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IBM Quantum Platform

Referenzen zur API für Qiskit-Add-ons

Erkunden Sie die Referenzdokumentation zu den APIs für Qiskit-Add-ons, um zu erfahren, wie ihre Endpunkte, Parameter und Operationen verwendet werden.

All Qiskit addons

Eine Sammlung modularer Forschungsfunktionen, die die Entdeckung neuer Quantenalgorithmen ermöglichen.

Weitere Informationen

  • Addon utilities

    Eine Sammlung von Tools zur Ergänzung von Arbeitsabläufen, die ein oder mehrere Qiskit-Add-ons einbeziehen.

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  • Approximate quantum compilation tensor

    Unterstützt die Erstellung von Schaltkreisen mit hoher Wiedergabetreue und reduzierter Tiefe.

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  • Circuit cutting

    Reduziert die Tiefe transpilierter Schaltkreise durch die Zerlegung von Verflechtungsgattern zwischen nicht benachbarten Qubits.

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  • Multi-product formulas

    Reduziert den Trotter-Fehler der Hamilton-Dynamik durch die gewichtete Kombination mehrerer Schaltkreisausführungen.

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  • Operator backpropagation

    Reduziert die Schaltkreistiefe durch Kürzen von Operationen vom Ende.

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  • Sample-based quantum diagonalization

    Liefert genauere Eigenwertschätzungen der Hamilton-Operatoren eines Quantensystems.

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  • Paulice

    Steigern Sie die Genauigkeit von Stichprobenverteilungen mithilfe hardwareeffizienter Pauli-Prüfungen auf der Grundlage von Raum-Zeit-Codes.

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  • Propagated noise absorption

    Mindern Sie Erwartungswerte, indem Sie eine Zielgröße messen, die Informationen aus dem Rauschmodell aufgenommen hat.

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  • Pauli propagation

    Ein Rahmenkonzept zur Näherung der Operatorentwicklung, das zur Simulation von Erwartungswerten und zur Implementierung von Techniken zur Fehlerminderung, wie beispielsweise der Propagated Noise Absorption (PNA) und der Shaded Lightcones, verwendet werden kann.

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  • Qiskit Fermions (Python)

    Erweitert das Qiskit- Python -SDK um Werkzeuge für die Arbeit mit fermionischen Systemen

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  • Qiskit Fermions (C)

    Erweitert das Qiskit C SDK um Werkzeuge für die Arbeit mit fermionischen Systemen

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  • Shaded lightcones

    Reduzieren Sie den Abtast-Overhead bei der probabilistischen Fehlerkompensation (PEC), indem Sie Rauschmodellterme entfernen, die nur einen geringen Einfluss auf die Schätzung der Observablen haben.

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  • Qiskit noise learning

    Entwicklung von auf Randomisierung basierenden Experimenten zur Charakterisierung von Quantenrauschen sowie von Analyse-Pipelines zur Modellanpassung.

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  • Qiskit Mitigation

    Erstellen Sie direkt mit Samplomatic maßgeschneiderte Pipelines zur Fehlerbehebung mithilfe von Techniken wie PEC, ZNE und TREX.

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