Qulacs Simulator

Qulacs を回路の評価に利用するローカルシミュレータです。

QulacsClientとして利用できます。

Tip

登録不要で利用できます。

ソルバー仕様:

クライアントクラス	amplify.QulacsClient
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・シミュレータ
API 方式	ローカルシミュレーション (Qulacs)

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:

固有のアトリビュート・メソッドはありません。

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。QulacsJobMetaが利用されます。

meta = client_result.history[0].sampling_meta
meta.circuit    # 実行した Qulacs 回路オブジェクト

設定例:

from amplify import QAOA, QulacsClient

# クライアントの作成
client = QulacsClient(QAOA)

# 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()