使用Cirq实现量子体积(Quantum Volume)算法详解

使用Cirq实现量子体积(Quantum Volume)算法详解

Cirq A python framework for creating, editing, and invoking Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) circuits. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ci/Cirq

量子体积(Quantum Volume)是衡量量子计算机性能的重要指标，本文将通过Cirq框架详细讲解如何实现量子体积算法，并分析不同条件下的实验结果。

量子体积算法概述

量子体积算法由IBM团队提出，用于综合评估量子计算机的性能。该算法通过生成随机量子电路并测量其输出分布来评估量子系统的整体能力，考虑了量子比特数、门保真度、连通性等多个因素。

实验环境搭建

首先需要准备Cirq环境，我们使用3x2的网格量子比特布局：

import cirq
qubits = cirq.GridQubit.rect(3, 2)

这种布局模拟了实际量子硬件的拓扑结构，为后续路由和编译步骤提供了真实的测试环境。

实验参数配置

量子体积实验需要配置以下关键参数：

num_repetitions = 10  # 实验重复次数
max_depth = 5         # 最大电路深度
depths = range(2, max_depth)  # 测试的深度范围
repetitions = 10_000  # 每次采样的次数

我们设置了两种不同的采样器来对比结果：

1. 理想模拟器：无噪声的理想量子计算机模拟
2. 噪声模拟器：加入了0.5%的退极化噪声模型

量子体积算法实现步骤

1. 生成模型电路

算法首先生成随机量子电路：

model_circuit = quantum_volume.generate_model_circuit(
    num_qubits, depth, random_state=np.random.RandomState()
)

2. 计算Heavy Output集合

Heavy Output是指测量概率高于中位数的输出状态：

heavy_set = quantum_volume.compute_heavy_set(model_circuit)

3. 电路路由与编译

将逻辑电路映射到实际硬件拓扑：

compilation_result = quantum_volume.compile_circuit(
    model_circuit, device_graph=device_graph, routing_attempts=1
)
compiled_circuit = optimize(compilation_result.circuit)

4. 采样与结果分析

对三种电路版本进行采样：

• 原始模型电路
• 路由后电路
• 优化编译后电路

probability = quantum_volume.sample_heavy_set(
    compilation_result, heavy_set, sampler=sampler['sampler']
)

实验结果可视化

我们绘制了与原始论文相似的图表，包含以下关键元素：

• 理想模拟结果（绿色+号）
• 噪声模拟结果（红色圆圈）
• 渐进理想线（绿色虚线）
• HOG阈值线（黑色点线）

图表展示了不同电路深度下的Heavy Output概率，直观比较了理想与噪声情况下的性能差异。

技术要点解析

1. 电路优化：使用optimize_for_target_gateset将电路优化为仅含CZ门的目标门集，提高实际硬件执行效率。

2. 噪声模型：采用退极化信道模拟实际量子硬件的噪声特性：

   cirq.DepolarizingChannel(p=0.005)
   

3. 路由算法：将逻辑电路映射到实际硬件拓扑时考虑量子比特的连通性限制。

实际应用建议

1. 对于真实实验，建议将重复次数num_repetitions设置为至少100次以获得更可靠的结果。

2. 可以通过调整噪声参数来模拟不同质量的量子硬件。

3. 增加电路深度和量子比特数可以更全面地评估量子系统的性能。

结论

通过Cirq实现量子体积算法，我们能够系统地评估量子计算机的性能。实验结果表明，噪声显著影响Heavy Output概率，突显了量子纠错和噪声抑制技术的重要性。这种方法为比较不同量子硬件提供了标准化基准。

量子体积算法不仅是一个基准测试工具，也为理解量子计算机的实际能力提供了重要视角。随着量子硬件的进步，这一指标将继续发挥关键作用。

Cirq A python framework for creating, editing, and invoking Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) circuits. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ci/Cirq