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Hello World: 最初の量子回路

ベル状態(2つのエンタングルした量子ビット)を構築し、3つの方法で実行します:

  1. 理想的なシミュレーション — 完璧な結果、アカウント不要
  2. ノイズありシミュレーション — 実際のデバイスをシミュレート、アカウント不要
  3. 実際の量子ハードウェア — IBM Quantumアカウントが必要

回路を構築する​

# Added by doQumentation — required packages for this notebook
!pip install -q qiskit qiskit-ibm-runtime
from qiskit import QuantumCircuit

qc = QuantumCircuit(2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure_all()

qc.draw(output="mpl")

オプション1: 理想的なシミュレーション(アカウント不要)​

StatevectorSamplerを使用 — 完璧でノイズのない結果を提供するローカルシミュレーター。

from qiskit.primitives import StatevectorSampler

result = StatevectorSampler().run([qc], shots=1024).result()
counts = result[0].data.meas.get_counts()
counts
from qiskit.visualization import plot_histogram
plot_histogram(counts)

オプション2: ノイズありシミュレーション(アカウント不要)​

FakeManilaV2を使用 — ノイズ特性を含む実際のIBM量子デバイスを模倣するローカルシミュレーター。回路は最初にデバイスのゲートセットと量子ビット接続性にトランスパイル(適応)する必要があります。

from qiskit_ibm_runtime import SamplerV2
from qiskit_ibm_runtime.fake_provider import FakeManilaV2
from qiskit.transpiler.preset_passmanagers import generate_preset_pass_manager

backend = FakeManilaV2()
pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=1)
isa_qc = pm.run(qc)

result = SamplerV2(mode=backend).run([isa_qc], shots=1024).result()
counts = result[0].data.meas.get_counts()
counts
plot_histogram(counts)

オプション3: 実際の量子ハードウェア​

IBM Quantumアカウントが必要です。詳細はIBM Quantumアカウントの設定をご覧ください。

このBinderセッションでまだ認証情報を保存していない場合は、まずこれを実行してください：

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

QiskitRuntimeService.save_account(
    token="<your-api-key>",
    instance="<your-crn>",
    overwrite=True
)

注意: 実際のハードウェアでのジョブは、キューの状況に応じて時間がかかる場合があります。セルがまだ実行中の場合、ジョブステータスを確認し、結果をquantum.cloud.ibm.com/workloadsで確認できます。

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService, SamplerV2
from qiskit.transpiler.preset_passmanagers import generate_preset_pass_manager

service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)
print(f"Running on {backend.name}")

pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=1)
isa_qc = pm.run(qc)

result = SamplerV2(mode=backend).run([isa_qc], shots=1024).result()
counts = result[0].data.meas.get_counts()
counts
plot_histogram(counts)

次は何をする?​

  • チュートリアル — アルゴリズム、エラー緩和、トランスパイルなどに関するステップバイステップガイド
  • コース — 量子基礎からユーティリティスケールコンピューティングまでの構造化された学習パス
  • ローカルテストモード — IBM Quantumアカウントなしでほとんどのノートブックを実行