Qiskit 소개¶
Qiskit을 사용하는 경우 사용자 워크플로우는 다음의 네 가지 상위 레벨 단계로 구성된다.
Build: 사용자가 고려하고 있는 문제를 나타내는 양자 회로(들) 을 설계한다.
Compile: 특정 양자 서비스를 위한 회로를 컴파일한다 (예: 양자 시스템 또는 고전 시뮬레이터).
Run: 지정된 양자 서비스에서 컴파일된 회로를 실행한다. 이러한 서비스는 클라우드 기반 또는 로컬일 수 있다.
Analyze: 요약적인 통계를 계산하고 실험 결과를 시각화한다.
자세한 설명과 함께 각각의 단계와 전체 작업 흐름을 보여주는 예제를 살펴보자.
from qiskit import QuantumCircuit, transpile
from qiskit_aer import AerSimulator
from qiskit.visualization import plot_histogram
# Use Aer's AerSimulator
simulator = AerSimulator()
# Create a Quantum Circuit acting on the q register
circuit = QuantumCircuit(2, 2)
# Add a H gate on qubit 0
circuit.h(0)
# Add a CX (CNOT) gate on control qubit 0 and target qubit 1
circuit.cx(0, 1)
# Map the quantum measurement to the classical bits
circuit.measure([0, 1], [0, 1])
# Compile the circuit for the support instruction set (basis_gates)
# and topology (coupling_map) of the backend
compiled_circuit = transpile(circuit, simulator)
# Execute the circuit on the aer simulator
job = simulator.run(compiled_circuit, shots=1000)
# Grab results from the job
result = job.result()
# Returns counts
counts = result.get_counts(compiled_circuit)
print("\nTotal count for 00 and 11 are:", counts)
# Draw the circuit
circuit.draw("mpl")
# Plot a histogram
plot_histogram(counts)
순차적 작업 흐름¶
위의 프로그램은 다음의 여섯 단계로 나누어 질 수 있다.
패키지 가져오기
변수 초기화
게이트 추가
회로 시각화
실험 시뮬레이션
결과 시각화
1단계: 패키지 가져오기¶
프로그램에 필요한 기본적인 요소들은 다음과 같이 가져올 수 있다:
from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit_aer import AerSimulator
from qiskit.visualization import plot_histogram
보다 자세히 설명하면, 가져올 패키지들은
QuantumCircuit: 양자 시스템의 설명서로 생각할 수 있다. 여기에는 모든 양자 연산이 포함된다.AerSimulator: Aer 의 고성능 회로 시뮬레이터이다.plot_histogram: 히스토그램을 생성한다.
2단계: 변수 초기화¶
다음 코드의 줄을 보자
circuit = QuantumCircuit(2, 2)
여기 2개의 큐비트를 0 상태로 초기화하고, 2개의 고전적인 비트를 0으로 초기화 하는 경우를 생각해 보자. circuit 은 양자 회로를 말한다.
구문:
QuantumCircuit(int, int)
3단계: 게이트 추가하기¶
게이트들을 (연산들을) 추가하여 회로의 레지스터들을 조작할 수 있다.
다음 세 줄의 코드를 참고하자:
circuit.h(0)
circuit.cx(0, 1)
circuit.measure([0, 1], [0, 1])
게이트들이 회로에 하나씩 추가되어 Bell 상태를 만들고 있다.
위의 코드는 다음의 게이트들을 적용한다:
QuantumCircuit.h(0): 하다마드 게이트 \(H\), 큐비트 0을 중첩 상태 로 만든다.QuantumCircuit.cx(0, 1): 제어 반전 게이트 (\(CNOT\)), 조절 큐비트 0과 표적 큐비트 1을 얽힘 상태 로 만든다.QuantumCircuit.measure([0,1], [0,1]): 모든 양자와 클래식 레지스터들을측정한다면, i 번째 큐비트의 측정 결과는 i 번째 클래식 비트에 저장될 것이다.
4단계: 회로 시각화하기¶
직접 디자인한 회로를 많은 교과서 및 연구 자료에서 사용되는 다양한 형태들로 보기 위해서 qiskit.circuit.QuantumCircuit.draw() 를 사용할 수 있다.
circuit.draw("mpl")
이 회로에서는 큐비트 0은 위쪽에, 큐비트 1은 아래쪽에 가도록 정렬되어 있다. 회로는 왼쪽에서 오른쪽으로 읽는데, 이것은 가장 왼쪽의 게이트들이 회로에서 먼저 적용된다는 것을 의미한다.
QuantumCircuit.draw() 나 qiskit.visualization.circuit_drawer() 에 사용되는 기본 백엔드는 텍스트 백엔드이다. 하지만 당신의 로컬 환경에 따라 필요에 맞는 좀 더 적절한 백엔드를 사용하고 싶을 수 있다. 이는 사용자 환경 파일을 통해 변경이 가능하다. 기본적으로 사용자 환경 파일은 ~/.qiskit/settings.conf 디렉토리에 저장되어야 하고 .ini 확장자를 가져야 한다.
예를 들어, Matplotlib 그리기 설정을 위한 settings.conf 파일은 다음과 같다:
[default]
circuit_drawer = mpl
이 설정의 값으로 아무 종류의 유효한 회로 그리기 백엔드를 사용할 수 있는데, text, mpl, latex, 그리고 latex_source 등이 이에 해당된다.
5단계: 실험 시뮬레이션 하기¶
Qiskit Aer는 양자 회로를 위한 고성능 시뮬레이터 프레임워크이다양자 회로. 다양한 시뮬레이션 목표를 달성하기 위해 몇 가지 백엔드들 을 제공한다.
만약 Aer 설치에 문제가 있으면, 대신 Basic Aer를 사용할 수 있는데 이는 Aer 를 BasicAer 로 대체함으로써 가능하다. Basic Aer는 Qiskit Terra에 포함되어 있다.
from qiskit import QuantumCircuit, transpile
from qiskit.providers.basicaer import QasmSimulatorPy
...
이 회로를 시뮬레이션하기 위해서 AerSimulator 를 사용할 예정이다. 이 회로의 각 실행 결과로 00 혹은 11 비트 문자열이 나올 것이다.
simulator = AerSimulator()
compiled_circuit = transpile(circuit, simulator)
job = simulator.run(compiled_circuit, shots=1000)
result = job.result()
counts = result.get_counts(circuit)
print("\nTotal count for 00 and 11 are:",counts)
예상한 대로 출력 비트 문자열 00은 대략 50 퍼센트의 확률로 확인할 수 있었다. 회로가 몇 번 실행될 것인가는 execute 함수의 shots 인수로 설정할 수 있다. 이 시뮬레이션의 샷 수는 1000으로 설정되었다 (기본값은 1024이다).
result 객체를 얻은 후에는 시뮬레이션 결과값 통계를 get_counts(circuit) 함수를 통해 얻을 수 있다. 이를 통해 지금까지 실행했던 실험들의 합계된 결과를 확인할 수 있다.
다음 단계¶
이제 기본기를 익혔으므로, 다음 학습 자료들을 참고할 수 있다: