kaiwu.cim package#

Module contents#

模块: cim

功能: 提供一系列SPQC求解器相关工具

class kaiwu.cim.CIMOptimizer(task_name, wait=False, interval=1, project_no=None, task_mode='optimization', sample_number=10)#

基类：IsingSolver, QuboSolver

CIM Optimizer Interface

CIMOptimizer 是一种用于求解 Ising 计算问题的优化器 (Optimizer)，它通过提交任务到 专用量子计算机 (SPQC, Special-Purpose Quantum Computer) 真机进行计算，并返回最优解。

主要功能包括:

  1. 任务提交: 将 Ising 矩阵任务上传至 SPQC 计算平台，并创建计算任务。

  2. 任务查询: 定期检查任务计算状态，获取计算结果。

  3. 缓存管理: 本地缓存已计算任务的结果，避免重复提交。

参数:

  • task_name (str) -- 任务名称

  • wait (bool, optional) -- 是否等待计算完成，默认为 False。

  • interval (int, optional) -- 轮询间隔时间（分钟），默认值为 1，最小值 1 分钟。

  • project_no (str, optional) -- 项目编号，值为CPQC-X中项目列表的项目ID, 用于创建项目下的任务

  • task_mode (str) -- 计算模式，默认为TaskMode.OPTIMIZATION, 可选值为 TaskMode.OPTIMIZATION, TaskMode.SAMPLING

  • sample_number (int) -- 采样次数, task_mode=TaskMode.SAMPLING时必填，默认值10，最小值10， 最大值2000

示例

>>> import numpy as np
>>> import kaiwu as kw
>>> from kaiwu.cim import TaskMode
>>> kw.common.CheckpointManager.save_dir = '/tmp'
>>> matrix = -np.array([[ 0. ,  1. ,  0. ,  1. ,  1. ],
...                     [ 1. ,  0. ,  0. ,  1.,   1. ],
...                     [ 0. ,  0. ,  0. ,  1.,   1. ],
...                     [ 1. ,  1.,   1. ,  0. ,  1. ],
...                     [ 1. ,  1.,   1. ,  1. ,  0. ]])
>>> optimizer = kw.cim.CIMOptimizer(
...                task_name='cim_optimizer_test',
...                task_mode=TaskMode.OPTIMIZATION
...             )  
>>> solution = optimizer.solve(matrix)  
>>> print(solution)  
array([[-1,  1,  1, -1, -1],
       [-1,  1,  1,  1, -1],
       [-1,  1,  1, -1,  1],
       [ 1, -1, -1, -1,  1],
       [ 1, -1,  1,  1, -1],
       [ 1, -1,  1, -1,  1],
       [ 1, -1,  1, -1, -1],
       [ 1, -1, -1,  1,  1],
       [-1, -1, -1,  1,  1],
       [ 1,  1,  1, -1, -1]], dtype=int8)
>>> kw.common.CheckpointManager.save_dir = None

备注

  1. 需要通过 CheckpointManager 设置中间文件保存路径 (save_dir)。

  2. 任务的唯一标识由 ising_matrix 和 task_name 共同决定，任何一项的变化都会创建新的任务。

  3. 同一个矩阵可以通过修改 task_name 创建不同的任务，若仅需查询结果，请确保 task_name 不变。

  4. 实例化CIMOptimizer时 task_name 必传

get_task_result(ising_matrix: ndarray) → dict#

获取任务结果

get_hamiltonian()#
返回:

当前解的哈密顿量值

返回类型:

hamiltonian (np.ndarray)

on_matrix_change()#

更新矩阵相关信息, 继承IsingSolver时可以实现。当处理的ising矩阵发生变化时，这个函数的实现会被调用，从而有机会做相应动作

set_matrix(ising_matrix)#

设置矩阵并更新相关内容

solve(ising_matrix=None, negtail_flip=True, sort_solutions=False)#

求解Ising矩阵

参数:

  • ising_matrix (np.ndarray) -- Ising矩阵

  • negtail_flip (bool) -- 是否进行负尾翻转

  • sort_solutions (bool) -- 是否对解进行排序

返回:

解向量

返回类型:

output (np.ndarray)

solve_qubo(*args, **kwargs)#
class kaiwu.cim.TaskMode#

基类：object

任务模式

OPTIMIZATION: 优化模式。原QUOTA模式 SAMPLING: 采样模式。原SAMPLE模式

OPTIMIZATION = 'optimization'#
SAMPLING = 'sampling'#
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