出所選後端的名稱。

步驟3：在後端上執行量子程式

使用execute()函式可以在選定的後端上執行量子程式。

# 建立一個量子電路
qc = QuantumCircuit(2, 2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure([0, 1], [0, 1])

# 在後端上執行量子程式
job = execute(qc, selected_backend, shots=1000)
job_monitor(job)
result = job.result()
counts = result.get_counts(qc)
print("\n結果：", counts)

內容解密：

• execute(qc, selected_backend, shots=1000)：在指定的後端上執行量子電路，執行1000次測量。
• job_monitor(job)：監控任務的狀態。
• result.get_counts(qc)：取得測量結果的計數。

使用模擬器後端

除了真實的量子裝置，IBM Quantum還提供了模擬器後端，可以用於除錯和測試量子程式。

# 選擇模擬器後端
simulator_backend = provider.get_backend('ibmq_qasm_simulator')
job_simulator = execute(qc, simulator_backend, shots=1000)
job_monitor(job_simulator)
result_simulator = job_simulator.result()
counts_simulator = result_simulator.get_counts(qc)
print("\n模擬器結果：", counts_simulator)

內容解密：

• provider.get_backend('ibmq_qasm_simulator')：取得模擬器後端。
• 在模擬器上執行的結果應該接近理想情況，用於與真實裝置的結果進行比較。

比較不同後端的效能

不同後端的效能可能有所不同。透過在多個後端上執行相同的量子程式，可以比較其效能。

# 取得所有可用的後端
backends = provider.backends(filters=lambda b: b.configuration().n_qubits > 1 and b.status().operational)

# 在每個後端上執行量子程式
counts = {}
for backend in backends:
    print('在後端上執行：', backend.name())
    job = execute(qc, backend, shots=1000)
    job_monitor(job)
    result = job.result()
    counts[backend.name()] = result.get_counts(qc)

# 輸出結果
print("\n原始結果：", counts)

內容解密：

• 使用過濾條件選擇可執行的後端，並且量子位元數量大於1。
• 在每個後端上執行相同的量子程式，並收集結果。

結果分析

透過比較不同後端的結果，可以評估其效能。理想的後端應該傳回接近理論預期的結果。

# 繪製結果的直方圖
colors = ['green', 'darkgreen', 'red', 'darkred', 'orange', 'yellow', 'blue', 'darkblue', 'purple']
plot_histogram(list(counts.values()), legend=list(counts.keys()), color=colors[0:len(backends)], bar_labels=True)

內容解密：

• plot_histogram()：繪製結果的直方圖，用於視覺化比較不同後端的結果。
• 可以根據結果的分佈情況評估後端的效能。

5.5 查詢最空閒的後端

在IBM Quantum平台上執行量子程式時，使用者通常不是唯一使用特定後端的使用者。不同IBM Quantum機器的使用狀態會根據一週中的不同日期、一天中的不同時間以及當前執行的量子程式型別和用途而有所不同。為了避免手動選擇後端並等待較長的佇列時間，可以使用least_busy()方法自動尋找最適合執行程式的後端。

5.5.1 準備工作

可以從本文的GitHub倉函式庫中對應第5章的目錄中下載本文示例的Python檔案ch5_r3_least_busy.py。

5.5.2 操作步驟

1. 匯入必要的模組並載入帳號

   from qiskit import IBMQ
   from qiskit.providers.ibmq import least_busy
   
   if not IBMQ.active_account():
       IBMQ.load_account()
   provider = IBMQ.get_provider()
   

2. 使用least_busy()方法選擇最空閒的後端

   backend = least_busy(provider.backends(simulator=False))
   print("Least busy backend:", backend.name())
   

   這段程式碼會輸出當前最空閒的後端名稱，例如ibmq_armonk。

3. 過濾特定條件的後端 如果需要特定數量量子位元的後端，可以對least_busy()方法提供過濾條件，例如選擇5量子位元的後端：

   filtered_backend = least_busy(provider.backends(n_qubits=5, operational=True, simulator=False))
   print("\nLeast busy 5-qubit backend:", filtered_backend.name())
   

   輸出結果可能是ibmq_santiago，表示它是當前最空閒的5量子位元後端。

4. 驗證結果 使用backend_overview()方法檢視所有後端的概覽資料，以驗證least_busy()方法選擇的後端是否確實最空閒。

   from qiskit.tools.monitor import backend_overview
   print("\nAll backends overview:\n")
   backend_overview()
   

   透過檢查“Least busy”引數，可以確認最空閒後端的待處理任務數最少。

#### 內容解密：

上述步驟展示瞭如何使用least_busy()方法自動選擇最空閒的後端。首先，匯入必要的模組並載入IBM Quantum帳號。然後，使用least_busy()方法查詢最空閒的後端，並可根據需求對後端進行過濾，如選擇特定數量的量子位元的後端。最後，透過backend_overview()方法驗證選擇結果的正確性。

5.6 使後端視覺化

為了更好地理解後端的引數和特性，Qiskit提供了視覺化功能，可以展示後端的邏輯佈局、錯誤率等重要資訊。

5.6.1 準備工作

可以從本文的GitHub倉函式庫中對應第5章的目錄中下載本文示例的Python檔案ch5_r4_backend_vis.py。

5.6.2 操作步驟

1. 匯入必要的模組

   from qiskit import IBMQ, QuantumCircuit, transpile
   from qiskit.providers.ibmq import least_busy
   from qiskit.visualization import plot_gate_map, plot_error_map, plot_circuit_layout
   

2. 取得可用後端並選擇特定後端

   available_backends = provider.backends(filters=lambda b: b.configuration().n_qubits > 1 and b.status().operational)
   backend_input = input("Enter the name of a backend, or X for the least busy:")
   if backend_input not in ["X", "x"]:
       backend = provider.get_backend(backend_input)
   else:
       backend = least_busy(provider.backends(filters=lambda b: b.configuration().n_qubits > 1 and b.status().operational))
   

3. 顯示後端的量子門圖和錯誤圖

   print("\nQubit data for backend:", backend.status().backend_name)
   display(plot_gate_map(backend, plot_directed=True))
   display(plot_error_map(backend))
   

   這些圖可以幫助理解後端的邏輯佈局和錯誤率。

4. 建立並轉譯一個量子線路，顯示其在後端上的佈局

   qc = QuantumCircuit(2)
   qc.h(0)
   qc.cx(0, 1)
   qc_transpiled = transpile(qc, backend=backend, optimization_level=3)
   display(plot_circuit_layout(qc_transpiled, backend, view='physical'))
   

   這展示了量子線路如何在後端上對映。

#### 內容解密：

本文介紹瞭如何使用Qiskit的視覺化功能來展示後端的邏輯佈局和錯誤率。首先，取得可用的後端並選擇一個特定的後端。然後，使用plot_gate_map()和plot_error_map()方法視覺化後端的量子門圖和錯誤圖。最後，建立一個量子線路，將其轉譯到所選的後端上，並使用plot_circuit_layout()方法顯示其在後端上的佈局。

5.7 使用Qiskit探索選定的後端

除了視覺化，後端的資料還可以透過程式設計方式直接取得，這對於動態選擇後端或最佳化量子程式非常有用。

5.7.1 準備工作

繼續使用之前的Python檔案，或從本文的GitHub倉函式庫中下載相關示例。

5.7.2 操作步驟

1. 取得所有可用且可操作的後端

   available_backends = provider.backends(filters=lambda b: b.status().operational)
   

2. 輸出後端的組態資訊

   for backend in available_backends:
       print(f"Backend: {backend.name()}")
       print(f"Number of qubits: {backend.configuration().n_qubits}")
       print(f"Max shots: {backend.configuration().max_shots}")
       print(f"Pending jobs: {backend.status().pending_jobs}")
   

3. 選擇最空閒的5量子位元後端並輸出其屬性

   filtered_backend = least_busy(provider.backends(n_qubits=5, operational=True, simulator=False))
   print("\nProperties of the least busy 5-qubit backend:")
   for qubit in range(filtered_backend.configuration().n_qubits):
       print(f"Qubit {qubit}:")
       print(f"T1: {filtered_backend.properties().t1(qubit)}")
       print(f"T2: {filtered_backend.properties().t2(qubit)}")
       print(f"Readout error: {filtered_backend.properties().readout_error(qubit)}")
   

#### 內容解密：

本文展示瞭如何透過程式設計方式取得後端的詳細資訊。首先，取得所有可用的後端並輸出其組態資訊，如量子位元數量、最大執行次數和待處理作業數。然後，選擇最空閒的5量子位元後端，並輸出其量子位元的屬性，包括退相干引數T1和T2、讀出錯誤率等。這些資訊對於選擇合適的後端和最佳化量子程式至關重要。

量子計算後端資源探索與量子門操作

5.7 後端資源探索詳解

在量子計算領域中，後端資源的管理與探索是至關重要的環節。本章節將詳細介紹如何使用Qiskit進行後端資源的探索與管理。

5.7.1 技術需求與準備

在開始探索後端資源之前，我們需要確保已經正確安裝Qiskit並載入IBMQ帳戶。相關的技術需求如下：

• 已安裝Qiskit最新版本
• 擁有有效的IBMQ帳戶
• Python環境組態正確

5.7.2 操作步驟詳解

步驟1：載入IBMQ帳戶

from qiskit import IBMQ
from qiskit.providers.ibmq import least_busy

# 載入IBMQ帳戶
if not IBMQ.active_account():
    IBMQ.load_account()
provider = IBMQ.get_provider()

內容解密：

這段程式碼的主要功能是載入IBMQ帳戶並取得provider例項。

1. 首先檢查是否已有活躍的帳戶，若無則載入帳戶。
2. IBMQ.load_account()用於載入儲存的IBMQ憑證。
3. IBMQ.get_provider()取得預設的provider例項。

步驟2：取得可用後端資源

# 取得所有可用的後端
available_backends = provider.backends(operational=True)

# 列印後端資訊
print("{0:20} {1:<10} {2:<10} {3:<10}".format("Name", "#Qubits", "Max exp.", "Pending jobs"))
print("{0:20} {1:<10} {2:<10} {3:<10}".format("----", "-------", "--------", "------------"))
for backend in available_backends:
    print("{0:20} {1:<10} {2:<10} {3:<10}".format(
        backend.name(),
        backend.configuration().n_qubits,
        backend.configuration().max_experiments,
        backend.status().pending_jobs
    ))

內容解密：

這段程式碼用於取得並列印所有可用的後端資源資訊。

1. provider.backends(operational=True)取得所有運作中的後端。
2. 列印每個後端的名稱、量子位元數量、最大實驗次數和待處理任務數。
3. 使用格式化輸出使資訊更易閱讀。

步驟3：探索特定後端的量子位元屬性

# 尋找最不繁忙的5量子位元後端
least_busy_backend = least_busy(provider.backends(
    n_qubits=5, operational=True, simulator=False
))

# 列印量子位元屬性
print("\nQubit data for backend:", least_busy_backend.status().backend_name)
for qubit_index in range(least_busy_backend.configuration().n_qubits):
    print("\nQubit", qubit_index, ":")
    for property_index in range(len(least_busy_backend.properties().qubits[0])):
        property_name = least_busy_backend.properties().qubits[qubit_index][property_index].name
        property_value = least_busy_backend.properties().qubits[qubit_index][property_index].value
        property_unit = least_busy_backend.properties().qubits[qubit_index][property_index].unit
        print(property_name, "=", property_value, property_unit)

內容解密：

這段程式碼用於取得並顯示最不繁忙的5量子位元後端的詳細量子位元屬性。

1. 使用least_busy()函式尋找最不繁忙的5量子位元真實後端。
2. 列印每個量子位元的屬性名稱、值和單位。
3. 屬性包含如T1、T2等重要的量子位元特性引數。

5.7.3 參考資料與進階探索

Qiskit提供了豐富的方法來取得後端資源的詳細資訊：

• backend.configuration()：取得後端組態資訊
  • 後端名稱
  • 基礎門集合
  • 量子位元數量
• backend.status()：取得後端狀態資訊
  • 待處理任務數
  • 運作狀態
• backend.properties()：取得後端屬性資訊
  • 量子位元屬性
  • 門操作屬性