Qiskit: Difference between revisions
No edit summary |
|||
Line 5: | Line 5: | ||
== Installation de Qiskit == | == Installation de Qiskit == | ||
1. Téléchargez et renommez le wheel de SymEngine. | 1. Téléchargez et renommez le wheel de SymEngine. Symengine est une dépendance nécessaire pour Qiskit. | ||
{{Command|wget https://files.pythonhosted.org/packages/3b/50/0f6635c91c20322f9f79d0061421b4bca2b5175d2158d19e2c4f1a669ce8/symengine-0.11.0-cp311-cp311-manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.whl -O symengine-0.11.0-cp311-cp311-linux_x86_64.whl}} | {{Command|wget https://files.pythonhosted.org/packages/3b/50/0f6635c91c20322f9f79d0061421b4bca2b5175d2158d19e2c4f1a669ce8/symengine-0.11.0-cp311-cp311-manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.whl -O symengine-0.11.0-cp311-cp311-linux_x86_64.whl}} | ||
Revision as of 16:52, 14 June 2024
This is not a complete article: This is a draft, a work in progress that is intended to be published into an article, which may or may not be ready for inclusion in the main wiki. It should not necessarily be considered factual or authoritative.
Qiskit
Qiskit est une bibliothèque de programmation quantique à code source ouvert développée en Python par IBM. Comme les bibliothèques PennyLane ou Snowflurry, elle permet de construire, simuler et exécuter des circuits quantiques. La documentation de Qiskit est disponible en ligne.
Installation de Qiskit
1. Téléchargez et renommez le wheel de SymEngine. Symengine est une dépendance nécessaire pour Qiskit.
[name@server ~]$ wget https://files.pythonhosted.org/packages/3b/50/0f6635c91c20322f9f79d0061421b4bca2b5175d2158d19e2c4f1a669ce8/symengine-0.11.0-cp311-cp311-manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.whl -O symengine-0.11.0-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
2. Définissez le chemin de la bibliothèque SymEngine.
[name@server ~]$ setrpaths.sh --path symengine-0.11.0-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
3. Chargez les dépendances de Qiskit.
[name@server ~]$ module load StdEnv/2023 gcc python/3.11 scipy-stack
4. Créez et activez un environnement virtuel Python.
[name@server ~]$ virtualenv --no-download --clear ~/ENV && source ~/ENV/bin/activate
5. Installez une version spécifique de Qiskit et ses dépendances Python.
(ENV) [name@server ~] pip install --no-index --upgrade pip
(ENV) [name@server ~] pip install --no-index symengine-0.11.0-cp311-cp311-linux_x86_64.whl qiskit==X.Y.Z qiskit_aer==X.Y.Z
où X.Y.Z
représente le numéro de la version, par exemple 1.1.0
. Pour installer la plus récente version disponible pour nos grappes, n'indiquez pas de version. Ici, nous n'avons importé que qiskit
et qiskit_aer
. Vous pouvez ajouter d'autres logiciels qiskit en fonction de vos besoins en suivant la structure qiskit_package==X.Y.Z
où qiskit_package
représente le logiciel voulu, par exemple qiskit-finance
. Les wheels présentement disponibles sont sur la page Wheels Python.
6. Validez l’installation de Qiskit.
(ENV)[name@server ~] python -c 'import qiskit'
7. Gelez l'environnement et les dépendances.
(ENV)[name@server ~] pip freeze ~/qiskit_requirements.txt
Utiliser Qiskit avec MonarQ
Exemple d'utilisation: États de Bell
Nous allons créer le premier état de Bell avec Qiskit. Il faut d'abord importer les modules nécessaires.
from qiskit_aer import Aer from qiskit import QuantumCircuit, transpile from qiskit.visualization import plot_histogram
Ensuite, nous définissons le circuit. Nous appliquons une porte Hadamard afin de créer un état de superposition sur le premier qubit et nous appliquons ensuite une porte CNOT pour intriquer le premier et le deuxième qubit.
circuit = QuantumCircuit(2,2) circuit.h(0) circuit.cx(0,1) circuit.measure([0,1],[0,1])
Nous précisons le simulateur que nous voulons utiliser puis nous transpilons le circuit. Nous obtenons le dénombrement des états finaux des qubits après avoir faits des mesures répétées.
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator') compiled_circuit = transpile(circuit, simulator) job = simulator.run(compiled_circuit) result = job.result() counts = result.get_counts() print("counts: ", counts)
Nous affichons un histogramme des résultats.
plot_histogram(counts)