qiskit_ibm_runtime.options_models.PostSelectionOptions

field

Typ: Annotated[bool, AfterValidator(warn_post_selection)]

Standardwert: False

Ob die Post-Selektion bei der Durchführung von Lernexperimenten aktiviert werden soll.

In Truediesem Fall wird die Post-Selektion auf alle Lernschleifen angewendet. Insbesondere werden folgende Schritte unternommen:

• Verwendung der Pässe in

  qiskit_addon_utils.noise_management.post_selection.transpiler.passes… werden die Lernschaltungen durch das Hinzufügen von Messungen an den Zuschauer-Qubits sowie von Messungen nach der Auswahl modifiziert.

• Die Ergebnisse der einzelnen Lernrunden werden nachträglich durch Aussortieren der Schüsse ermittelt

  qiskit_addon_utils.noise_management.post_selection.PostSelector.compute_mask()wo ein oder mehrere Bits nicht umgeschaltet wurden, wie in der Docstring von […] erläutert.

In Falsediesem Fall werden alle anderen Optionen zur Beitragsauswahl ignoriert.

Einschränkungen

• func = <function warn_post_selection at 0x7f500e771480>

field

Typ: Literal['node', 'edge']

Standardwert: 'node'

Die Strategie, anhand derer entschieden wird, ob ein Zug beibehalten oder verworfen werden soll.

Die verfügbaren Strategien sind:

• 'node': Verwerfe jeden Versuch, bei dem ein oder mehrere Bits nicht umgeschaltet wurden. Behalte jeden zweiten Schuss.

• 'edge': Verwerfe jeden Durchlauf, bei dem es ein Paar benachbarter Qubits gibt, für das

  Beide Bits haben sich nicht umgeschaltet. Behalte jeden zweiten Schuss.

Weitere Informationen finden Sie in den Dokumentationen zu PostSelector und PostSelector.compute_mask() .

field

Typ: Literal['xslow', 'rx']

Standardwert: 'xslow'

Der Typ des X-Impulses, der für die Messungen zur Postselektion verwendet wurde.

update(**kwargs)

Aktualisieren Sie die Optionen.

Parameter

kwargs (Any)

Rückgabetyp

Keine