Qiskit 1.3版本中SWAP门编译行为的变化分析
背景介绍
在量子计算领域,量子电路的编译和优化是一个关键环节。Qiskit作为IBM开发的量子计算框架,其transpile函数负责将高级量子电路转换为适合特定量子硬件的低级指令集。近期从Qiskit 1.2.4升级到1.3.1版本后,用户发现处理包含SWAP门的电路时,编译结果出现了显著变化。
问题现象
在1.2.4版本中,当用户编译一个简单的SWAP门电路时,transpile函数会生成一个由基础门(R、Rxx、Rz)组成的等效电路。而在1.3.1版本中,编译后的电路看起来像是一个空电路,但实际上包含了量子位的重新映射信息。
技术分析
1. SWAP门的本质
SWAP门交换两个量子位的状态。从数学角度看,它实际上是一个量子位的重新标记(permutation),而不是真正的物理操作。在1.3.1版本中,Qiskit团队优化了transpile函数的处理逻辑,能够识别出这种纯粹的交换操作,并将其表示为量子位的重新映射,而不是生成实际的物理门序列。
2. 布局和路由的变化
新版本引入了更智能的布局和路由处理机制:
- 当检测到纯粹的SWAP操作时,transpile会将其转换为量子位的虚拟重映射
- 这种信息存储在
QuantumCircuit.layout.routing_permutation()属性中 - 这种优化减少了实际需要执行的量子门数量,提高了电路效率
3. 操作符等价性检查
用户使用Operator(qc).equiv(Operator(trans_qc))进行等价性检查时出现不一致,这是因为:
Operator()构造函数基于电路的物理量子位空间- 对于包含布局信息的电路,应该使用
Operator.from_circuit()方法 - 新方法会考虑电路的虚拟布局信息,确保比较在正确的Hilbert空间中进行
4. 电路文本表示的变化
1.3.1版本改进了编译电路的文本表示:
- 对于包含布局信息的电路,会显示虚拟量子位到物理量子位的映射关系
- 这种表示方式更清晰地展示了编译后的量子位分配情况
- 当前版本在显示映射关系时存在格式不一致的问题(缺少冒号),这将在后续版本中修复
最佳实践建议
-
等价性检查:对于transpile后的电路,使用
Operator.from_circuit()进行等价性验证 -
电路分析:检查
QuantumCircuit.layout属性来了解量子位的映射情况 -
版本适配:升级到1.3.x版本后,需要调整对SWAP门处理结果的预期
-
调试技巧:使用
QuantumCircuit.draw()的不同输出格式(fold参数)来更好地理解电路结构
总结
Qiskit 1.3版本对SWAP门的处理进行了重要优化,通过量子位重映射代替物理门操作,提高了编译效率。这种变化虽然导致了表面上的行为差异,但实际上是框架内部优化的结果。开发者需要了解这些变化,并相应调整自己的代码和测试方法,以充分利用新版本的优势。
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