Qiskit Functionsの概要

注記

• Qiskit Functions は、IBM Quantum® Premium Plan、Flex Plan、および On-Prem（IBM Quantum Platform API 経由）プランのユーザーのみが利用できる実験的機能です。これらはプレビューリリースの状態であり、変更される可能性があります。

Qiskit Functionsは、量子ソフトウェア開発ワークフローの一部を抽象化することで、ユーティリティスケールのアルゴリズム探索とアプリケーション開発を簡素化・加速します。これにより、Qiskit Functionsはコードの手書きや実験の微調整に通常費やされる時間を節約できます。

Qiskit Functions Catalog

Functionには2つの形式があります：

タイプ	何をするか？	入出力の例	誰向けか？
Circuit function	Circuitを実行するための簡素化されたインターフェース。トランスパイル、エラー抑制、エラー軽減を抽象化します	入力: 抽象的なPUBオブジェクト 出力: 軽減された期待値	ハードウェアの最適化やエラー処理に集中することなく、新しいアルゴリズムやアプリケーションを発見するためにQiskitを使用する研究者向け。Circuit functionsはカスタムApplication functionsの構築に使用できます。
Application function	アルゴリズムの探索やドメイン固有のユースケースなど、より高レベルのタスクを対象とします。古典的な入出力でタスクを解決するための量子ワークフローを抽象化します	入力: 分子、グラフ 出力: 基底状態・励起状態のエネルギー、コスト関数の最適値	古典的なデータを量子Circuitにマッピングすることなく、既存の大規模古典ワークフローに量子を統合する、非量子分野の研究者向け。

FunctionはIBM®およびサードパーティパートナーによって提供されます。それぞれが特定のワークロード特性に対して高性能であり、独自のパフォーマンスチューニングオプションがあります。

利用可能なFunctionの概要

Circuit functions

名前	プロバイダー	推奨用途	独自のメリット
Tensor-Network Error Mitigation Guide API reference License	Algorithmiq	低重みのオブザーバブルとループのない回路を持つワークロード。	測定オーバーヘッドと分散を削減し、関連する回路クラスに対してゼロノイズ外挿（ZNE）や確率的エラーキャンセレーション（PEC）などの標準的なエラー緩和ベースラインを上回ります。
QESEM: Error Suppression and Error Mitigation Guide API reference	Qedma	分数またはパラメータ化されたゲートを持つ回路、高重みのオブザーバブル、バイアスのない期待値と正確な実行時間の見積もりが必要なワークフローを含むワークロード。	低い分散とリソースオーバーヘッドでバイアスのない期待値を生成し、関連する回路クラスに対して ZNE および PEC を上回ります。
Performance Management Guide API reference License	Q-CTRL	パラメトリック回路、深い回路、または多数の回路実行を必要とするワークロード。	量子アルゴリズムに AI 駆動のエラー抑制を自動的に適用し、IBM デバイスのパフォーマンスを最大化して、ショット数、計算時間、コストを削減しながら正確な結果を提供します。 Sampler および Estimator プリミティブの実行精度を改善するゼロオーバーヘッドの手法で、あらゆる重みのオブザーバブルと互換性があります。
Orbit Guide API reference	Quantum Elements	アイドル期間やスケジューリングの空きを含むワークロード。量子エラー訂正、ミッドサーキット測定、オラクル型アルゴリズム、変分量子アルゴリズム、ハミルトニアンシミュレーションなどの静的回路および動的回路を含みます。	最適化されたトランスパイル、動的デカップリング、測定エラー緩和を統合したワークフローにまとめ、IBM Quantum ハードウェア上での回路のパフォーマンスを向上させます。 量子または古典の追加の前処理時間を必要とせずに元の回路ロジックを保持する低オーバーヘッドのエラー抑制を適用するため、ユーザーは各手法を有効化、無効化、または元の回路と比較できます。

Application functions

名前	プロバイダー	推奨用途	独自のメリット
QUICK-PDE Guide API reference License	ColibriTD	マルチフィジックスPDEに量子計算を使用します。 量子および物理モデリングパラメータの完全な制御を維持しながら、量子ハードウェア向けのシミュレーションワークフローを準備します。	高度な解のエンコーディングとスペクトル法によって正確でスケーラブルなPDE解を提供する堅牢なハイブリッドVQAフレームワークを提供し、量子対応のシミュレーション能力を構築しようとするチームの理想的な出発点となります。
Quantum Portfolio Optimizer Guide API reference License	Global Data Quantum	リスクを最小化しながらリターンを最大化する、複数期間にわたる最適なポートフォリオ戦略を探索し、取引戦略のバックテストを可能にする金融最適化のワークロード。	この金融ユースケースに特化してVQE量子アルゴリズムを高度に適応させ、最適化された実行戦略とオプティマイザー、ポートフォリオ最適化に合わせたノイズ対応エラー緩和技術を使用して、組み合わせ最適化問題を解決します。
HI-VQE Chemistry Guide API reference License	Qunova Computing	多体電子構造問題の解決を必要とする計算化学、分子シミュレーション、材料科学、またはあらゆるハミルトニアンシミュレーションのワークロード。	40〜60 量子ビットでモデル化された問題に対して化学的精度（1 kcal/mol、1.6 mHa）を達成する強化されたSQDを使用して分子電子構造を解決し、スーパーコンピュータ上の一部の古典的解法に対しては収束速度で、標準SQDに対しては精度で、それぞれ数桁上回ります。
Iskay Quantum Optimizer Guide API reference License	Kipu Quantum	スケジューリング、物流、ルーティング、QUBO/HUBO問題などの最適化ワークロード。	量子最適化ルーチンのための調整可能な古典的前処理・後処理手法を統合しています。 選択されたHUBOベンチマークで古典的ソルバー（CPLEX、シミュレーテッドアニーリング、タブーサーチ）に対する実行時間優位性を提供します。 難しい課題であるMarket Split ms_5_100を数時間以内に解決します（このチュートリアルを参照）。
Singularity Machine Learning Guide API reference License	Multiverse Computing	IBMハードウェアで実行される量子最適化を活用することで、精度や計算効率の向上が期待できる古典的な機械学習の分類ワークフロー。	Random ForestやXGBoostなどの古典モデルと同等またはそれを超える精度を提供しながら、大幅に少ない学習器とよりコンパクトなアンサンブルで動作します。 量子最適化された投票によって駆動され、最も情報量の多い学習器を選択し、決定境界を精緻化することで、より高い効率性、モデルの複雑さの削減、より堅牢なパフォーマンスをもたらします。
Optimization Solver Guide API reference License	Q-CTRL	バイナリ最適化問題、またはバイナリコスト関数にマッピングできるあらゆる組み合わせ問題。 任意の次数のコスト関数と最大デバイス規模までの問題サイズをサポートします。	ノイズ対応のエンドツーエンド量子最適化ソリューションで、高レベルの問題定義の入力を可能にし、ユーティリティスケールの量子ハードウェア上で古典的に困難な組み合わせ問題の正確な解を自動的に見つけます。 深い量子の専門知識なしに、エラー抑制、効率的なマッピング、ハイブリッド量子古典最適化を処理することで、フルデバイススケールでの最適化タスクの複雑さを抽象化します。
Parity Twine Optimizer Guide API reference	ParityQC	ゲート数と回路深さの削減による恩恵を受ける最適化ワークロード。SWAP を多用する標準的なトランスパイル手法では実現不可能な、産業的に意義のある問題サイズを可能にします。	Parity Architecture に基づく Parity Twine 手法を使用して、デバイスの接続性を考慮しながら2量子ビットゲート数と回路深さを最小化し、SWAP ゲートなしで非局所的な相互作用を実装します。 最小限のユーザー入力でトランスパイル手順を自動化し、効率的な深さ1の QAOA アプローチを使用して CPU 上で最適な回路パラメータを求めることで、必要な QPU 実行時間を最小化します。
Constrained Quantum Optimizer Guide API reference	Aqarios	LP ファイル、MPS ファイル、または Luna モデルとして与えられる制約付きバイナリ最適化問題、特にワンホット制約や集合パッキング制約を持つもの。	ペナルティ項の代わりに XY ミキサーを通じてワンホット制約と集合パッキング制約をネイティブに適用し、制約付きバイナリ最適化問題を直接解くことで、探索空間を実行可能な部分空間に縮小し、解の品質を向上させます。 FlexQAOA アルゴリズムの反復的なウォームスタートを使用し、変分パラメータの学習なしで、再定式化、回路合成、トランスパイル、ハードウェア実行を自動的に処理します。