算法基准测试¶
本目录包含量子算法的基准测试和性能分析工具。
📋 文件列表¶
核心基准测试¶
- quantum_algorithms_benchmark.py - 量子算法综合基准测试
- simple_quantum_benchmark.py - 简单量子电路基准测试
- fusion_benchmark.py - SimFusion优化基准测试
- performance_comparison_test.py - 性能对比测试
- end_to_end_analysis.py - 端到端分析工具
测试工具¶
- test_result_analyzer.py - 测试结果分析器
- report_generator.py - 报告生成器
- run_custom_test.py - 自定义测试运行器
🎯 主要功能¶
1. 综合基准测试¶
quantum_algorithms_benchmark.py¶
测试多种量子算法的性能： - QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm) - VQE (Variational Quantum Eigensolver) - QFT (Quantum Fourier Transform) - Grover算法 - 其他变分算法
测试维度¶
- 算法类型 - 不同量子算法
- 量子比特数 - 4, 8, 12, 16, 20 qubits
- 电路深度 - 不同深度电路
- 后端 - numpy, qibojit, qulacs等
- 优化级别 - 不同优化策略
2. SimFusion优化测试¶
fusion_benchmark.py¶
评估单量子门融合优化的效果： - 优化前vs优化后 - 门数量减少 - 执行时间缩短 - 内存使用变化 - 精度保持验证
3. 性能对比¶
performance_comparison_test.py¶
对比不同框架和后端的性能： - Qiskit vs Qibo - NumPy vs QiboJIT vs Qulacs - 不同优化策略 - 扩展性分析
4. 端到端分析¶
end_to_end_analysis.py¶
完整的端到端性能分析： - 问题定义 - 电路构建 - 优化应用 - 执行测试 - 结果分析 - 报告生成
📊 代码示例¶
运行综合基准测试¶
from quantum_algorithms_benchmark import QuantumBenchmarkSuite
# 创建基准测试套件
suite = QuantumBenchmarkSuite()
# 配置测试参数
config = {
'algorithms': ['qaoa', 'vqe', 'qft'],
'qubits': [4, 8, 12],
'backends': ['numpy', 'qibojit'],
'runs': 10
}
# 运行测试
results = suite.run_benchmark(config)
# 保存结果
suite.save_results(results, 'benchmark_results.json')
SimFusion优化测试¶
from fusion_benchmark import FusionBenchmark
# 创建测试
benchmark = FusionBenchmark()
# 测试不同电路
circuits = benchmark.get_test_circuits()
# 运行优化测试
for circuit in circuits:
result = benchmark.test_fusion(circuit)
print(f"优化前门数: {result.gates_before}")
print(f"优化后门数: {result.gates_after}")
print(f"减少比例: {result.reduction_ratio}%")
自定义测试¶
from run_custom_test import CustomTestRunner
# 定义自定义测试
def my_test(circuit):
# 自定义测试逻辑
return test_result
# 运行测试
runner = CustomTestRunner()
results = runner.run(my_test, circuits)
📈 基准测试指标¶
执行性能¶
- 执行时间 - 电路运行时间
- 编译时间 - JIT编译时间
- 总时间 - 端到端时间
- 吞吐量 - 每秒电路数
资源使用¶
- 内存占用 - 峰值内存
- 量子比特数 - 使用量子比特数
- 电路深度 - 电路深度
- 门数量 - 量子门总数
优化效果¶
- 门减少率 - 门数量减少百分比
- 加速比 - 优化前后速度比
- 精度损失 - 数值精度变化
- 收敛速度 - 优化算法收敛
扩展性¶
- 量子比特扩展 - 不同量子比特数性能
- 电路深度扩展 - 深度对性能影响
- 问题规模扩展 - 大规模问题性能
🔬 测试方法论¶
测试环境¶
# 记录测试环境
environment = {
'cpu': 'Intel Core i7',
'ram': '16GB',
'python_version': '3.9',
'library_versions': {
'qibo': '0.1.9',
'qiskit': '0.34.0',
'numpy': '1.21.0'
}
}
测试流程¶
- 预热 - 预热JIT编译器
- 多次运行 - 每个测试运行多次
- 统计分析 - 计算均值、标准差
- 显著性检验 - t检验或ANOVA
- 结果可视化 - 生成图表
结果分析¶
from test_result_analyzer import ResultAnalyzer
# 分析结果
analyzer = ResultAnalyzer(results)
# 统计分析
stats = analyzer.compute_statistics()
# 可视化
analyzer.plot_performance_comparison()
analyzer.plot_scalability()
# 生成报告
analyzer.generate_report()
📊 结果报告¶
报告内容¶
1. 执行摘要¶
- 测试目标
- 主要发现
- 性能排名
- 推荐建议
2. 详细结果¶
- 原始数据
- 统计分析
- 性能对比
- 扩展性分析
3. 可视化¶
- 性能对比图
- 扩展性曲线
- 热力图
- 箱线图
4. 结论和建议¶
- 最佳实践
- 优化建议
- 框架选择
- 未来工作
报告格式¶
支持多种输出格式： - JSON - 原始数据 - CSV - 表格数据 - Markdown - 文档报告 - HTML - 网页报告 - PDF - 打印报告
🔧 依赖项¶
核心库¶
- Qibo
- Qiskit（可选）
- NumPy
- SciPy
分析工具¶
- Pandas（数据分析）
- Matplotlib（可视化）
- Seaborn（统计可视化）
报告生成¶
- Jinja2（模板）
- Markdown
- plotly（交互图）
📚 测试案例¶
案例1: QAOA性能对比¶
# 测试不同框架QAOA性能
results = benchmark.compare_qaoa(
frameworks=['qiskit', 'qibo'],
qubits=[8, 12, 16],
p_values=[1, 2, 3]
)
案例2: SimFusion效果评估¶
# 评估优化效果
improvement = benchmark.measure_fusion_improvement(
circuits=test_circuits,
metrics=['time', 'gates', 'memory']
)
案例3: 扩展性测试¶
# 测试量子比特扩展性
scalability = benchmark.test_scalability(
qubits=range(4, 24, 4),
algorithm='vqe',
backend='qibojit'
)
🎯 最佳实践¶
1. 测试设计¶
- 定义清晰目标
- 选择合适指标
- 控制变量
- 多次重复
2. 环境控制¶
- 固定硬件配置
- 记录软件版本
- 控制系统负载
- 隔离测试环境
3. 结果分析¶
- 统计显著性检验
- 考虑异常值
- 可视化辅助
- 交叉验证
4. 报告撰写¶
- 清晰陈述发现
- 提供数据支持
- 说明局限性
- 给出具体建议
🚀 扩展功能¶
添加新测试¶
class CustomBenchmark(BenchmarkBase):
def setup(self):
# 设置测试
pass
def run(self):
# 运行测试
pass
def analyze(self):
# 分析结果
pass