AQT

AQT (Alpine Quantum Technologies) のイオントラップ型量子コンピュータを Amazon Braket 経由で回路の評価に利用します。

注釈

利用には Amazon Braket を契約した自身の AWS アカウントでの認証が必要です。

ソルバー仕様:

クライアントクラス

amplify.AQTClient

実行パラメータ

アルゴリズムに依存

実行結果

アルゴリズムに依存

実行時間

アルゴリズムに依存

量子コンピュータ方式

ゲート型・イオントラップ

API 方式

REST API (Amazon Braket)

入力可能な問題の変数型や次数は選択するアルゴリズムに依存します。

  • クライアントの引数で QAOA が設定されている場合

    バイナリ変数

    イジング変数

    整数変数

    実数変数

    目的関数

    -

    N次*

    -

    -

    等式制約

    -

    **

    -

    -

    不等式制約

    -

    -

    -

    -

    *: 任意次数の問題を求解できます。ただし、量子コンピュータのビットの接続によっては必要な量子ビットが増えることがあります。

    **: QAOA の種別 で 制約付き QAOAが選ばれた場合 N-HOT 制約に対応しています。

  • クライアントの引数で RQAOA が設定されている場合

    バイナリ変数

    イジング変数

    整数変数

    実数変数

    目的関数

    -

    N次*

    -

    -

    等式制約

    -

    -

    -

    -

    不等式制約

    -

    -

    -

    -

    *: 任意次数の問題を求解できます。ただし、量子コンピュータのビットの接続によっては必要な量子ビットが増えることがあります。

クライアントクラス:

以下のアトリビュートとメソッドを持ちます。

アトリビュート

データ型

詳細

device

str

使用する AQT デバイス名またはデバイス ARN。デフォルト: "IbexQ1"

provider

braket.aws.aws_session.AwsSession | None

デバイスに接続するためのプロバイダを指定します。現在は Amazon Braket のみがサポートされています。
バックエンド固有のメタ情報:

QAOAのsampling_metaなどで取得できるサンプリング時の詳細情報です。BraketJobMetaが利用されます。

meta = client_result.history[0].sampling_meta
meta.circuit             # 実行した回路オブジェクト
meta.metadata            # Amazon Braket タスクメタデータ (task_id, created_at, ended_at)
設定例:
import boto3
from braket.aws import AwsSession
from amplify import QAOA, AQTClient

# クライアントの作成
client = AQTClient(QAOA)

# デバイスを指定
client.device = "Ibex-Q1"

# AWS 認証の設定 (AWS プロファイルから AwsSession を構築)
boto_session = boto3.Session(profile_name="my-profile")
client.provider = AwsSession(boto_session=boto_session)

# QAOAのパラメータを設定
client.parameters.reps = 1
client.parameters.shots = 100
実行例:
from amplify import Model, VariableGenerator, solve

# 決定変数と目的関数を定義
g = VariableGenerator()
q = g.array("Binary", 2)
f = q[0] * q[1] + q[0] - q[1] + 1

# モデルを作成
model = Model(f)

# ソルバーを実行
result = solve(model, client)

バックエンドのバージョンを取得:

>>> client.version()