Qiskit量子计算框架中优化级别导致的电路深度异常问题分析
2025-06-05 07:37:10作者:鲍丁臣Ursa
问题背景
在Qiskit 1.3.0rc1版本和主分支中,用户发现了一个关于量子电路优化的异常现象。当使用优化级别2和3进行电路转换时,生成的电路深度反而比优化级别1更深,这与Qiskit 1.2.4版本的行为不一致。
问题现象
通过一个简单的两量子比特电路测试,可以清晰地观察到这一现象:
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Qiskit 1.2.4中,三个优化级别输出的电路深度相同;而在1.3.0rc1和主分支中,优化级别越高,电路深度反而越大。
技术分析
这个问题源于Qiskit 1.3.0rc1中引入的UnitarySynthesis(酉合成)传递机制的改变。具体来说:
- 传递流程差异:在优化级别3的处理流程中,电路首先被转换为一个大的酉矩阵表示
- 合成失败:当仅使用basis_gates参数而未指定Target约束时,UnitarySynthesis传递无法正确合成电路
- 优化受阻:由于电路被表示为单个酉门,后续优化传递无法对其进行有效优化
根本原因
问题的核心在于:
- 新版本中优化级别2和3会尝试将电路块合并为酉矩阵进行全局优化
- 但在仅指定basis_gates的情况下,酉合成传递无法正确处理这种表示
- 导致电路保持为大型酉门形式,无法被后续优化传递分解和简化
解决方案建议
针对这一问题,开发者可以考虑以下解决方案:
- 临时解决方案:在使用高级优化时,建议提供完整的Target约束而不仅仅是basis_gates
- 长期修复:需要修正UnitarySynthesis传递在仅有basis_gates情况下的处理逻辑
- 版本兼容性:在修复前,对于简单电路,可以考虑暂时使用优化级别1
对用户的影响
这一问题主要影响以下场景:
- 使用高级优化级别(2或3)进行电路转换
- 仅通过basis_gates参数指定基础门集
- 期望获得比低优化级别更优的电路深度
结论
Qiskit 1.3.0rc1中引入的优化流程变化导致了在某些情况下高级优化级别反而产生更深电路的问题。开发团队已经识别到这一问题,并正在寻找解决方案。在此期间,用户可以暂时使用优化级别1,或者提供更完整的硬件约束信息来规避此问题。
这个问题也提醒我们,在量子电路优化中,全局优化策略需要与底层门集约束紧密结合,才能产生预期的优化效果。随着Qiskit的持续发展,这类优化流程的稳定性将得到进一步改善。
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
334
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
744
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