Qiskit中PauliEvolutionGate功率运算引发Rust异常的分析与解决
2025-06-04 22:08:44作者:魏献源Searcher
问题现象
在使用Qiskit 1.3.1版本时,当尝试对包含PauliEvolutionGate功率运算的量子电路进行后端编译时,系统会抛出Rust异常。具体表现为在调用transpile函数时出现"the caller is responsible for only using interner keys from the correct interner"的错误提示。
问题复现
该问题可以通过以下步骤复现:
- 创建一个包含3个量子比特的量子电路
- 定义一个多泡利项的哈密顿量
- 使用PauliEvolutionGate并将该门提升到N次幂
- 添加测量操作
- 尝试使用IBM后端对该电路进行编译
技术分析
根本原因
这个问题源于UnitarySynthesis对3+量子比特模块的处理缺陷。当调用power方法时,PauliEvolutionGate会被转换为UnitaryGate,而在这个过程中触发了Rust层的异常。
power与repeat方法的区别
在Qiskit中,Gate类提供了两个看似相似但实现机制完全不同的方法:
-
power方法:
- 将门提升到指定幂次
- 实现方式是将门转换为酉矩阵(UnitaryGate)然后计算矩阵幂
- 适用于需要精确数学运算的场景
- 受限于矩阵计算的复杂度,仅适用于少量量子比特
-
repeat方法:
- 简单重复门操作指定次数
- 保持原始门的结构不变
- 适用于需要重复门操作但不涉及精确数学运算的场景
- 可处理较大规模的量子比特数
解决方案
对于这个特定问题,开发者已经通过PR #13591修复了UnitarySynthesis的相关问题。对于用户而言,有以下两种解决方案:
-
等待官方修复版本发布:该问题将在后续版本中得到彻底解决
-
临时解决方案:
- 如果目标是重复门操作而不需要精确的数学运算,应使用repeat方法替代power方法
- 可以先在没有后端的情况下编译电路,然后将结果作为输入传递给后端编译
最佳实践建议
- 当需要重复门操作时,优先考虑使用repeat方法而非power方法
- 对于3+量子比特的运算,特别注意可能存在的性能问题
- 在涉及复杂门操作时,考虑分阶段编译和验证
- 查阅官方文档了解不同方法的实现细节和适用场景
总结
这个问题揭示了量子编程中一个重要的概念差异:数学运算与操作重复在实现上的不同。理解Qiskit中各种方法的底层实现机制对于编写高效、可靠的量子程序至关重要。随着量子计算的发展,这类问题将帮助开发者更好地理解量子编程框架的内部工作原理。
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
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
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
312
2.73 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
244
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
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
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
151
178
暂无简介
Dart
605
135
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
236
84
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
364
3.01 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
237
310