Einführung
Dieser Kurs bietet eine fokussierte Einführung in den variationellen Quanten-Eigenwertlöser (VQE), einschließlich der Anwendung von VQE in der Chemie. Er richtet sich an technische Fachleute im Bereich Quantencomputing, die Quantencomputing auf chemische, biochemische oder biophysikalische Probleme anwenden möchten. Der Kurs behandelt wichtige Bestandteile einer VQE-Berechnung, darunter:
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Hamiltonian
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Ansatz
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Klassischer Optimierer
All diese Elemente werden zusammengeführt, um VQE-Berechnungen auf IBM Quantum Primitives aufzubauen, hauptsächlich mit Estimator. Informationen zu Primitives findest du in der Dokumentation. Beim Aufbau einer VQE-Berechnung folgen wir dem standardmäßigen Qiskit-Patterns-Framework:
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Klassische Eingaben auf ein Quantenproblem abbilden
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Problem für die Quantenausführung optimieren
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Mit IBM Quantum Primitives ausführen
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Nachbearbeiten und Ergebnis in klassischem Format zurückgeben
Erklärungen zum Framework findest du an verschiedenen Stellen dieses Kurses; eine vollständige Erläuterung mit Beispielen zu Qiskit Patterns bietet diese Dokumentation.
Wir empfehlen, etwa 6–10 Stunden für den Abschluss dieses Kurses einzuplanen. Videos und Lektüre nehmen voraussichtlich zwei Stunden in Anspruch. Die verbleibende Zeit ist für das Ausführen und Anpassen von Code-Zellen, das Bearbeiten von Quiz-Fragen und das Lesen verlinkter Dokumentation vorgesehen.
IBM Quantum® bietet weitere Weiterbildungsangebote rund um VQE an. Wenn du bereits mit den VQE-Komponenten vertraut bist und sie einfach in der Praxis anwenden möchtest, sieh dir unser Tutorial an: Grundzustandsenergie-Schätzung der Heisenberg-Kette mit VQE.
Überblick über VQE
Zum Einstieg in VQE sehen wir uns dieses Überblicksvideo an. Es wird von Dr. Victoria Lipinska präsentiert, IBM Quantum Americas Lead for Quantum Innovation Centers.
Du erfährst, was VQE ist, was es leisten kann und warum es im Vergleich zu anderen Quantencomputing-Algorithmen voraussichtlich besonders nützlich für die nahe Zukunft ist.
Referenzen
Die folgenden Artikel werden im obigen Video referenziert.