高性能计算集群云服务

当涉及到处理复杂的量子计算和模拟任务时，高性能计算集群成为了不可或缺的工具。

与个人电脑的单进程计算方式不同，高性能计算集群采用分布式计算算法，意味着计算任务可以被分解成多个子任务，并在集群中的多个计算节点上并行执行，从而大大提升了计算效率和速度。这对于处理复杂的量子计算任务尤为重要，因为量子线路模拟往往涉及大量的计算和存储需求。通过分布式计算，我们能够将这些庞大的计算任务分解成更小的部分，在多个节点上同时进行处理，从而显著缩短了计算时间。

本源量子的高性能计算集群提供多种功能强大的虚拟机计算后端，针对不同的量子计算模型和算法进行了优化，适用于不同情况下的量子线路模拟需求，我们引入 QCloud 来提交任务和查询计算计算结果。

class QCloud(QuantumMachine)

量子云计算集群任务管理类，用于管理集群计算，提交任务并获取结果。

参数:: None (None) -- 无参数。

__init__()

创建一个 Quantum Cloud 虚拟机实例。

返回:: 无返回值。
返回类型:: None

full_amplitude_measure(prog, shot, task_name='QPanda Experiment')

对给定量子线路执行全振幅采样测量，返回测量结果的概率分布。

参数:

prog (QProg) -- 要执行的量子线路。
shot (int) -- 测量的次数。
task_name (str, optional) -- 任务名称，默认为 'QPanda Experiment'。

返回:

各测量结果的概率分布。

返回类型:

Dict[str, float]

full_amplitude_pmeasure(prog, qvec, task_name='QPanda Experiment')

对给定量子线路执行全振幅概率测量，测量结果只考虑指定的测量比特，返回测量结果的概率分布。

参数:

prog (QProg) -- 要执行的量子线路。
qvec (List[int]) -- 指定的测量比特列表。
task_name (str, optional) -- 任务名称，默认为 'QPanda Experiment'。

返回:

各测量结果的概率分布。

返回类型:

Dict[str, float]

get_expectation(prog, hamiltonian, qvec, task_name='QPanda Experiment')

该方法在给定的量子线路下，根据指定的哈密顿量，计算量子态的期望值。

参数:

prog (QProg) -- 要执行的量子线路。
hamiltonian (List[Tuple[Dict[int, str], float]]) -- 哈密顿量的项和系数组成的列表。
qvec (QVec) -- 用于计算期望值的量子比特列表。
task_name (str, optional) -- 任务名称，默认为 'QPanda Experiment'。

返回:

计算得到的期望值。

返回类型:

float

init_qvm(token: str, is_logged: bool = False, use_bin_or_hex: bool = True, enable_pqc_encryption=False, request_time_out: int = 100)

该方法用于初始化 QVM 服务，提供必要的用户身份验证令牌和其他参数。可选参数用于配置 QVM 的行为，例如是否记录操作，以及在处理二进制和十六进制字符串时是否使用默认设置。

参数:

token (str) -- 用户身份验证令牌。
is_logged (bool, optional) -- 是否在控制台上记录 QVM 操作（默认为 False）。
use_bin_or_hex (bool, optional) -- 是否在处理二进制和十六进制字符串时使用默认设置（默认为 True）。
enable_pqc_encryption -- 是否启用混合加密算法对数据传输进行加密（默认为 False）
request_time_out (int, optional) -- 请求超时时间，以秒为单位（默认为 100）。

noise_measure(prog, shot, task_name='QPanda Experiment')

对给定量子线路执行带噪声的测量，返回测量结果的概率分布，需要提前设置噪声模型和参数

参数:

prog (QProg) -- 要执行的量子线路。
shot (int) -- 测量的次数。
task_name (str, optional) -- 任务名称，默认为 'QPanda Experiment'。

返回:

各测量结果的概率分布。

返回类型:

Dict[str, float]

partial_amplitude_pmeasure(prog, amp_vec, task_name='QPanda Experiment')

对给定量子线路执行部分振幅测量，返回测量结果的概率幅值分布。

参数:

prog (QProg) -- 要执行的量子线路。
amp_vec (List[str]) -- 部分振幅测量的振幅向量。
task_name (str, optional) -- 任务名称，默认为 'QPanda Experiment'。

返回:

各测量结果的概率幅值分布。

返回类型:

Dict[str, complex]

set_noise_model(arg0, arg1, arg2)

该方法用于设置量子虚拟机的噪声模型，包括噪声模型本身和相关的噪声参数。

参数:

arg0 (NoiseModel) -- 噪声模型。
arg1 (List[float]) -- 噪声参数列表。
arg2 (List[float]) -- 噪声参数列表。

返回:

无返回值。

返回类型:

None

single_amplitude_pmeasure(prog, amplitude, task_name='QPanda Experiment')

对给定量子线路执行单振幅测量，返回测量结果的概率幅值。

参数:

prog (QProg) -- 要执行的量子线路。
amplitude (str) -- 单振幅测量的振幅。
task_name (str, optional) -- 任务名称，默认为 'QPanda Experiment'。

返回:

测量结果的概率幅值。

返回类型:

complex

我们以简单的量子线路为例，导入必要的库，然后是初始化和设置用户信息过程，用户可以在本源量子云官网 QCloud_免费注册获取用户标识符,参考真实芯片计算服务章节内容

from pyqpanda import *
import numpy as np

# 通过QCloud()创建量子云虚拟机
QCM = QCloud()

# 通过传入当前用户的token来初始化
QCM.init_qvm("608e020100301006072a8648ce3d020106052b8104001c041730150201010410634a5b6d0a2a9a2b03b9d7c17c57405f/13082")

然后是构建量子线路，对于需要采样测量的量子线路需要插入测量节点

qlist = QCM.qAlloc_many(6)
clist = QCM.cAlloc_many(6)

measure_prog = QProg()
measure_prog << hadamard_circuit(qlist)\
             << CZ(qlist[1], qlist[5])\
             << Measure(qlist[0], clist[0])\
             << Measure(qlist[1], clist[1])

pmeasure_prog = QProg()
pmeasure_prog << hadamard_circuit(qlist)\
              << CZ(qlist[1], qlist[5])\
              << RX(qlist[2], np.pi / 4)\
              << RX(qlist[1], np.pi / 4)\

接下来就是提交计算任务和获取结果：

full_amplitude_measure(全振幅蒙特卡洛测量操作) ：
result0 = QCM.full_amplitude_measure(measure_prog, 100) print(result0)
需要传入的第二个参数是测量次数，输出结果如下,左侧是量子态的二进制表示，右边表示测量次数对应的概率：
{'00': 0.263, '01': 0.255, '10': 0.241, '11': 0.241}

full_amplitude_pmeasure(全振幅概率测量操作) ：

result1 = QCM.full_amplitude_pmeasure(pmeasure_prog, [0, 1, 2])
print(result1)

需要传入的第二个参数是测量的比特，输出结果如下,左侧是量子态的二进制表示，右边表示测量对应的概率：

{'000': 0.12499999999999988,
 '001': 0.12499999999999988,
 '010': 0.12499999999999988,
 '011': 0.12499999999999988,
 '100': 0.12499999999999988,
 '101': 0.12499999999999988,
 '110': 0.12499999999999988,
 '111': 0.12499999999999988}

partial_amplitude_pmeasure(部分振幅概率测量操作) ：

result2 = QCM.partial_amplitude_pmeasure(pmeasure_prog, ["0", "1", "2"])
print(result2)
需要传入的第二个参数是测量的量子态振幅的十进制表示，输出结果如下,左侧是量子态振幅的十进制表示，右边表示复数形式的振幅值：
{'0': (0.08838832192122936-0.08838833495974541j),
 '1': (0.08838832192122936-0.08838833495974541j),
 '2': (0.08838832192122936-0.08838833495974541j)}

single_amplitude_pmeasure(单振幅概率测量操作) ：
result3 = QCM.single_amplitude_pmeasure(pmeasure_prog, "0") print(result3)
需要传入的第二个参数是测量的振幅（十进制表示），输出结果如下,只会输出一个量子态对应的复数形式的振幅值：
(0.08838833056846361-0.08838833850593952j)

noise_measure(噪声虚拟机测量操作) ：

QCM.set_noise_model(NoiseModel.BIT_PHASE_FLIP_OPRATOR, [0.01], [0.02])
result4 = QCM.noise_measure(measure_prog, 100)
print(result4)
通过 set_noise_model 设置噪声参数，第一个参数是噪声模型，后面分别是单门噪声参数和双门噪声参数，噪声模型的定义如下：
enum NOISE_MODEL
{
    DAMPING_KRAUS_OPERATOR,
    DEPHASING_KRAUS_OPERATOR,
    DECOHERENCE_KRAUS_OPERATOR_P1_P2,
    BITFLIP_KRAUS_OPERATOR,
    DEPOLARIZING_KRAUS_OPERATOR,
    BIT_PHASE_FLIP_OPRATOR,
    PHASE_DAMPING_OPRATOR,
    DECOHERENCE_KRAUS_OPERATOR,
    PAULI_KRAUS_MAP,
    KRAUS_MATRIX_OPRATOR,
    MIXED_UNITARY_OPRATOR,
};
可以通过pyqpanda的枚举类 NoiseModel 来获取，该接口输出结果如下,左侧是量子态的二进制表示，右边表示测量对应的概率：
{'00': 0.27,
 '01': 0.22,
 '10': 0.21,
 '11': 0.30}