Hello World: Il Vostro Primo Circuito Quantistico

Costruite uno stato di Bell (due qubit entangled) ed eseguitelo in tre modi:

1. Simulazione ideale — risultati perfetti, nessun account richiesto
2. Simulazione con rumore — simula un dispositivo reale, nessun account richiesto
3. Hardware quantistico reale — richiede un account IBM Quantum

• Tutorials — step-by-step guides on algorithms, error mitigation, transpilation, and more
• Guides — reference material on running circuits, primitives, and the Qiskit Runtime
• Courses — structured learning paths from quantum basics to utility-scale computing
• Modules — deeper conceptual modules in computer science and quantum mechanics

1. Register at quantum.cloud.ibm.com/registration — no credit card required for the first 30 days
2. Create an API key at quantum.cloud.ibm.com (or at cloud.ibm.com/iam/apikeys)
3. Create an instance (free Open Plan) at Instances if you don't have one yet

Costruire il circuito

# Added by doQumentation — required packages for this notebook
!pip install -q qiskit qiskit-ibm-runtime

from qiskit import QuantumCircuit

qc = QuantumCircuit(2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure_all()

qc.draw(output="mpl")

Opzione 1: Simulazione ideale (nessun account richiesto)

Utilizza StatevectorSampler — un simulatore locale con risultati perfetti e privi di rumore.

from qiskit.primitives import StatevectorSampler

result = StatevectorSampler().run([qc], shots=1024).result()
counts = result[0].data.meas.get_counts()
counts

from qiskit.visualization import plot_histogram
plot_histogram(counts)

Opzione 2: Simulazione con rumore (nessun account richiesto)

Utilizza FakeManilaV2 — un simulatore locale che imita un vero dispositivo quantistico IBM, incluse le sue caratteristiche di rumore. Il circuito deve prima essere transpilato (adattato) al set di gate e alla connettività dei qubit del dispositivo.

from qiskit_ibm_runtime import SamplerV2
from qiskit_ibm_runtime.fake_provider import FakeManilaV2
from qiskit.transpiler.preset_passmanagers import generate_preset_pass_manager

backend = FakeManilaV2()
pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=1)
isa_qc = pm.run(qc)

result = SamplerV2(mode=backend).run([isa_qc], shots=1024).result()
counts = result[0].data.meas.get_counts()
counts

plot_histogram(counts)

Opzione 3: Hardware quantistico reale

Richiede un account IBM Quantum. Consultate Setting up your IBM Quantum account per i dettagli.

Se non avete ancora salvato le credenziali in questa sessione Binder, eseguite prima questo:

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

QiskitRuntimeService.save_account(
    channel="ibm_quantum_platform",
    token="<your-api-key>",
    instance="<your-crn>",
    set_as_default=True,
    overwrite=True,
)

Nota: I job su hardware reale possono richiedere del tempo a seconda dei tempi di coda. Se la cella è ancora in esecuzione, potete controllare lo stato del vostro job e vedere i risultati su quantum.cloud.ibm.com/workloads.

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService, SamplerV2
from qiskit.transpiler.preset_passmanagers import generate_preset_pass_manager

service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)
print(f"Running on {backend.name}")

pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=1)
isa_qc = pm.run(qc)

result = SamplerV2(mode=backend).run([isa_qc], shots=1024).result()
counts = result[0].data.meas.get_counts()
counts

plot_histogram(counts)

Cosa fare dopo?

• Tutorials — guide passo-passo su algoritmi, mitigazione degli errori, transpilazione e altro
• Courses — percorsi di apprendimento strutturati dalle basi quantistiche al calcolo su scala utility
• Local testing mode — eseguite la maggior parte dei notebook senza un account IBM Quantum