J'ai essayé d'implémenter VQE avec Blueqat

VQE n'est-il pas à l'ère du NISQ? (Est-ce vraiment à venir ...?) J'ai donc essayé d'implémenter un problème simple avec Blueqat. Cette fois, je vais essayer de résoudre un problème d'optimisation de combinaison trivial afin de vérifier le fonctionnement du programme.

Le problème résolu cette fois

Résolvez les combinaisons suivantes de $ q (0) $ et $ q (1) $ qui minimisent le hamiltonien $ H . $ H = 1 - q(0) - q(1) $$ Notez que $ q (0) $ et $ q (1) $ valent 0 ou 1. Dans ce paramètre de problème, lorsque $ q (0) = q (1) = 1 $, hamiltonien $ H = -1 $ prend la valeur minimale.

Information supplémentaire

À propos, l'hamiltonien prend les valeurs suivantes pour toutes les combinaisons de $ q (0) et q (1) $.

Code source


from blueqat.pauli import qubo_bit as q
from blueqat.vqe import Vqe, QaoaAnsatz

#Hamiltonian
h = 1.0 - q(0) - q(1)

ansatz = QaoaAnsatz(h, 10)
runner = Vqe(ansatz)
result = runner.run()

print("mode:")
print(result.most_common())
print("minimum value:")
print(runner.ansatz.get_energy(result.circuit, runner.sampler))

Je n'expliquerai pas les détails du code source, mais c'est assez facile à écrire.

Résultat d'exécution

mode:
(((1, 1), 0.9999999999996781),)
minimum value:
-0.9999999999996781

Une combinaison de solutions de $ (1,1) \ rightarrow q (0) = 1, q (1) = 1 $

$ 0.999999999996781 \ rightarrow (1,1) $ Probabilité d'apparence (le résultat change à chaque exécution)

finalement

C'était vraiment facile à mettre en œuvre! Dans le futur, j'aimerais faire quelques applications.

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