Qiskit中RZZ门连续优化的技术解析
摘要
本文深入探讨了Qiskit量子计算框架中关于RZZ门连续优化的问题。RZZ作为一种重要的两量子比特门,在支持分数门(fractional gates)的设备上常被用作基础门。文章分析了当前Qiskit在优化连续RZZ门操作时存在的不足,并介绍了开发团队提出的解决方案和技术路线。
RZZ门优化问题背景
RZZ门是量子计算中一种常见的两比特门操作,其数学表达式为RZZ(θ)=exp(-iθZ⊗Z/2)。在支持分数门的量子设备上,RZZ门常被直接实现为硬件原生门。
在实际量子电路设计中,经常会出现连续多个RZZ门作用于同一对量子比特的情况。理想情况下,这些连续的RZZ门应该能够合并为一个等效的RZZ门,其参数为各门参数之和。例如:
RZZ(θ1) → RZZ(θ2) = RZZ(θ1+θ2)
然而,当前Qiskit(包括1.2.4版本和主分支)的transpiler在优化级别设为3时,仍无法自动完成这种优化。即使指定RZZ为基础门,连续的两个RZZ(0.1)和RZZ(0.2)门也不会被合并为单个RZZ(0.3)门。
技术挑战分析
经过深入分析,发现该优化问题涉及多个技术层面:
-
基础门设置影响:当基础门集中包含CZ门时,优化器会优先考虑CZ门的分解方案,而不会尝试合并RZZ门。这是因为CZ门可以表示为RZZ(π/2),优化器会优先考虑使用这种特殊角度。
-
合成算法选择:Qiskit中现有的TwoQubitControlledUDecomposer算法虽然能够处理两比特门的合成,但在实际transpiler流程中尚未被充分整合。
-
门等价性问题:RZZ、RYY、RZX等门在添加适当的单比特门后可以相互转换,这种等价性关系需要被优化器正确识别和利用。
解决方案与进展
Qiskit开发团队已经提出了系统的解决方案:
-
两比特门合成算法:TwoQubitControlledUDecomposer算法已被移植到Rust实现(#13139),该算法能够将任意两比特酉操作分解为RZZ门序列(参数范围[-π/2, π/2])和单比特门。
-
transpiler流程整合:计划将上述算法整合到unitary synthesis transpiler pass中(#13320),这将使优化器能够自动识别并合并连续的RZZ门操作。
-
特殊情况处理:对于同时包含CZ和RZZ门的情况,开发团队正在通过#13419进行更深入的处理,以确保各种混合情况都能得到优化。
实际应用影响
这一优化对实际量子算法实现具有重要意义:
-
电路深度减少:合并RZZ门可以显著减少电路深度,提高在噪声量子设备上的执行成功率。
-
参数化电路优化:对于参数化量子电路,这种优化可以保持参数的可调性同时减少门数量。
-
硬件效率提升:对于支持分数门的设备(如IBM的某些量子处理器),直接使用合并后的RZZ门可以避免不必要的门分解。
未来展望
随着量子硬件对分数门支持能力的提升,RZZ门作为基础门的地位将更加重要。Qiskit团队正在不断完善相关优化:
- 更智能的门等价性识别
- 混合门序列的优化策略
- 针对特定硬件特性的定制优化
这些改进将使Qiskit能够更好地利用现代量子处理器的原生门集,为量子算法实现提供更高效的编译流程。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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