Modellierung von ener fließenda nicht-viskosa Flüssigkeit mit QUICK-PDE

Hinweis

Qiskit Functions send ene experimentelle Funktion, die bloß für Benutzer vom IBM Quantum® Premium Plan, Flex Plan und On-Prem (via IBM Quantum Platform API) Plan verfügbar isch. Sie befinded sich im Preview-Release-Status und könned sich ändera.

Nutzungsschätzung: 50 Minuta auf emm Heron r2-Prozessor. (HINWEIS: Des isch bloß ene Schätzung. Dei Laufzeit kann variiera.)

Beachted, dass die Ausführungszeit von dere Funktion im Allgemeina mehr als 20 Minuta beträgt, daher könnet des Tutorial möglicherweise in zwei Abschnitte unterteilt werra: den erschta, in dem mr's durchlesed und die Jobs started, und den zwetta einige Stunda später (um den Jobs gnuag Zeit zur Fertigstellung zu geba), um mit den Ergebnissa der Jobs z'schaffa.

Hintergrund

Dieses Tutorial isch dazu da, auf einführendem Niveau z'zeiga, wie die QUICK-PDE-Funktion verwendet wird, um komplexe Multi-Physik-Probleme auf 156Q Heron R2 QPUs unter Verwendung vom ColibriTDs H-DES (Hybrid Differential Equation Solver) z'lösa. Der zugrunde liegende Algorithmus wird im H-DES-Paper beschrieba. Beachted, dass derre Solver au nicht-lineare Gleichunga lösa kann.

Multi-Physik-Probleme – darunter Strömungsdynamik, Wärmediffusion und Material- deformation, um bloß einige z'nenna – könned allgegenwärtig durch partielle Differentialgleichunga (PDEs) beschrieba werra.

Solche Probleme send für verschiedene Industrie hochrelevant und stelled en wichtige Zweig der angewandte Mathematik dar. Die Lösung nicht-linearer multivariater gekoppelter PDEs mit klassische Werkzeuge bleibt jedoch aufgrund der Anforderung ener exponentiell große Menge an Ressource herausfordernd.

Dese Funktion isch für Gleichunga mit zunehmender Komplexität und Variabla geeignet und isch der erschte Schritt, um Möglichkeita z'erschließa, die einst als unlösbar galted. Um en durch PDEs modelliertes Problem vollständig z'beschreiba, isch es nötig, die Anfangs- und Randbedingunga z'kenna. Die könned die Lösung der PDE und den Weg zur Findung ihrer Lösung stark verändra.

Dieses Tutorial zeigt, wie mr:

1. Die Parameter der Anfangsbedingungsfunktion definiert.
2. Die Qubit-Anzahl (verwendet zur Codierung der Funktion der Differentialgleichung), Tiefe und Shot-Anzahl anpasset.
3. QUICK-PDE ausführet, um die zugrunde liegende Differentialgleichung z'lösa.

Anforderunga

Stell vor dem Anfang von diesem Tutorial sicher, dass des Folgende installiert isch:

• Qiskit SDK v2.0 oder höher (pip install qiskit)
• Qiskit Functions Catalog (pip install qiskit-ibm-catalog)
• Matplotlib (pip install matplotlib)
• Zugang zur QUICK-PDE-Funktion. Füll des Formular aus, um Zugang anzufordera.

Setup

Authentifizier dich mit deim API-Schlüssel und wähl die Funktion so aus:

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

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from qiskit_ibm_catalog import QiskitFunctionsCatalog

catalog = QiskitFunctionsCatalog(
    channel="ibm_quantum_platform",
    instance="INSTANCE_CRN",
    token="YOUR_API_KEY",  # Use the 44-character API_KEY you created and saved from the IBM Quantum Platform Home dashboard
)

quick = catalog.load("colibritd/quick-pde")

Schritt 1: Eigenschaften vom z'lösenda Problem festlega

Dieses Tutorial behandlet die Benutzererfahrung aus zwei Perspektive: des physikalische Problem, des durch die Anfangsbedingunga bestimmt wird, und die algorithmische Komponente zur Lösung von emm Strömungsdynamikbeispiel auf emm Quantencomputer.

Computational Fluid Dynamics (CFD) hot en breites Anwendungsspektrum, und daher isch es wichtig, die zugrunde liegende PDEs z'studiera und z'lösa. En wichtige Familie von PDEs send die Navier-Stokes-Gleichunga, des send en System nichtlinearer partieller Differentialgleichunga, die die Bewegung von Flüssigkeita beschreibed. Se send hochrelevant für wissenschaftliche Probleme und technische Anwendunga.

Unter bestimmte Bedingunga reduzierend sich die Navier-Stokes-Gleichunga auf die Burgers-Gleichung, ene Konvektions-Diffusions-Gleichung, die Phänomene beschreibt, die in Strömungsdynamik, Gasdynamik und nichtlinearer Akustik auftreted, um bloß einige z'nenna, indem se dissipative Systeme modelliert.

Die eindimensionale Version der Gleichung hängt von zwei Variabla ab: $t \in \mathbb{R}_{\geq 0}$ modelliert die zeitliche Dimension, $x \in \mathbb{R}$ repräsentiert die räumliche Dimension. Die allgemeine Form der Gleichung wird die viskose Burgers-Gleichung gnennt und lautet:

$\frac{\partial u}{\partial t} + u \frac{\partial u}{\partial x} = \nu \frac{\partial^2 u}{\partial^2 x},$

wobei $u(x,t)$ des Fluidgeschwindigkeitsfeld an enere gegebene Position $x$ und Zeit $t$ isch, und $\nu$ die Viskosität der Flüssigkeit isch. Viskosität isch ene wichtige Eigenschaft ener Flüssigkeit, die ihre ratenabhängige Widerstand gegen Bewegung oder Verformung misst, und daher spielt se ene entscheidende Rolle bei der Bestimmung der Dynamik ener Flüssigkeit. Wenn die Viskosität der Flüssigkeit null isch ($\nu$ = 0), wird die Gleichung zu enere Erhaltungsgleichung, die Diskontinuitäta (Stoßwella) entwickla kann, aufgrund vom Fehla von ihrem innere Widerstand. In dem Fall wird die Gleichung als inviskose Burgers-Gleichung bezeichnet und isch en Spezialfall enere nichtlinearer Wellengleichung.

Streng gnomma treted inviskose Strömunge in der Natur ned auf, aber bei der Modellierung aerodynamischer Strömunge kann die Verwendung ener inviskosen Beschreibung vom Problem aufgrund vom infinitesimalen Transporteffekt nützlich sei. Überraschenderweise befasst sich mehr als 70% der aerodynamischen Theorie mit inviskosen Strömunge.

Dieses Tutorial verwendet die inviskose Burgers-Gleichung als CFD-Beispiel zur Lösung auf IBM® QPUs mit QUICK-PDE, geba durch die Gleichung:

$\frac{\partial u}{\partial t} + u\frac{\partial u}{\partial x} = 0$

Die Anfangsbedingung für des Problem isch auf ene lineare Funktion gsetzt: $u(t=0,x) = ax + b,\text{ mit }a,b\in\mathbb{R}$ wobei $a$ und $b$ beliebige Konstante send, die die Form der Lösung beeinflussed. Mr könned $a$ und $b$ anpassa und segn, wie se den Lösungsprozess und die Lösung beeinflussed.

job = quick.run(
    use_case="cfd",
    physical_parameters={"a": 1.0, "b": 1.0},
)

print(job.result())

{'functions': {'u': array([[1.        , 0.96112378, 0.9230742 , 0.88616096, 0.85058445,
        0.81644741, 0.78376878, 0.75249908, 0.72253689, 0.69374562,
        0.66597013, 0.63905258, 0.61284684, 0.58723093, 0.56211691,
        0.53745752, 0.51324915, 0.48953036, 0.46637547, 0.44388257,
        0.4221554 , 0.40127848, 0.38128488, 0.36211604, 0.34357308,
        0.32525895, 0.30651089, 0.28632252, 0.26325504, 0.23533692],
       [1.2375    , 1.19267729, 1.14850734, 1.10544526, 1.06382155,
        1.02385326, 0.98565757, 0.94926734, 0.91464784, 0.88171402,
        0.85034771, 0.82041411, 0.79177677, 0.76431068, 0.73791248,
        0.71250742, 0.68805224, 0.66453346, 0.64196021, 0.62035121,
        0.59971506, 0.5800232 , 0.56117499, 0.54295419, 0.52497612,
        0.50662498, 0.48698059, 0.4647339 , 0.43809065, 0.40466247],
       [1.475     , 1.4242308 , 1.37394048, 1.32472956, 1.27705866,
        1.23125911, 1.18754636, 1.1460356 , 1.10675879, 1.06968242,
        1.03472529, 1.00177563, 0.9707067 , 0.94139043, 0.91370806,
        0.88755732, 0.86285533, 0.83953655, 0.81754494, 0.79681986,
        0.77727473, 0.75876792, 0.74106511, 0.72379234, 0.70637915,
        0.687991  , 0.66745028, 0.64314527, 0.61292625, 0.57398802],
       [1.7125    , 1.65578431, 1.59937362, 1.54401386, 1.49029576,
        1.43866495, 1.38943515, 1.34280386, 1.29886974, 1.25765082,
        1.21910288, 1.18313715, 1.14963664, 1.11847019, 1.08950364,
        1.06260722, 1.03765842, 1.01453964, 0.99312968, 0.97328851,
        0.95483439, 0.93751264, 0.92095522, 0.90463049, 0.88778219,
        0.86935702, 0.84791997, 0.82155665, 0.78776186, 0.74331358],
       [1.95      , 1.88733782, 1.82480676, 1.76329816, 1.70353287,
        1.6460708 , 1.59132394, 1.53957212, 1.49098069, 1.44561922,
        1.40348046, 1.36449867, 1.32856657, 1.29554994, 1.26529921,
        1.23765712, 1.21246152, 1.18954273, 1.16871442, 1.14975716,
        1.13239406, 1.11625736, 1.10084533, 1.08546864, 1.06918523,
        1.05072304, 1.02838966, 0.99996803, 0.96259746, 0.91263913]])}, 'samples': {'t': array([0.        , 0.03275862, 0.06551724, 0.09827586, 0.13103448,
       0.1637931 , 0.19655172, 0.22931034, 0.26206897, 0.29482759,
       0.32758621, 0.36034483, 0.39310345, 0.42586207, 0.45862069,
       0.49137931, 0.52413793, 0.55689655, 0.58965517, 0.62241379,
       0.65517241, 0.68793103, 0.72068966, 0.75344828, 0.7862069 ,
       0.81896552, 0.85172414, 0.88448276, 0.91724138, 0.95      ]), 'x': array([0.    , 0.2375, 0.475 , 0.7125, 0.95  ])}}

Schritt 2 (falls erforderlich): Problem für d'Ausführung auf Quantenhardware optimiera

Standardmäßig verwendet der Solver physikalisch informierte Parameter, des send initiale Schaltungsparameter für en gegebene Qubit-Anzahl und -Tiefe, von dene unser Solver ausgehen wird.

Die Shots send au Teil der Parameter mit emm Standardwert, da deren Feinabstimmung wichtig isch.

Abhängig von der Konfiguration, die gelöst werre soll, müssed die Parameter vom Algorithmus möglicherweise angepasst werra, um zufriedenstellende Lösunge z'erziela; zum Beispiel kann es mehr oder weniger Qubits pro Variable $t$ und $x$ erfordera, abhängig von $a$ und $b$. Des Folgende passt die Anzahl der Qubits pro Funktion pro Variable, die Tiefe pro Funktion und die Anzahl der Shots an.

Mr könned au segn, wie des Backend und den Ausführungsmodus spezifiziert wird.

Darüber hinaus könned physikalisch informierte Parameter den Optimierungsprozess in d'falsche Richtung lenkra; in dem Fall könned mr des deaktiviera, indem die initialization-Strategie auf "RANDOM" gsetzt wird.

job_2 = quick.run(
    use_case="cfd",
    physical_parameters={"a": 0.5, "b": 0.25},
    nb_qubits={"u": {"t": 2, "x": 1}},
    depth={"u": 3},
    shots=[500, 2500, 5000, 10000],
    initialization="RANDOM",
    backend="ibm_kingston",
    mode="session",
)

print(job_2.result())

{'functions': {'u': array([[0.25      , 0.24856543, 0.24687708, 0.2449444 , 0.24277686,
        0.24038389, 0.23777496, 0.23495952, 0.23194702, 0.22874691,
        0.22536866, 0.22182171, 0.21811551, 0.21425952, 0.2102632 ,
        0.20613599, 0.20188736, 0.19752675, 0.19306361, 0.18850741,
        0.18386759, 0.1791536 , 0.17437491, 0.16954096, 0.16466122,
        0.15974512, 0.15480213, 0.1498417 , 0.14487328, 0.13990632],
       [0.36875   , 0.36681313, 0.36457201, 0.36203594, 0.35921422,
        0.35611615, 0.35275103, 0.34912817, 0.34525687, 0.34114643,
        0.33680614, 0.33224532, 0.32747327, 0.32249928, 0.31733266,
        0.31198271, 0.30645873, 0.30077002, 0.29492589, 0.28893564,
        0.28280857, 0.27655397, 0.27018116, 0.26369944, 0.2571181 ,
        0.25044645, 0.24369378, 0.23686941, 0.22998264, 0.22304275],
       [0.4875    , 0.48506084, 0.48226695, 0.47912748, 0.47565158,
        0.47184841, 0.46772711, 0.46329683, 0.45856672, 0.45354594,
        0.44824363, 0.44266894, 0.43683103, 0.43073904, 0.42440212,
        0.41782942, 0.4110301 , 0.4040133 , 0.39678818, 0.38936388,
        0.38174955, 0.37395435, 0.36598742, 0.35785791, 0.34957498,
        0.34114777, 0.33258544, 0.32389713, 0.315092  , 0.30617919],
       [0.60625   , 0.60330854, 0.59996188, 0.59621902, 0.59208895,
        0.58758067, 0.58270318, 0.57746549, 0.57187658, 0.56594545,
        0.55968112, 0.55309256, 0.54618879, 0.53897879, 0.53147158,
        0.52367614, 0.51560147, 0.50725658, 0.49865046, 0.48979211,
        0.48069053, 0.47135472, 0.46179367, 0.45201638, 0.44203186,
        0.4318491 , 0.42147709, 0.41092485, 0.40020136, 0.38931562],
       [0.725     , 0.72155625, 0.71765682, 0.71331056, 0.70852631,
        0.70331293, 0.69767926, 0.69163414, 0.68518643, 0.67834497,
        0.6711186 , 0.66351618, 0.65554655, 0.64721855, 0.63854104,
        0.62952285, 0.62017284, 0.61049986, 0.60051274, 0.59022035,
        0.57963151, 0.56875509, 0.55759992, 0.54617486, 0.53448874,
        0.52255042, 0.51036875, 0.49795257, 0.48531072, 0.47245205]])}, 'samples': {'t': array([0.        , 0.03275862, 0.06551724, 0.09827586, 0.13103448,
       0.1637931 , 0.19655172, 0.22931034, 0.26206897, 0.29482759,
       0.32758621, 0.36034483, 0.39310345, 0.42586207, 0.45862069,
       0.49137931, 0.52413793, 0.55689655, 0.58965517, 0.62241379,
       0.65517241, 0.68793103, 0.72068966, 0.75344828, 0.7862069 ,
       0.81896552, 0.85172414, 0.88448276, 0.91724138, 0.95      ]), 'x': array([0.    , 0.2375, 0.475 , 0.7125, 0.95  ])}}

Schritt 3: Vergleich der Algorithmusleistunga

Mr könned den Konvergenzprozess von unserer Lösung (HDES) von job_2 mit der Leistung von emm Physics-Informed Neural Networks (PINN)-Algorithmus und -Solver vergleicha (segnd des Paper und des zugehörige GitHub-Repository).

Im Beispiel der Ausgabe von job_2 (quantenbasierter Ansatz) werred bloß 13 Parameter (12 Schaltungsparameter plus 1 Skalierungsparameter) mit dem klassische Solver optimiert. Der Konvergenzprozess verläuft so:

optimizers:
   CMA: {'ftarget': np.float64(0.1), 'verb_disp': 10, 'maxiter': 100}
   CMA: {'ftarget': np.float64(0.005), 'verb_disp': 10, 'maxiter': 20}
   CMA: {'ftarget': np.float64(0.0025), 'verb_disp': 10, 'maxiter': 30}
   CMA: {'ftarget': np.float64(0.0005), 'verb_disp': 10, 'maxiter': 10}

500 shots
================== CMA =================
option:  {'ftarget': np.float64(0.1), 'verb_disp': 10, 'maxiter': 100}
0/100, loss: 0.02456641

1000 shots
================== CMA =================
option:  {'ftarget': np.float64(0.005), 'verb_disp': 10, 'maxiter': 20}
0/20, loss: 0.03641833
1/20, loss: 0.02461719
2/20, loss: 0.0283689
3/20, loss: 0.009898383
4/20, loss: 0.04454522
5/20, loss: 0.007019971
6/20, loss: 0.00811147
7/20, loss: 0.01592619
8/20, loss: 0.00764708
9/20, loss: 0.01401516
10/20, loss: 0.01767467
11/20, loss: 0.01220387

5000 shots
================== CMA =================
option:  {'ftarget': np.float64(0.0025), 'verb_disp': 10, 'maxiter': 30}
0/30, loss: 0.01024792
1/30, loss: 0.004343748
2/30, loss: 0.01450951
3/30, loss: 0.008591284
4/30, loss: 0.00266414
5/30, loss: 0.007923613
6/30, loss: 0.02023853
7/30, loss: 0.01031438
8/30, loss: 0.009513116
9/30, loss: 0.008132266
10/30, loss: 0.005787766
11/30, loss: 0.00390582

10000 shots
================== CMA =================
option:  {'ftarget': np.float64(0.0005), 'verb_disp': 10, 'maxiter': 10}
0/10, loss: 0.002386168
1/10, loss: 0.004024823
2/10, loss: 0.001311999
3/10, loss: 0.003433991
4/10, loss: 0.002339664
5/10, loss: 0.002978438
6/10, loss: 0.005458391
7/10, loss: 0.002026701
8/10, loss: 0.00207467
9/10, loss: 0.001947627
final_loss: 0.00151994463476429

Des bedeutet, dass en Loss unter 0,0015 nach 28 Iterationa erreicht werra kann, und des bei der Optimierung bloß weniger klassischer Parameter.

Jetzt könned mir dasselbe mit der PINN-Lösung mit der vom Paper vorgeschlagene Standardkonfiguration unter Verwendung von emm gradientenbasierte Optimierer vergleicha. Des Äquivalent von unserer Schaltung mit 13 z'optimierende Parameter isch des neuronale Netzwerk, des mindestens acht Schichte mit 20 Neurona braucht und somit die Optimierung von 3021 Parametere beinhaltet. Dann wird der Ziel-Loss bei Schritt 315, Loss: 0,0014988397, erreicht.

Jetzt, da mir en faira Vergleich durchführa möchted, solled mir in beide Fäll denselbe Optimierer verwenda. Die niedrigste Anzahl von Iterationa, die mir für 12 Schichte mit 20 Neurona = 4701 Parameter gfunda hend:

(10_w,20)-aCMA-ES (mu_w=5.9,w_1=27%) in dimension 4701 (seed=351961)
Iterat #Fevals   function value  axis ratio  sigma  min&max std  t[m:s]
    1     20 5.398521572351456e-02 1.0e+00 9.98e-03  1e-02  1e-02 0:02.3
    2     40 5.444650724530220e-02 1.0e+00 9.97e-03  1e-02  1e-02 0:05.1
    3     60 4.447407275438309e-02 1.0e+00 9.95e-03  1e-02  1e-02 0:08.2
    4     80 2.068969979882240e-02 1.0e+00 9.94e-03  1e-02  1e-02 0:11.7
    6    120 1.028892211616039e-02 1.0e+00 9.91e-03  1e-02  1e-02 0:20.1
    7    140 5.140972323715687e-03 1.0e+00 9.90e-03  1e-02  1e-02 0:25.4
    9    180 3.811701666563749e-03 1.0e+00 9.87e-03  1e-02  1e-02 0:37.4
   10    200 3.189878538250923e-03 1.0e+00 9.85e-03  1e-02  1e-02 0:44.2
   12    240 2.547040116041899e-03 1.0e+00 9.83e-03  1e-02  1e-02 0:59.7
   14    280 2.166548743844032e-03 1.0e+00 9.80e-03  1e-02  1e-02 1:18.0
   15    300 1.783065614290535e-03 1.0e+00 9.79e-03  1e-02  1e-02 1:28.4
   16    320 2.045844215899706e-03 1.0e+00 9.78e-03  1e-02  1e-02 1:39.8
Stopping early: loss 0.001405 <= target 0.0015
CMA-ES finished. Best loss: 0.001404788694344461

Mr könned dasselbe mit de eigene Date von job_2 tua und en Vergleich mit der PINN-Lösung darstella.

# check the loss function and compare between the two approaches
print(job_2.logs())

Schritt 4: Verwendung vom Ergebnis

Mit der Lösung könned mr jetzt wähla, was mr damit macha möchted. Des Folgende zeigt, wie des Ergebnis dargestellt wird.

solution = job.result()

# Plot the solution of the second simulation job_2
_ = plt.figure()
ax = plt.axes(projection="3d")

# plot the solution using the 3d plotting capabilities of pyplot
t, x = np.meshgrid(solution["samples"]["t"], solution["samples"]["x"])
ax.plot_surface(
    t,
    x,
    solution["functions"]["u"],
    edgecolor="royalblue",
    lw=0.25,
    rstride=26,
    cstride=26,
    alpha=0.3,
)
ax.scatter(t, x, solution, marker=".")
ax.set(xlabel="t", ylabel="x", zlabel="u(t,x)")

plt.show()

Beachted den Unterschied der Anfangsbedingung für den zweite Durchlauf und sei Auswirkung auf des Ergebnis:

solution_2 = job_2.result()

# Plot the solution of the second simulation job_2
_ = plt.figure()
ax = plt.axes(projection="3d")

# plot the solution using the 3d plotting capabilities of pyplot
t, x = np.meshgrid(solution_2["samples"]["t"], solution_2["samples"]["x"])
ax.plot_surface(
    t,
    x,
    solution_2["functions"]["u"],
    edgecolor="royalblue",
    lw=0.25,
    rstride=26,
    cstride=26,
    alpha=0.3,
)
ax.scatter(t, x, solution_2, marker=".")
ax.set(xlabel="t", ylabel="x", zlabel="u(t,x)")

plt.show()

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