セッションの概要

この例では、Visual Studio Code で Jupyter Notebook を使用してインライン コード Q# セッションを作成する方法を示します。 隣接するQ# プログラムを呼び出す Python プログラムを使用してセッションを作成することもできます。

1. VS Code で、[表示] > [コマンド パレット] を選択して、[作成: 新しい Jupyter Notebook] を選択します。

2. 右上の VS Code は、Python のバージョンと、ノートブック用に選択された仮想 Python 環境を検出して表示します。 複数の Python 環境がある場合は、右上のカーネル ピッカーを使用してカーネルを選択する必要があります。 環境が検出されなかった場合は、VS Code の Jupyter Notebooks のセットアップ情報を参照してください。

3. ノートブックの最初のセルで、

   import azure.quantum
   
   workspace = azure.quantum.Workspace(
       resource_id = "", # add your resource ID
       location = "", # add your location, for example "westus"
   )
   

4. [ + Code をクリックしてノートブックに新しいセルを追加し、Python SDK qsharp インポートします。

   import qsharp
   

5. 任意の quantum target を選択します。 この例では、targetとして IonQ シミュレーターを使用しています。

   target = workspace.get_targets("ionq.simulator")
   

6. Base、Adaptive_RI、またはUnrestrictedtarget プロファイルの構成を選択します。

   qsharp.init(target_profile=qsharp.TargetProfile.Base) # or qsharp.TargetProfile.Adaptive_RI, qsharp.TargetProfile.Unrestricted
   

   Note

   Adaptive_RItarget プロファイル ジョブは現在、Quantinuum targetsでサポートされています。 詳細については、「 Integrated ハイブリッド量子コンピューティングを参照してください。

7. Q# プログラムを記述します。 たとえば、次の Q# プログラムはランダム ビットを生成します。 入力引数の使用方法を示すために、このプログラムでは、整数、 n、および角度の配列 ( angle) を入力として受け取ります。

   %%qsharp
   open Microsoft.Quantum.Measurement;
   open Microsoft.Quantum.Arrays;
   
   operation GenerateRandomBits(n: Int, angle: Double[]) : Result[] {
      use qubits = Qubit[n]; // n parameter as the size of the qubit array
      for q in qubits {
          H(q);
      }
      R(PauliZ, angle[0], qubits[0]); // arrays as entry-points parameters
      R(PauliZ, angle[1], qubits[1]);
      let results = MeasureEachZ(qubits);
      ResetAll(qubits);
      return results;
   }
   

8. 次に、セッションを作成します。 たとえば、GenerateRandomBit操作を 3 回実行し、target.submitを使用してtarget データを使用してQ#操作を送信し、コードを 3 回繰り返すとします。実際のシナリオでは、同じコードではなく別のプログラムを送信できます。

   angle = [0.0, 0.0]
   with target.open_session(name="Q# session of three jobs") as session:
       target.submit(input_data=qsharp.compile(f"GenerateRandomBits(2, {angle})"), name="Job 1", shots=100) # First job submission
       angle[0] += 1
       target.submit(input_data=qsharp.compile(f"GenerateRandomBits(2, {angle})"), name="Job 2", shots=100) # Second job submission
       angle[1] += 1
       target.submit(input_data=qsharp.compile(f"GenerateRandomBits(2, {angle})"), name="Job 3", shots=100) # Third job submission
   
   session_jobs = session.list_jobs()
   [session_job.details.name for session_job in session_jobs]
   

   重要

   引数をパラメーターとしてジョブに渡すと、qsharp.compileを呼び出すときにQ#式に書式設定されます。 つまり、引数を Q# オブジェクトとして書式設定する必要があります。 この例では、Python の配列は既に [item0, item1, ...] として出力されているため、入力引数は Q# の書式設定と一致します。 他の Python データ構造では、互換性のある方法で Q# に挿入された文字列値を取得するために、より多くの処理が必要になる場合があります。

9. セッションを作成したら、 workspace.list_session_jobs を使用して、セッション内のすべてのジョブの一覧を取得できます。 詳細については、「 セッションを管理する方法を参照してください。

1. まず、 azure-quantum と qiskitから追加のモジュールをインポートする必要があります。 次に、Quantum ワークスペース情報を使用して provider オブジェクトを作成します。

   from qiskit import QuantumCircuit
   from azure.quantum import Workspace
   from azure.quantum.qiskit import AzureQuantumProvider
   
   workspace = Workspace(
               resource_id = "", # add your resource ID
               location = "") # add your location
   
   provider = AzureQuantumProvider(workspace)
   

2. 量子回路を記述します。 たとえば、次の回路ではランダム ビットが生成されます。

   circuit = QuantumCircuit(2, 2)
   circuit.name = "GenerateRandomBit"
   circuit.h(0)
   circuit.cx(0,1)
   circuit.measure([0,1], [0,1])
   circuit.draw()
   

3. 次に、任意の quantum target を使用してバックエンド インスタンスを作成します。 この例では、 IonQ シミュレーター を targetとして設定します。

   backend = provider.get_backend("ionq.simulator")
   

4. 次に、セッションを作成します。 量子回路を 3 回実行し、 backend.run を使用して Qiskit 回線を送信し、コードを 3 回繰り返すとします。実際のシナリオでは、同じコードではなく別のプログラムを送信できます。 workspace.list_session_jobsを使用して、セッション内のすべてのジョブの一覧を取得できます。 詳細については、「 セッションを管理する方法を参照してください。

   with backend.open_session(name="Qiskit Session") as session:
       job1 = backend.run(circuit=circuit, shots=100, job_name="Job 1") # First job submission
       job1.wait_for_final_state()
       job2 = backend.run(circuit=circuit, shots=100, job_name="Job 2") # Second job submission
       job2.wait_for_final_state()
       job3 = backend.run(circuit=circuit, shots=100, job_name="Job 3") # Third job submission
       job3.wait_for_final_state()
   
   session_jobs = session.list_jobs()
   [session_job.details.name for session_job in session_jobs]
   

1. まず、量子回路を記述します。 たとえば、次の回路ではランダム ビットが生成されます。

   import cirq
   
   q0 = cirq.LineQubit(0)
   q1 = cirq.LineQubit(1)
   circuit = cirq.Circuit(
       cirq.H(q0),  # H gate
       cirq.CNOT(q0, q1),
       cirq.measure(q0, key='q0'),
       cirq.measure(q1, key='q1')
   )
   print(circuit)
   

2. 次に、Quantum ワークスペース情報を使用して service オブジェクトを作成します。

   from azure.quantum.cirq import AzureQuantumService
   
   service = AzureQuantumService(
               resource_id = "", # add your resource ID
               location = "") # add your location
   

3. 任意の quantum target を選択します。 この例では、targetとして IonQ シミュレーターを使用しています。

   Note

   Cirq 回線では、IonQ または Quantinuum targetsのみを使用できます。

   target = service.get_target("ionq.simulator")
   

4. 次に、セッションを作成します。 たとえば、量子回路を 3 回実行して、 target.submit を使用して Cirq 回線を送信し、コードを 3 回繰り返すとします。実際のシナリオでは、同じコードではなく別のプログラムを送信できます。 workspace.list_session_jobsを使用して、セッション内のすべてのジョブの一覧を取得できます。 詳細については、「 セッションを管理する方法を参照してください。

   with target.open_session(name="Cirq Session") as session:
       target.submit(program=circuit, name="Job 1", repetitions=100) # First job submission
       target.submit(program=circuit, name="Job 2", repetitions=100) # Second job submission
       target.submit(program=circuit, name="Job 3", repetitions=100) # Third job submission
   
   session_jobs = session.list_jobs()
   [session_job.details.name for session_job in session_jobs]