Qiskit: Difference between revisions
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Pour utiliser un circuit Qiskit en PennyLane, suivez les instructions dans la [https://docs.pennylane.ai/en/stable/introduction/importing_workflows.html documentation]. Vous pouvez ensuite exécuter votre circuit sur MonarQ en suivant les instructions dans la documentation [https://github.com/calculquebec/pennylane-snowflurry pennylane-snowflurry]. | Pour utiliser un circuit Qiskit en PennyLane, suivez les instructions dans la [https://docs.pennylane.ai/en/stable/introduction/importing_workflows.html documentation]. Vous pouvez ensuite exécuter votre circuit sur MonarQ en suivant les instructions dans la documentation [https://github.com/calculquebec/pennylane-snowflurry pennylane-snowflurry]. | ||
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Nous allons créer le premier état de Bell avec Qiskit. Il faut d'abord importer les modules nécessaires. | 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_aer import Aer |
Revision as of 22:23, 5 September 2024
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.
Installation de Qiskit
1. Chargez les dépendances de Qiskit.
[name@server ~]$ module load StdEnv/2023 gcc python/3.11 symengine scipy-stack
2. Créez et activez un environnement virtuel Python.
[name@server ~]$ virtualenv --no-download --clear ~/ENV && source ~/ENV/bin/activate
3. Installez une version spécifique de Qiskit.
(ENV) [name@server ~] pip install --no-index --upgrade pip
(ENV) [name@server ~] pip install --no-index 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 sur 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 listés sur la page Wheels Python.
4. Validez l’installation de Qiskit.
(ENV)[name@server ~] python -c 'import qiskit'
5. Gelez l'environnement et les dépendances.
(ENV)[name@server ~] pip freeze ~/qiskit_requirements.txt
Exécuter Qiskit sur une grappe
#!/bin/bash
#SBATCH --account=def-someuser #Modify with your account name
#SBATCH --time=00:15:00 #Modify as needed
#SBATCH --cpus-per-task=1 #Modify as needed
#SBATCH --mem-per-cpu=1G #Modify as needed
# Load modules dependencies.
module load StdEnv/2023 gcc python/3.11 symengine scipy-stack
# Generate your virtual environment in $SLURM_TMPDIR.
virtualenv --no-download ${SLURM_TMPDIR}/env
source ${SLURM_TMPDIR}/env/bin/activate
# Install Qiskit and its dependencies.
pip install --no-index --upgrade pip
pip install --no-index --requirement ~/qiskit_requirements.txt
#Edit with your Qiskit program
python qiskit_example.py
Vous pouvez ensuite soumettre votre tâche à l'ordonnanceur.
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) {'00': 489, '11': 535}
Nous affichons un histogramme des résultats.
plot_histogram(counts)