Qiskit中UnitarySynthesis合成器忽略synth_gates参数的问题分析
2025-06-04 03:23:55作者:盛欣凯Ernestine
问题背景
在量子电路编译过程中,Qiskit提供了UnitarySynthesis(酉矩阵合成)这一重要功能,它能够将量子门分解为特定的基础门集合。这一过程对于在真实量子硬件上执行电路至关重要,因为不同硬件平台支持的基础门集可能各不相同。
问题现象
在Qiskit 2.0.0版本中,UnitarySynthesis传递管理器存在一个关键缺陷:当用户通过synth_gates参数指定需要合成的特定门类型时(例如仅希望合成Rz门),该参数实际上被完全忽略。这意味着即使明确指定只合成某些类型的门,传递管理器仍会对所有门进行操作或者不进行任何操作。
技术细节分析
问题的核心在于UnitarySynthesis传递的实现逻辑。在判断是否应该对某个量子门节点进行合成时,当前代码错误地检查节点名称是否为"unitary",而实际上应该检查节点名称是否在用户指定的synth_gates列表中。
这种实现错误导致以下不良影响:
- 用户无法精确控制哪些门需要被合成
- 可能造成不必要的门分解,增加电路深度
- 在只想优化特定门类型时,无法实现预期效果
解决方案
正确的实现应该将条件判断修改为检查节点名称是否在self._synth_gates集合中。这样修改后:
- 用户可以精确控制需要合成的门类型
- 避免对不需要优化的门进行不必要的分解
- 保持与其他传递管理器的行为一致性
影响范围
这个问题主要影响以下使用场景:
- 需要精确控制门分解策略的高级用户
- 使用SK分解方法进行近似合成的场景
- 需要针对特定门类型进行优化的电路编译流程
最佳实践建议
在使用UnitarySynthesis传递时,建议用户:
- 明确指定需要合成的门类型列表
- 验证输出电路是否符合预期
- 对于关键电路,检查分解后的门序列是否正确
该问题的修复将显著提升Qiskit在量子电路编译过程中的精确控制能力,使用户能够更灵活地优化量子电路以适应不同的硬件约束和性能要求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
197
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210