Introduzione alle Qiskit Functions

Notes

• Le Qiskit Functions sono una funzionalità sperimentale disponibile solo per gli utenti dei piani IBM Quantum® Premium, Flex e On-Prem (tramite l'API di IBM Quantum Platform). Sono in stato di rilascio in anteprima e soggette a modifiche.

Le Qiskit Functions semplificano e accelerano la scoperta di algoritmi su scala utility e lo sviluppo di applicazioni, astraendo alcune fasi del flusso di lavoro per lo sviluppo di software quantistico. In questo modo, le Qiskit Functions liberano il tempo normalmente dedicato alla scrittura manuale di codice e alla messa a punto degli esperimenti.

Catalogo delle Qiskit Functions

Le funzioni esistono in due forme:

Tipo	Cosa fa?	Esempi di input e output	A chi è destinata?
Circuit function	Interfaccia semplificata per eseguire circuiti. Astrae transpilazione, soppressione degli errori e mitigazione degli errori	Input: oggetti PUB astratti Output: valori di aspettazione mitigati	Ricercatori che usano Qiskit per scoprire nuovi algoritmi e applicazioni, senza dover ottimizzare per l'hardware o gestire gli errori. Le Circuit functions possono essere usate per costruire application functions personalizzate.
Application function	Copre attività di livello più elevato, come l'esplorazione di algoritmi e casi d'uso specifici per dominio. Astrae il flusso di lavoro quantistico per risolvere compiti, con input e output classici	Input: molecole, grafi Output: energia dello stato fondamentale ed eccitato, valori ottimali per la funzione di costo	Ricercatori in ambiti non quantistici, che integrano il calcolo quantistico in flussi di lavoro classici su larga scala esistenti, senza dover mappare dati classici su circuiti quantistici.

Le funzioni sono fornite da IBM® e da partner terzi. Ciascuna è ottimizzata per specifiche caratteristiche di workload e offre opzioni di ottimizzazione delle prestazioni uniche.

Panoramica delle funzioni disponibili

Circuit functions

Nome	Fornitore	Uso consigliato	Vantaggi esclusivi
Tensor-Network Error Mitigation Guida Riferimento API Licenza	Algorithmiq	Workload con osservabili a basso peso e circuiti senza cicli.	Riduce l'overhead di misurazione e la varianza, superando le baseline standard di mitigazione degli errori come Zero Noise Extrapolation (ZNE) e Probabilistic Error Cancellation (PEC) per le classi di circuiti rilevanti.
QESEM: Error Suppression and Error Mitigation Guida Riferimento API	Qedma	Workload che includono circuiti con gate frazionari o parametrizzati, osservabili ad alto peso e flussi di lavoro che richiedono valori di aspettazione non distorti e stime accurate dei tempi di esecuzione.	Produce valori di aspettazione non distorti con varianza e overhead di risorse inferiori, superando ZNE e PEC per le classi di circuiti rilevanti.
Performance Management Guida Riferimento API Licenza	Q-CTRL	Workload che contengono circuiti parametrici, circuiti profondi o che richiedono molte esecuzioni di circuiti.	Applica automaticamente la soppressione degli errori guidata dall'AI agli algoritmi quantistici, massimizzando le prestazioni dei dispositivi IBM per fornire risultati accurati riducendo il numero di shot, il tempo di calcolo e i costi richiesti. Metodo a zero overhead che migliora l'accuratezza dell'esecuzione per le primitive Sampler ed Estimator, compatibile con osservabili di qualsiasi peso.
Orbit Guida Riferimento API	Quantum Elements	Workload che contengono periodi di inattività o intervalli di scheduling, inclusi circuiti statici e dinamici come correzione degli errori quantistici, misurazione a metà circuito, algoritmi oracolari, algoritmi quantistici variazionali e simulazione hamiltoniana.	Combina transpilazione ottimizzata, dynamical decoupling e mitigazione degli errori di misura in un flusso di lavoro unificato per migliorare le prestazioni dei circuiti sull'hardware IBM Quantum. Applica una soppressione degli errori a basso overhead che preserva la logica originale del circuito senza tempo aggiuntivo di pre-elaborazione quantistica o classica, così che gli utenti possano abilitare, disabilitare o confrontare ciascuna tecnica rispetto al circuito grezzo.

Application functions

Nome	Fornitore	Uso consigliato	Vantaggi esclusivi
QUICK-PDE Guida Riferimento API Licenza	ColibriTD	Usa il calcolo quantistico per PDE multi-fisica. Prepara flussi di lavoro di simulazione per hardware quantistico, mantenendo il pieno controllo sui parametri di modellazione sia quantistici che fisici.	Offre un robusto framework VQA ibrido che fornisce soluzioni PDE precise e scalabili tramite codifica avanzata della soluzione e metodi spettrali, rappresentando un punto di ingresso ideale per i team che vogliono sviluppare capacità di simulazione quantum-ready.
Quantum Portfolio Optimizer Guida Riferimento API Licenza	Global Data Quantum	Workload di ottimizzazione finanziaria, alla ricerca di strategie di portafoglio ottimali nel tempo minimizzando il rischio e massimizzando i rendimenti, con possibilità di back-testing delle strategie di trading.	Risolve problemi di ottimizzazione combinatoria tramite un adattamento altamente specializzato dell'algoritmo quantistico VQE per questo caso d'uso finanziario, usando strategie di esecuzione ottimizzate e ottimizzatori dedicati, insieme a tecniche di mitigazione degli errori consapevoli del rumore, adattate all'ottimizzazione di portafoglio.
HI-VQE Chemistry Guida Riferimento API Licenza	Qunova Computing	Workload in chimica computazionale, simulazione molecolare, scienza dei materiali o qualsiasi simulazione hamiltoniana che richieda la soluzione di problemi di struttura elettronica a molti corpi.	Risolve strutture elettroniche molecolari usando SQD migliorato, raggiungendo l'accuratezza chimica (1 kcal/mol, 1,6 mHa) per problemi modellati con 40-60 qubit, superando alcune soluzioni classiche su supercomputer o lo SQD standard in velocità di convergenza o accuratezza, rispettivamente, di ordini di grandezza.
Iskay Quantum Optimizer Guida Riferimento API Licenza	Kipu Quantum	Workload di ottimizzazione come schedulazione, logistica, routing e problemi QUBO/HUBO.	Metodi classici di pre- e post-elaborazione regolabili integrati per la routine di ottimizzazione quantistica. Offre un vantaggio in termini di tempo di esecuzione rispetto ai solutori classici (CPLEX, simulated annealing e tabu search) su benchmark HUBO selezionati. Market Split ms_5_100, una sfida difficile, risolto in poche ore (vedi questo tutorial).
Singularity Machine Learning Guida Riferimento API Licenza	Multiverse Computing	Flussi di lavoro classici di classificazione tramite machine learning che potrebbero beneficiare di una maggiore accuratezza o efficienza computazionale sfruttando l'ottimizzazione quantistica eseguita su hardware IBM.	Offre un'accuratezza comparabile o superiore a modelli classici come Random Forest o XGBoost, operando con un numero significativamente inferiore di learner e un ensemble più compatto. Basato su votazione ottimizzata quantisticamente, seleziona i learner più informativi e affina i confini decisionali, risultando in maggiore efficienza, minore complessità del modello e prestazioni più robuste.
Optimization Solver Guida Riferimento API Licenza	Q-CTRL	Problemi di ottimizzazione binaria o qualsiasi problema combinatorio mappabile su una funzione di costo binaria. Sono supportate funzioni di costo di qualsiasi ordine e dimensioni di problema fino alla scala massima del dispositivo.	Soluzione di ottimizzazione quantistica end-to-end consapevole del rumore, che consente input di definizioni di problema ad alto livello e trova automaticamente soluzioni accurate a problemi combinatori classicamente difficili su hardware quantistico su scala utility. Astrae la complessità gestendo la soppressione degli errori, la mappatura efficiente e l'ottimizzazione ibrida quantistico-classica per risolvere compiti di ottimizzazione all'intera scala del dispositivo senza richiedere una profonda esperienza quantistica.
Parity Twine Optimizer Guida Riferimento API	ParityQC	Workload di ottimizzazione che beneficiano di un numero ridotto di gate e di una minore profondità del circuito, consentendo dimensioni di problema rilevanti per l'industria che non sono realizzabili con i metodi di transpilation standard, ricchi di SWAP.	Utilizza il metodo Parity Twine, basato sulla Parity Architecture, per minimizzare il numero di gate a due qubit e la profondità del circuito tenendo conto della connettività del dispositivo, implementando interazioni non locali senza gate SWAP. Automatizza i passaggi di transpilation con un input minimo da parte dell'utente e utilizza un efficiente approccio QAOA a profondità uno per ottenere i parametri ottimali del circuito su una CPU, minimizzando il tempo di esecuzione QPU richiesto.
Constrained Quantum Optimizer Guida Riferimento API	Aqarios	Problemi di ottimizzazione binaria vincolata forniti come file LP, file MPS o modello Luna, in particolare quelli con vincoli one-hot o set-packing.	Risolve direttamente problemi di ottimizzazione binaria vincolata, imponendo nativamente vincoli one-hot e set-packing tramite XY-mixer invece di termini di penalità, il che riduce lo spazio di ricerca al sottospazio ammissibile e migliora la qualità delle soluzioni. Gestisce automaticamente la riformulazione, la sintesi del circuito, la transpilation e l'esecuzione sull'hardware usando il warm-starting iterativo dell'algoritmo FlexQAOA, senza addestramento di parametri variazionali.