Support CUDA-Q kernels for CircuitToEinsum
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- python
调研方向
从 CircuitToEinsum API 文档开始，将其中的 Qiskit 示例与 issue 中的 CUDA-Q kernel 和 observe 示例进行比较。确定应如何表示 CUDA-Q 电路和参数绑定，包括未绑定的变分电路是否可行。完成标准是 CircuitToEinsum 接受所请求的 CUDA-Q 电路工作流，并采用明确的参数处理方案。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
For an upcoming demo, we need cuQuantum to accept CUDA-Q circuits into the CircuitToEinsum function here.
Here is an example of how to do this in Qiskit:
from cuquantum import cutensornet as cutn
from cuquantum import contract, CircuitToEinsum
import torch
from qiskit.circuit import QuantumCircuit, Parameter
num_qubits = 1
measurement_ops = 'Z'
light_cone = True
# Define the quantum circuit with one qubit and two parameters
theta = Parameter('θ')
phi = Parameter('φ')
circuit = QuantumCircuit(num_qubits)
circuit.rx(theta, 0)
circuit.ry(phi, 0)
parameters = [1,2]
circuit = circuit.bind_parameters({theta: parameters[0], phi: parameters[1]})
converter = CircuitToEinsum(circuit, backend='torch')
einsum_expression, tensor_operands = converter.expectation(measurement_ops, light_cone)
Note that you have to provide a bound circuit (circuit with values supplied for the variational gates).
It would be nice if we could support CircuitToEinsum to take in variational circuits that are unbound but I'm guessing that the einsum expression will look different for different parameter values and hence this is not feasible?
In CUDA-Q, the corresponding code looks like this:
import cudaq
from typing import List
cudaq.set_target("nvidia")
@cudaq.kernel
def kernel(angles: List[float]):
qubit = cudaq.qubit()
rx(angles[0], qubit)
ry(angles[1], qubit)
hamiltonian = cudaq.spin.z(0)
parameters = [1, 2]
expectation_value = cudaq.observe(kernel, hamiltonian, parameters).expectation()
Note how the binding of the parameters happens in the observe call. How do we deal with this? @1tnguyen @bettinaheim
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