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IBM Quantum Platform

Ordentlich

class Neat(backend, noise_model=None)

GitHub

Basen: object

Eine Klasse, die hilft, die erwartete Leistung von Schätzeraufträgen zu verstehen.

Das „Noisy Estimator Analyzer Tool“ (oder „NEAT“) ist ein praktisches Tool, mit dem Nutzer der Primitive Estimator die Leistung ihrer Abfragen analysieren und vorhersagen können. Die Simulationsmethode nutzt qiskit-aer zur klassisch effizienten Simulation der Schätzungsaufgabe, sowohl unter idealen Bedingungen als auch bei Vorhandensein von Rauschen. Die Simulationsergebnisse können mit anderen Simulationsergebnissen oder mit Ergebnissen aus einfachen Berechnungen verglichen werden, um individuelle Bewertungskennzahlen zu ermitteln.

Parameter

  • backend (Backend) – Ein Backend.
  • noise_model (NoiseModel | None) – Ein Geräuschmodell für den Betrieb des angegebenen Backends. NoiseModel.from_backend()Wenn None, wird standardmäßig das von generierte Rauschmodell verwendet.

Attribute

noise_model

Das Rauschmodell, das von diesem Analysewerkzeug für die Rauschsimulationen verwendet wird.


Methoden

backend

backend()

GitHub

Das von diesem Analysetool verwendete Backend.

Rückgabetyp

Back-End

ideal_sim

ideal_sim(pubs, cliffordize=False, seed_simulator=None, precision=0)

GitHub

Führen Sie eine ideale, geräuschlose Simulation der durch pubs spezifizierten Schätzeraufgabe durch.

Diese Funktion verwendet die Klasse Estimator von qiskit-aer, um die Schätzungsaufgabe klassisch zu simulieren.

Anmerkung

Um die Skalierbarkeit zu gewährleisten, muss jede Schaltung in pubs eine Clifford-Schaltung sein, so dass sie unabhängig von ihrer Größe effizient simuliert werden kann. Für Schätzungsaufgaben, die Nicht-Clifford-Schaltkreise beinhalten, besteht der empfohlene Arbeitsablauf darin, die Nicht-Clifford-Schaltkreise auf die nächstgelegenen Clifford-Schaltkreise abzubilden, indem der ConvertISAToClifford Transpiler-Durchgang verwendet wird, oder äquivalent dazu, die Neat's to_clifford() methode zu verwenden. Alternativ dazu kann cliffordize auf True gesetzt werden, um sicherzustellen, dass die to_clifford() methode vor der Simulation automatisch auf die angegebene pubs angewendet wird.

Parameter

  • pubs (Sequence[EstimatorPubLike]) – Die PUBs, in denen die betreffende Schätzungsaufgabe näher beschrieben wird.
  • cliffordize (bool) – Ob der ConvertISAToClifford Transpiler-Pass automatisch auf die angegebene pubs angewendet werden soll oder nicht, bevor die Simulationen durchgeführt werden.
  • seed_simulator (int | None) – Ein Saatgut für den Simulator.
  • precision (float) – Die Zielgenauigkeit für die Schätzungen der einzelnen Erwartungswerte in den zurückgegebenen Ergebnissen.

Rückgabe

Die Ergebnisse der Simulation.

Rückgabetyp

NeatResult

noisy_sim

noisy_sim(pubs, cliffordize=False, seed_simulator=None, precision=0)

GitHub

Führen Sie eine verrauschte Simulation der durch pubs spezifizierten Schätzeraufgabe durch.

Diese Funktion verwendet die Klasse Estimator von qiskit-aer, um die Schätzungsaufgabe klassisch zu simulieren.

Anmerkung

Um die Skalierbarkeit zu gewährleisten, muss jede Schaltung in pubs eine Clifford-Schaltung sein, so dass sie unabhängig von ihrer Größe effizient simuliert werden kann. Für Schätzungsaufgaben, die Nicht-Clifford-Schaltkreise beinhalten, besteht der empfohlene Arbeitsablauf darin, die Nicht-Clifford-Schaltkreise auf die nächstgelegenen Clifford-Schaltkreise abzubilden, indem der ConvertISAToClifford Transpiler-Durchgang verwendet wird, oder äquivalent dazu, die Neat's to_clifford() methode zu verwenden. Alternativ dazu kann cliffordize auf True gesetzt werden, um sicherzustellen, dass die to_clifford() methode vor der Simulation automatisch auf die angegebene pubs angewendet wird.

Parameter

  • pubs (Sequence[EstimatorPubLike]) – Die PUBs, in denen die betreffende Schätzungsaufgabe näher beschrieben wird.
  • cliffordize (bool) – Ob der ConvertISAToClifford Transpiler-Pass automatisch auf die angegebene pubs angewendet werden soll oder nicht, bevor die Simulationen durchgeführt werden.
  • seed_simulator (int | None) – Ein Saatgut für den Simulator.
  • precision (float) – Die Zielgenauigkeit für die Schätzungen der einzelnen Erwartungswerte in den zurückgegebenen Ergebnissen.

Rückgabe

Die Ergebnisse der Simulation.

Rückgabetyp

NeatResult

to_clifford

to_clifford(pubs)

GitHub

Gibt die cliffordisierte Version der angegebenen pubs zurück.

Mit dieser einfachen Methode wird der ConvertISAToClifford Transpiler-Durchlauf auf den Schaltkreisen der PUBs ausgeführt.

Parameter

pubs (Sequence[EstimatorPubLike]) – Die PUBs werden zu Clifford-PUBs.

Rückgabe

Die Clifford PUBs.

Rückgabetyp

[listEstimatorPub]

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