こんにちは、量子コンピュータのアプリ開発をしていて量子回路を確認したいですよね。blueqatの弱点として描画システムがないことがあります。これはIBMのQiskitにただ乗りをして表記する方法もありますが、今回blueqat専用での量子回路表記を作ってみました。結構めんどくさいかったですが、ベータとして使ってみてください。
ちなみにQiskitを使って表記する方法は、
.run_with_ibmq(returns='draw', output='mpl')
などとすることで使えます。
使い方は下記をコピペしてもらえると使えます。
1.ツール読み込み
2.描画シミュレータ本体
3.バックエンドとして登録。今回はdrawというバックエンドを登録しました。
今後、blueqatの正式なバックエンドに登録して簡単に呼び出せるアップデートをしておきます。
import numpy as np
from blueqat.backends.backendbase import Backend
from blueqat import BlueqatGlobalSetting
from blueqat import Circuit
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import math
class DrawCircuit(Backend):
"""Backend for draw output."""
def _preprocess_run(self, gates, n_qubits, args, kwargs):
qlist = {}
flg = 0
time = 0
add_edge = []
remove_edge = []
for i in range(n_qubits):
qlist[i] = [{'num': flg, 'gate': 'q'+str(i), 'angle': '', 'xpos': 0, 'ypos': i, 'type': 'qubit'}]
flg += 1
time += 1
return gates, (qlist, n_qubits, [flg], [time], add_edge, remove_edge)
def _postprocess_run(self, ctx):
#color_code
color_gate = {}
color_gate['X'] = color_gate['Y'] = color_gate['Z'] = '#0BB0E2'
color_gate['RX'] = color_gate['RY'] = color_gate['RZ'] = '#FCD000'
color_gate['H'] = color_gate['T'] = color_gate['S'] = '#E6000A'
color_gate['M'] = 'white'
qlist = ctx[0]
n_qubits = ctx[1]
flg = ctx[2][-1]
time = ctx[3][-1]
#仕上げの測定
for i in range(n_qubits):
qlist[i].append({'num': flg, 'gate': 'M', 'angle': '', 'xpos': 30, 'ypos': i + math.floor((time-1)/30)*(n_qubits+1), 'type': 'measurement'})
flg += 1
G = nx.Graph()
for i in range(n_qubits):
for j in range(len(qlist[i])-1):
G.add_edge(qlist[i][j]['num'], qlist[i][j+1]['num'])
#ここに2量子ビットの処理
for item in ctx[4]:
G.add_edge(item[0], item[1])
#ここに2量子ビットの処理
for item in ctx[5]:
G.remove_edge(item[0], item[1])
#画像の縦サイズ
plt.figure(1, figsize=(30, (n_qubits+1)*(math.floor(time/30)+1)), dpi=60)
labels = {}
colors = {}
angles = {}
sizes = {}
for i in range(n_qubits):
for j in range(len(qlist[i])):
angles[qlist[i][j]['num']] = qlist[i][j]['angle']
labels[qlist[i][j]['num']] = qlist[i][j]['gate']
sizes[qlist[i][j]['num']] = 1200
if qlist[i][j]['type'] == 'dummy':
colors[qlist[i][j]['num']] = 'white'
sizes[qlist[i][j]['num']] = 0
elif qlist[i][j]['gate'] == '' or qlist[i][j]['gate'] == 'CZ':
colors[qlist[i][j]['num']] = 'black'
sizes[qlist[i][j]['num']] = 100
elif qlist[i][j]['type'] == 'qubit':
colors[qlist[i][j]['num']] = 'white'
else:
colors[qlist[i][j]['num']] = color_gate[qlist[i][j]['gate']]
#量子回路の位置合わせ
pos = {}
for i in range(n_qubits):
for j in range(len(qlist[i])):
pos[qlist[i][j]['num']] = (qlist[i][j]['xpos'], (n_qubits+1)*(math.floor(time/30)+1) - qlist[i][j]['ypos'])
#上下margin用のダミー
labels[flg]= ''
colors[flg] = 'black'
sizes[flg] = 0
pos[flg] = (0, (n_qubits+1)*(math.floor(time/30)+1)+1)
G.add_node(flg)
labels[flg+1]= ''
colors[flg+1] = 'black'
sizes[flg+1] = 0
pos[flg+1] = (0, 1)
G.add_node(flg+1)
nx.set_node_attributes(G, labels, 'label')
nx.set_node_attributes(G, colors, 'color')
nx.set_node_attributes(G, angles, 'angle')
nx.set_node_attributes(G, sizes, 'size')
options = {
"font_size": 12,
"edgecolors": "black",
"linewidths": 2,
"width": 2,
}
node_labels = nx.get_node_attributes(G, 'label')
node_colors = [colors[i] for i in nx.get_node_attributes(G, 'color')]
node_sizes = [sizes[i] for i in nx.get_node_attributes(G, 'size')]
nx.draw_networkx(G, pos, labels = node_labels, node_color = node_colors, node_size = node_sizes, **options)
#label positions for angles
pos_attrs = pos.copy()
for i in pos_attrs:
pos_attrs[i] = (pos_attrs[i][0]+0.4, pos_attrs[i][1]-0.4)
node_attrs = nx.get_node_attributes(G, 'angle')
custom_node_attrs = {}
for node, attr in node_attrs.items():
custom_node_attrs[node] = attr
nx.draw_networkx_labels(G, pos_attrs, labels = custom_node_attrs, font_size=9)
#plt.axis('off')
plt.show()
return
def _one_qubit_gate_noargs(self, gate, ctx):
flg = ctx[2][-1]
time = ctx[3][-1]
qlist = ctx[0]
time_adjust = time%30
if time_adjust == 0:
for i in range(ctx[1]):
ypos_adjust = i + (math.floor(time/30)-1)*(ctx[1]+1)
qlist[i].append({'num': flg, 'gate': '', 'angle': '', 'xpos': 30, 'ypos': ypos_adjust, 'type': 'dummy'})
flg += 1
time += 1
for i in range(ctx[1]):
ypos_adjust = i + math.floor(time/30)*(ctx[1]+1)
qlist[i].append({'num': flg, 'gate': '', 'angle': '', 'xpos': 0, 'ypos': ypos_adjust, 'type': 'dummy'})
flg += 1
ctx[5].append((flg-1, flg-1-ctx[1]))
time_adjust = time%30
for idx in gate.target_iter(ctx[1]):
ypos_adjust = idx + math.floor(time/30)*(ctx[1]+1)
qlist[idx].append({'num': flg, 'gate': gate.lowername.upper(), 'angle': '', 'xpos': time_adjust, 'ypos': ypos_adjust, 'type': 'gate'})
flg += 1
ctx[2].append(flg)
ctx[3].append(time+1)
return ctx
gate_x = _one_qubit_gate_noargs
gate_y = _one_qubit_gate_noargs
gate_z = _one_qubit_gate_noargs
gate_h = _one_qubit_gate_noargs
gate_t = _one_qubit_gate_noargs
gate_s = _one_qubit_gate_noargs
def _one_qubit_gate_args_theta(self, gate, ctx):
flg = ctx[2][-1]
time = ctx[3][-1]
qlist = ctx[0]
time_adjust = time%30
if time_adjust == 0:
for i in range(ctx[1]):
ypos_adjust = i + (math.floor(time/30)-1)*(ctx[1]+1)
qlist[i].append({'num': flg, 'gate': '', 'angle': '', 'xpos': 30, 'ypos': ypos_adjust, 'type': 'dummy'})
flg += 1
time += 1
for i in range(ctx[1]):
ypos_adjust = i + math.floor(time/30)*(ctx[1]+1)
qlist[i].append({'num': flg, 'gate': '', 'angle': '', 'xpos': 0, 'ypos': ypos_adjust, 'type': 'dummy'})
flg += 1
ctx[5].append((flg-1, flg-1-ctx[1]))
time_adjust = time%30
for idx in gate.target_iter(ctx[1]):
ypos_adjust = idx + math.floor(time/30)*(ctx[1]+1)
qlist[idx].append({'num': flg, 'gate': gate.lowername.upper(), 'angle': round(gate.theta, 2), 'xpos': time_adjust, 'ypos': ypos_adjust, 'type': 'gate'})
flg += 1
ctx[2].append(flg)
ctx[3].append(time+1)
return ctx
gate_rx = _one_qubit_gate_args_theta
gate_ry = _one_qubit_gate_args_theta
gate_rz = _one_qubit_gate_args_theta
gate_phase = _one_qubit_gate_args_theta
def gate_i(self, gate, ctx):
time = ctx[3][-1]
ctx[3].append(time+1)
return ctx
def _two_qubit_gate_noargs(self, gate, ctx):
flg = ctx[2][-1]
time = ctx[3][-1]
qlist = ctx[0]
tg = ''
if gate.lowername == 'cx':
tg = 'x'
elif gate.lowername == 'cy':
tg = 'y'
elif gate.lowername == 'cz':
tg = 'z'
time_adjust = time%30
if time_adjust == 0:
for i in range(ctx[1]):
ypos_adjust = i + (math.floor(time/30)-1)*(ctx[1]+1)
qlist[i].append({'num': flg, 'gate': '', 'angle': '', 'xpos': 30, 'ypos': ypos_adjust, 'type': 'dummy'})
flg += 1
time += 1
for i in range(ctx[1]):
ypos_adjust = i + math.floor(time/30)*(ctx[1]+1)
qlist[i].append({'num': flg, 'gate': '', 'angle': '', 'xpos': 0, 'ypos': ypos_adjust, 'type': 'dummy'})
flg += 1
ctx[5].append((flg-1, flg-1-ctx[1]))
time_adjust = time%30
for control, target in gate.control_target_iter(ctx[1]):
qlist[target].append({'num': flg, 'gate': tg.upper(), 'angle': '', 'xpos': time_adjust, 'ypos': target + math.floor(time/30)*(ctx[1]+1), 'type': 'gate'})
flg += 1
qlist[control].append({'num': flg, 'gate': '', 'angle': '', 'xpos': time_adjust, 'ypos': control + math.floor(time/30)*(ctx[1]+1), 'type': 'gate'})
flg += 1
ctx[4].append((flg-2, flg-1))
ctx[2].append(flg)
ctx[3].append(time+1)
return ctx
gate_cx = gate_cy = gate_cz = _two_qubit_gate_noargs
def _three_qubit_gate_noargs(self, gate, ctx):
return ctx
gate_ccx = _three_qubit_gate_noargs
gate_cswap = _three_qubit_gate_noargs
def gate_measure(self, gate, ctx):
return ctx
gate_reset = _one_qubit_gate_noargs
BlueqatGlobalSetting.register_backend('draw', DrawCircuit)
当面こちらをコピペしておくか、ツールとして登録すると使えます。使い方はシンプルで、回路を作って、
.run(backend="draw")
です。実行と描画を両方したい方は、
a = Circuit().h[0].cx[0,1]
a.run(backend="draw")
a.m[:].run(shots=1000)
などもよいかもしれません。描画も少しそのうち変わるかもしれませんがしばらくこれで行く予定です。
ちょっと回路を描いてみます。
Circuit(7).i[:].x[:5].x[2,4].x[2:5].i[:].x[:5].i[:].x[1:5].x[4].x[1:5].i[:].rx(0)[2:4].rx(0)[1,2,4].rx(0)[1,2,4].rx(0)[2,4].i[:].x[2:4].x[1,4].x[1,4].x[2:7].i[:].x[2:4].x[1,4].x[1,4].x[2:5].x[1].x[0:5].x[1,4].run(backend="draw")
<Figure size 1800x480 with 1 Axes>
a = Circuit().x[0]
for i in range(28):
a.x[0]
a.run(backend="draw")
<Figure size 1800x240 with 1 Axes>
QAOAなどは、result.circuitで回路を取り出せますので回路が確認できます。
from blueqat import vqe
from blueqat.pauli import *
from blueqat.pauli import qubo_bit as q
#hamiltonian = q(0)-3*q(1)+2*q(0)*q(1)+3*q(2)*q(3)+q(4)*q(7)
hamiltonian = Z[0]-3*Z[1]+2*Z[0]*Z[1]+3*Z[2]*Z[3]+Z[4]
step = 8
result = vqe.Vqe(vqe.QaoaAnsatz(hamiltonian, step)).run()
result.circuit.run(backend='draw')
<Figure size 1800x1080 with 1 Axes>
機械学習などにも便利かと思いますので、活用してみてください。以上です。