Qiskit 1.3.0版本中电路优化级别异常问题分析
2025-06-05 16:27:47作者:董灵辛Dennis
问题背景
在量子计算框架Qiskit的最新版本1.3.0rc1和main分支中,用户发现了一个关于电路优化的异常现象。当使用优化级别2和3进行电路编译时,生成的电路深度反而比使用优化级别1时更深。这一现象在1.2.4版本中并不存在,表明这是新版本引入的问题。
问题复现
通过以下简单量子电路可以复现该问题:
from qiskit import generate_preset_pass_manager, QuantumCircuit
qc = QuantumCircuit(2)
qc.cz(0, 1)
qc.sx([0, 1])
qc.cz(0, 1)
for level in [1, 2, 3]:
pm = generate_preset_pass_manager(optimization_level=level, basis_gates=["rz", "rzz", "sx", "x", "rx"])
qc2 = pm.run(qc)
print(f'优化级别 {level} 的电路深度: {qc2.depth()}')
在1.2.4版本中,三个优化级别输出的电路深度相同;而在1.3.0rc1和main分支中,随着优化级别提高,电路深度反而增加。
技术分析
根据核心开发者的调查,这个问题很可能与PR #13141引入的改动有关。当用户仅使用basis_gates参数而不使用Target对象来指定后端约束时,UnitarySynthesis传递无法正确合成电路。
具体问题出现在优化级别3的处理流程中:
- 首先,
BasisTranslator将电路转换为目标基础门集 - 然后,优化阶段运行
ConsolidateBlocks传递,将整个2量子比特电路收集为单个酉矩阵 - 接着,
UnitarySynthesis传递本应处理这个酉矩阵,但实际上什么也没做 - 由于存在未处理的酉门,其他优化传递都无法对电路进行优化
- 最终,在优化循环中检测到基础门集外的门,再次运行基础门转换,导致输出电路未被优化
影响范围
这个问题会影响所有使用以下配置的用户:
- 使用Qiskit 1.3.0rc1或更新版本
- 通过
basis_gates参数而非Target对象指定基础门集 - 使用优化级别2或3进行电路编译
解决方案建议
目前建议的临时解决方案包括:
- 暂时回退到1.2.4版本
- 使用
Target对象而非basis_gates参数来指定后端约束 - 在1.3.0正式版发布前,关注该问题的修复进展
对于开发者而言,修复方向应关注UnitarySynthesis传递在仅使用basis_gates参数时的行为,确保其能正确处理电路合成任务。
总结
这个问题展示了量子电路编译流程中各个优化传递间复杂的相互作用。随着Qiskit功能的不断扩展,保持不同优化级别行为的一致性变得更具挑战性。用户在使用新版本时应注意测试关键电路的编译结果,特别是在升级后检查电路深度和门数量等关键指标。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134