perf: VQE ablation tests

ext/ReactantYaoBlocksExt.jl

@@ -10,10 +10,12 @@ function YaoBlocks.mat(
     M = broadcast_to_size(zero(T), (2, 2))
     c = cos(R.theta / 2)
     s = -im * sin(R.theta / 2)
-    M[1, 1] = c
-    M[2, 2] = c
-    M[1, 2] = s
-    M[2, 1] = s
+    @allowscalar begin
+        M[1, 1] = c
+        M[2, 2] = c
+        M[1, 2] = s
+        M[2, 1] = s
+    end
     return M
 end
 
@@ -23,10 +25,12 @@ function YaoBlocks.mat(
     M = broadcast_to_size(zero(T), (2, 2))
     c = cos(R.theta / 2)
     s = sin(R.theta / 2)
-    M[1, 1] = c
-    M[2, 2] = c
-    M[1, 2] = -s
-    M[2, 1] = s
+    @allowscalar begin
+        M[1, 1] = c
+        M[2, 2] = c
+        M[1, 2] = -s
+        M[2, 1] = s
+    end
     return M
 end
 
@@ -35,8 +39,10 @@ function YaoBlocks.mat(
 ) where {D,T,S}
     M = broadcast_to_size(zero(T), (2, 2))
     x = exp(im * R.theta / 2)
-    M[1, 1] = conj(x)
-    M[2, 2] = x
+    @allowscalar begin
+        M[1, 1] = conj(x)
+        M[2, 2] = x
+    end
     return M
 end
 

perf/vqe/Circuit.jl

@@ -0,0 +1,132 @@
+using Tangles
+using Networks
+using LinearAlgebra
+using YaoBlocks
+using DelegatorTraits
+import DelegatorTraits: DelegatorTrait
+
+@kwdef struct Circuit <: Tangles.AbstractTensorNetwork
+    tn::Tangles.GenericTensorNetwork
+    last_t::Dict{Site,Int} = Dict{Site,Int}()
+end
+
+DelegatorTrait(::Networks.Network, ::Circuit) = DelegateToField{:tn}()
+DelegatorTrait(::Networks.Taggable, ::Circuit) = DelegateToField{:tn}()
+DelegatorTrait(::Tangles.TensorNetwork, ::Circuit) = DelegateToField{:tn}()
+DelegatorTrait(::Tangles.Pluggable, ::Circuit) = DelegateToField{:tn}()
+DelegatorTrait(::Tangles.Lattice, ::Circuit) = DelegateToField{:tn}()
+
+Base.copy(circ::Circuit) = Circuit(copy(circ.tn), Dict{Site,Int}())
+
+function flatten_circuit(x)
+    if any(i -> i isa ChainBlock, subblocks(x))
+        flatten_circuit(YaoBlocks.Optimise.eliminate_nested(x))
+    else
+        x
+    end
+end
+
+struct LaneAt{S}
+    site::S
+    t::Int
+end
+
+function Base.show(io::IO, lane::LaneAt)
+    print(io, lane.site)
+    return print(io, "@$(lane.t)")
+end
+
+moment(circuit::Circuit, site::Site) = circuit.last_t[site]
+
+"""
+    Convert a Yao circuit to a Circuit.
+"""
+function Base.convert(::Type{Circuit}, yaocirc::AbstractBlock)
+    tn = GenericTensorNetwork()
+    circuit = Circuit(tn, Dict{Site,Int}())
+
+    for gate in flatten_circuit(yaocirc)
+        # if gate isa Swap
+        #     (a, b) = occupied_locs(gate)
+        #     wire[a], wire[b] = wire[b], wire[a]
+        #     continue
+        # end
+
+        gatesites = CartesianSite.(occupied_locs(gate))
+        gateinds = Index.([Plug.(gatesites)..., Plug.(gatesites; isdual=true)...])
+
+        # NOTE `YaoBlocks.mat` on m-site qubits still returns the operator on the full Hilbert space
+        m = length(occupied_locs(gate))
+        operator = if gate isa YaoBlocks.ControlBlock
+            control((1:(m - 1))..., m => content(gate))(m)
+        else
+            content(gate)
+        end
+
+        array = reshape(collect(mat(operator)), fill(nlevel(operator), length(gateinds))...)
+
+        addtensor!(circuit, Tensor(array, gateinds))
+    end
+
+    return circuit
+end
+
+function Tangles.addtensor!(circuit::Circuit, tensor::Tensor)
+    target_plugs = plugs(tensor)
+    target_plugs_in = filter(isdual, target_plugs)
+    target_plugs_out = filter(!isdual, target_plugs)
+    target_sites = unique!(site.(target_plugs))
+
+    # if lane is not present, add an identity gate
+    for plug in adjoint.(target_plugs_in)
+        if !hasplug(circuit, plug)
+            input, out = Index(LaneAt(site(plug), 1)), Index(LaneAt(site(plug), 2))
+            addtensor!(circuit.tn, Tensor([1 0; 0 1], [input, out]))
+            setplug!(circuit, input, plug')
+            setplug!(circuit, out, plug)
+            circuit.last_t[site(plug)] = 2
+        end
+    end
+
+    # align gate tensor with the circuit
+    tensor = replace(
+        tensor,
+        [
+            Index(plug) => Index(LaneAt(site(plug), moment(circuit, site(plug)))) for
+            plug in target_plugs_in
+        ]...,
+        [
+            Index(plug) => Index(LaneAt(site(plug), moment(circuit, site(plug)) + 1)) for
+            plug in target_plugs_out
+        ]...,
+    )
+
+    addtensor!(circuit.tn, tensor)
+
+    # update plug tags mapping
+    for plug in target_plugs_out
+        unsetplug!(circuit, plug)
+        setplug!(circuit, Index(LaneAt(site(plug), moment(circuit, site(plug)) + 1)), plug)
+    end
+
+    # update the last_t for each site
+    for site in target_sites
+        circuit.last_t[site] = circuit.last_t[site] + 1
+    end
+
+    return circuit
+end
+
+"""
+    Create an observable type Circuit.
+"""
+function create_observable(N)
+    observable = chain(N, [put(i => Z) for i in 1:N]...) # Observable to measure: Z gate on each qubit
+
+    # convert observable to circuit
+    observable = convert(Circuit, observable)
+    for tensor in tensors(observable)
+        replace!(observable, tensor => Tensor(real(collect(parent(tensor))), inds(tensor)))
+    end
+    return observable
+end

perf/vqe/Project.toml

@@ -0,0 +1,30 @@
+[deps]
+Adapt = "79e6a3ab-5dfb-504d-930d-738a2a938a0e"
+BenchmarkTools = "6e4b80f9-dd63-53aa-95a3-0cdb28fa8baf"
+CliqueTrees = "60701a23-6482-424a-84db-faee86b9b1f8"
+DelegatorTraits = "d83dbd90-3e00-4b33-84f1-398adcf3b35e"
+EinExprs = "b1794770-133b-4de1-afb4-526377e9f4c5"
+Enzyme = "7da242da-08ed-463a-9acd-ee780be4f1d9"
+LinearAlgebra = "37e2e46d-f89d-539d-b4ee-838fcccc9c8e"
+Metis = "2679e427-3c69-5b7f-982b-ece356f1e94b"
+Muscle = "21fe5c4b-a943-414d-bf3e-516f24900631"
+Networks = "634dcf3f-6aa7-47ba-9e85-1fb329c9ebfe"
+PrettyTables = "08abe8d2-0d0c-5749-adfa-8a2ac140af0d"
+Reactant = "3c362404-f566-11ee-1572-e11a4b42c853"
+Statistics = "10745b16-79ce-11e8-11f9-7d13ad32a3b2"
+Tangles = "d2150e0e-da4c-4196-bcf0-8e0aeaf6db16"
+Tenet = "85d41934-b9cd-44e1-8730-56d86f15f3ec"
+Unitful = "1986cc42-f94f-5a68-af5c-568840ba703d"
+YaoBlocks = "418bc28f-b43b-5e0b-a6e7-61bbc1a2c1df"
+
+# Reactant fixed to 0.2.138 due to a bug in rev diff rule of stablehlo.dynamic_update_slice
+# [sources]
+# Reactant = {path = "../../"}
+
+[compat]
+EinExprs = "0.6.10"
+Enzyme = "0.13.51"
+Muscle = "0.3.14"
+Reactant = "=0.2.138"
+Tenet = "0.10.0"
+YaoBlocks = "0.13.15"

perf/vqe/README.md

@@ -0,0 +1,18 @@
+# Variational Quantum Eigensolver (VQE)
+
+A simple VQE training through exact tensor network contraction and backpropagation.
+Because it uses exact tensor network contraction, it cannot scale to large number of layers but it should be able to scale to mid-range number of qubits (around 50) and shallow circuits.
+
+It uses a "Efficient SU(2)" circuit ansatz for the VQE.
+
+## Setup
+
+Tenet.jl and Tangles.jl are not registered in the General registry of packages.
+You need to add the Quantic registry of packages for Julia to find them:
+
+```julia
+]registry add https://github.com/bsc-quantic/Registry.git
+```
+
+> [!WARNING]
+> Reactant.jl version is fixed to 0.2.138 due to a bug with the rev diff rule of `stablehlo.dynamic_update_slice`

perf/vqe/hamiltonian-terms-n20.txt

@@ -0,0 +1,128 @@
+-20.02329899902102 [X0 Y1 X8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Y15]
+0.10767345306547756 []
+8.80734867719193e-5 [X0 Y1 X2 Y3]
+-0.00031909186414867024 [X0 Y1 Y12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 X19]
+0.0004996872413672634 [X0 Y1 Y5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 X12]
+0.016657629396396256 [X0 X1 X8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 X15]
+-2.509112878277348e-5 [X0 X1 Y5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Y18]
+-7.526057730086852e-5 [X0 Y1 X3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Y12]
+0.00016804175381690398 [X0 Z1 X2 X5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 X11]
+-3.2989480400377e-5 [X0 X1 Y8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Y17]
+-4.2292656360584896e-5 [X0 Z1 X2 Y7 Z8 Y9]
+0.00019801033544939237 [X0 Z1 X2 X7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 X17]
+0.00012335352619074634 [X0 Y1 Y15 X16]
+-0.00031653544691587204 [X0 X1 Y14 Y15]
+0.0004572073593218358 [X0 Y1 Y3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 X12]
+0.02768448501770293 [X0 X1 Y9 Z10 Z11 Z12 Z13 Y14]
+-0.0009252706068446522 [X0 Y1 X6 Y7]
+0.0049072637209679314 [X0 Y1 X13 Z14 Z15 Z16 Z17 Y18]
+0.12811100236340767 [X0 X1 X6 X7]
+-0.0010270313650730257 [X0 X1 X14 X15]
+0.0027427495558326985 [X0 Y1 Y16 X17]
+-0.0013614634317282404 [X0 X1 Y6 Y7]
+0.0010176818550736016 [X0 Z1 X2 X7 Z8 X9]
+-0.0003828743465888113 [X0 X1 Y12 Y13]
+0.0032512111489067467 [X0 X1 Y18 Y19]
+0.08411434541978045 [X0 X1 Y14 Z15 Z16 Y17]
+0.05855039299635987 [X0 Z1 X2 Y4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Y10]
+0.09095271633361096 [X0 X1 X4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 X19]
+-0.001343764804653726 [X0 Z1 X2 Y7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Y17]
+-0.001784854131285513 [X0 Y1 Y4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 X19]
+0.06648285866273813 [X0 X1 X2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 X13]
+-0.002471090646759579 [X0 X1 Y3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Y18]
+-0.002646396087864506 [X0 X1 X4 X5]
+-0.0006516063459811195 [X0 Y1 Y8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 X17]
+-0.0007257668661868602 [X0 Z1 X2 Y6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Y16]
+-0.00022707152770222623 [X0 Y1 Y14 X15]
+-0.0012325380495824597 [X0 Y1 Y2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 X13]
+0.06331251922594161 [X0 Z1 X2 Y6 Z7 Y8]
+0.028867052831104578 [X0 X1 Y2 Z3 Z4 Y5]
+0.06542879037731869 [X0 X1 X8 X9]
+-0.00014533380020575353 [X0 X1 Y13 Z14 Z15 Z16 Z17 Y18]
+0.07232772561954542 [X0 X1 X14 Z15 Z16 X17]
+-1.4357805341064722e-5 [X0 X1 X10 X11]
+-0.00013807133519685261 [X0 Y1 X9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Y16]
+-0.0005050059022825259 [X0 X1 X2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 X19]
+0.06137357140003864 [X0 X1 Y4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Y13]
+0.0034881204936011937 [X0 Y1 Y4 X5]
+0.029955230601382776 [X0 Y1 X14 Z15 Z16 Y17]
+0.014847441760803421 [X0 Y1 X3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Y18]
+0.002125311725514915 [X0 Z1 X2 X3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 X11]
+0.001564691392240837 [X0 Y1 X15 Y16]
+0.019178836293542154 [X0 Y1 Y4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 X13]
+0.02542595818030917 [X0 Z1 X2 X6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 X16]
+0.010018665280409095 [X0 X1 Y16 Y17]
+0.05703094103843582 [X0 Z1 X2 X6 Z7 X8]
+0.022700074315972207 [X0 X1 Y10 Y11]
+2.7688129380049205e-5 [X0 Y1 Y6 X7]
+-9.886346204475988e-5 [X0 X1 Y4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 Y19]
+0.00039034474838729196 [X0 X1 Y3 Y4]
+-0.0277167485222872 [X0 X1 Y2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 Y19]
+6.242787825755139e-6 [X0 X1 X18 X19]
+0.0002855444044645041 [X0 Y1 Y2 Z3 Z4 X5]
+-0.0001040459934573164 [X0 X1 Y12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 Y19]
+-9.000790603273486e-5 [X0 Y1 X4 Y5]
+0.00022974417125316116 [X0 X1 X13 Z14 Z15 Z16 Z17 X18]
+-0.00014812821038365177 [X0 X1 Y8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Y15]
+-2.0221779377688277e-5 [X0 Y1 X12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 Y19]
+-5.1452044053781085e-5 [X0 Y1 X2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Y13]
+7.86548453763452e-5 [X0 X1 X2 Z3 Z4 X5]
+0.13540765122361054 [X0 Z1 X2 X10 Z11 X12]
+-0.001179016832287718 [X0 Y1 Y8 X9]
+0.007367320617259539 [X0 X1 X12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 X19]
+-0.07350243538294754 [X0 X1 X9 Z10 Z11 Z12 Z13 X14]
+0.0012763873888146974 [X0 X1 Y4 Y5]
+-0.0024253471132371623 [X0 X1 Y9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Y16]
+0.0004825269432643367 [X0 Y1 Y9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 X16]
+-0.003339862159534003 [X0 Y1 X2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 Y19]
+-6.280756169407885e-5 [X0 X1 X3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 X12]
+0.008304253322401048 [X0 Y1 X4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Y13]
+0.04417469435125109 [X0 Y1 Y9 Z10 Z11 Z12 Z13 X14]
+-0.04542961161142746 [X0 Y1 Y8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 X15]
+0.00889488443332749 [X0 X1 X12 X13]
+-0.0021101166617534307 [X0 Y1 Y12 X13]
+-0.0016956381013258253 [X0 Z1 X2 X6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 X14]
+-0.0654742474046646 [X0 Y1 Y13 Z14 Z15 Z16 Z17 X18]
+0.0031562305123940793 [X0 Z1 X2 Y7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Y15]
+0.00187745121935422 [X0 Y1 X4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 Y19]
+0.0002771421459178943 [X0 X1 Y2 Y3]
+0.0007977013979872697 [X0 Y1 Y14 Z15 Z16 X17]
+-0.0009970033920598462 [X0 Y1 X8 Y9]
+-0.001556263334000379 [X0 Z1 X2 X4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 X10]
+0.08169718548652216 [X0 Y1 Y18 X19]
+-0.0602534590081775 [X0 X1 Y5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Y12]
+0.05894421697511449 [X0 Y1 X16 Y17]
+-0.00010671533930654679 [X0 Y1 X18 Y19]
+-0.09636936857412182 [X0 Y1 Y10 X11]
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