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IBM Quantum Platform

PadDynamicalDecoupling

class PadDynamicalDecoupling(*args, **kwargs)

GitHub

Basen: BlockBasePadder

Dynamischer Entkopplungseinfügungspass für IBM dynamische Schaltungsbackends.

Dieser Durchlauf funktioniert auf einer geplanten, physischen Schaltung. Es scannt die Schaltung nach Leerlaufzeiten (d. h. solchen, die Verzögerungsanweisungen enthalten) und fügt an diesen Stellen eine DD-Sequenz von Gattern ein. Diese Gatter entsprechen der Identität, verändern also nicht die logische Funktion des Schaltkreises, haben aber den Effekt, dass sie die Dekohärenz in den Leerlaufzeiten abschwächen. Als Sonderfall erlaubt der Pass eine length-1 -Sequenz (z. B. [XGate()] ). In diesem Fall erfolgt die DD-Einfügung nur, wenn die Gatterinversion in ein benachbartes Gatter in der Schaltung absorbiert werden kann (wir würden also immer noch Delay durch etwas ersetzen, das der Identität entspricht). Dies kann z. B. als Hahn-Echo verwendet werden. Dieser Durchlauf stellt sicher, dass die eingefügte Sequenz die Schaltung exakt beibehält (einschließlich der globalen Phase).

import numpy as np
from qiskit.circuit import QuantumCircuit
from qiskit.circuit.library import XGate
from qiskit.transpiler import PassManager, InstructionDurations
from qiskit.visualization import timeline_drawer

from qiskit_ibm_runtime.transpiler.passes.scheduling import ALAPScheduleAnalysis
from qiskit_ibm_runtime.transpiler.passes.scheduling import PadDynamicalDecoupling

circ = QuantumCircuit(4)
circ.h(0)
circ.cx(0, 1)
circ.cx(1, 2)
circ.cx(2, 3)
circ.measure_all()
durations = InstructionDurations(
    [("h", 0, 50), ("cx", [0, 1], 700), ("reset", None, 10),
     ("cx", [1, 2], 200), ("cx", [2, 3], 300),
     ("x", None, 50), ("measure", None, 1000)]
)

# balanced X-X sequence on all qubits
dd_sequence = [XGate(), XGate()]
pm = PassManager([ALAPScheduleAnalysis(durations),
                  PadDynamicalDecoupling(durations, dd_sequence)])
circ_dd = pm.run(circ)
circ_dd.draw('mpl', style="iqp")
Schaltplan, der durch den vorherigen Code ausgegeben wurde.
# Uhrig sequence on qubit 0
n = 8
dd_sequence = [XGate()] * n
def uhrig_pulse_location(k):
    return np.sin(np.pi * (k + 1) / (2 * n + 2)) ** 2
spacings = []
for k in range(n):
    spacings.append(uhrig_pulse_location(k) - sum(spacings))
spacings.append(1 - sum(spacings))
pm = PassManager(
    [
        ALAPScheduleAnalysis(durations),
        PadDynamicalDecoupling(durations, dd_sequence, qubits=[0], spacings=spacings),
    ]
)
circ_dd = pm.run(circ)
circ_dd.draw('mpl', style="iqp")
Schaltplan, der durch den vorherigen Code ausgegeben wurde.
Anmerkung

Sie müssen die Funktion ALAPScheduleAnalysis aufrufen, bevor Sie die dynamische Entkopplung ausführen, um zu gewährleisten, dass Ihre Schaltung die Bedingungen für die Ausrichtung der Erfassungsdaten für dynamische Schaltkreis-Backends erfüllt.

Parameter

  • durations - Dauer der Anweisungen, die bei der Zeitplanung verwendet werden sollen.

  • dd_sequences - Abfolge von Gates, die an unbesetzten Stellen anzuwenden sind. Alternativ kann eine Liste von Gatterfolgen angegeben werden, die bevorzugt eingefügt werden, wenn eine Verzögerung von ausreichender Dauer vorliegt. Diese kann über die optional mitgelieferte sequence_min_length_ratios eingestellt werden.

  • qubits - Physikalische Qubits, auf die DD angewendet werden soll. Wenn keine, werden alle Qubits einer DD unterzogen (wenn möglich).

  • spacings - Eine Liste von Listen mit den Abständen zwischen den DD-Gates. Der verfügbare Spielraum wird dementsprechend aufgeteilt. Die Länge der Liste muss um eins größer sein als die Länge von dd_sequence, und die Summe der Elemente muss 1 ergeben. Wenn Keine, wird ein ausgeglichener Abstand verwendet [: d/2, d, d, …, d, d, d/2]. Dieser Abstand gilt nur für den ersten Teilstromkreis, wenn eine coupling_map angegeben ist

  • skip_reset_qubits - Wenn True, wird keine DD in Leerlaufperioden eingefügt, die unmittelbar auf initialisierte/zurückgesetzte Qubits folgen (da Qubits im Grundzustand weniger anfällig für Dekohärenz sind).

  • pulse_alignment - Die Hardwarebeschränkungen für die Gatterzeitzuweisung. Diese wird in der Regel von backend.configuration().timing_constraints bereitgestellt. Falls vorhanden, die Länge der Verzögerung, d.h. spacing, wird implizit angepasst, um diese Bedingung zu erfüllen.

  • extra_slack_distribution -

    Die Option zur Steuerung des Verhaltens der DD-Sequenzerstellung. Die Dauer der DD-Sequenz sollte mit einer Leerlaufzeit in der geplanten Quantenschaltung identisch sein, die Verzögerung zwischen den Gattern, aus denen die Sequenz besteht, sollte jedoch eine ganzzahlige Zahl in Einheiten von dt sein, und sie kann weiter abgeschnitten werden, wenn pulse_alignment angegeben ist. Dies führt manchmal dazu, dass die Dauer der erstellten Sequenz kürzer ist als die Leerlaufzeit, die Sie mit der Sequenz füllen wollen, d. h. es entsteht zusätzlicher Spielraum. Diese Option nimmt folgende Werte an.

    • "Mitte": Legen Sie den zusätzlichen Spielraum in das Intervall in der Mitte der Sequenz.

    • „Kanten“: Verteilen Sie den überschüssigen Spielraum so gleichmäßig wie möglich auf

      Intervalle am Anfang und am Ende der Sequenz.

  • sequence_min_length_ratios - Liste des Verhältnisses von Mindestverzögerungslänge zu DD-Sequenz, das erfüllt sein muss, damit die DD-Sequenz eingefügt werden kann. Wenn zum Beispiel die dynamische Entkopplungssequenz X-X 320dt lang ist und die verfügbare Verzögerung 384dt beträgt, ergibt sich ein Verhältnis von 384dt/320dt=1.2. Unter dem Gesichtspunkt der dynamischen Entkopplung wird dies wahrscheinlich mehr Kontrollgeräusche verursachen als eine Verringerung der Fehlerquote bewirken. Der Standardwert ist 2.0.

  • insert_multiple_cycles - Wenn die verfügbare Dauer 2*sequence_min_length_ratio*duration(dd_sequence übersteigt, können mehrere Runden der dynamischen Entkopplungssequenz in diese Verzögerung eingefügt werden.

  • coupling_map - gerichteter Graph, der die Kopplungskarte für das Gerät darstellt. Durch die Angabe einer Kopplungskarte wird das Gerät in Teilkreise unterteilt, um in jedem Teilkreis DD-Sequenzen mit unterschiedlichen Impulsabständen anwenden zu können. Unterstützt derzeit 2 Teilstromkreise.

  • alt_spacings - Eine Liste von Listen der Abstände zwischen den DD-Gates für den zweiten Teilstromkreis, wie durch die Kopplungskarte bestimmt. Ist dies nicht der Fall, wird ein ausgeglichener Abstand verwendet, der in Bezug auf den ersten Teilstromkreis versetzt ist [d, d, d,..., d, d, d, 0].

  • schedule_idle_qubits - Setzen Sie diese Option auf true, wenn Sie eine Verzögerung bei inaktiven Qubits wünschen. Dies ist nützlich für die Visualisierung von Zeitleisten, kann aber Probleme bei der Ausführung auf großen Backends verursachen.

  • dd_barrier - DD nur auf Verzögerungen anwenden, die mit einer Barriere enden, deren Bezeichnung die angegebene Zeichenfolge enthält

  • block_ordering_callable - Ein Callable, das dazu dient, eine Reihenfolge der Knoten zu erstellen, um die Anzahl der benötigten Blöcke zu minimieren. Wenn nicht angegeben, wird block_order_op_nodes() verwendet.

  • Ziel – Das Backend-Kompilierungsziel.

Erhöht

  • TranspilerError - Wenn eine ungültige DD-Sequenz angegeben wird.
  • TranspilerError - Wenn ein Impulstor mit einer Dauer gefunden wird, die nicht ein Vielfaches des Wertes der Ausrichtungsbeschränkung ist.
  • TranspilerError - Wenn die Kopplungskarte nicht unterstützt wird (d. h. wenn der Grad > 3 ist)

Attribute

is_analysis_pass

Prüfen Sie, ob der Pass ein Analysepass ist.

Wenn der Pass ein AnalysisPass, ist, bedeutet dies, dass der Pass die DAG analysieren und die Ergebnisse dieser Analyse in den Eigenschaftssatz schreiben kann. Änderungen an der DAG sind bei dieser Art von Pass nicht zulässig.

is_transformation_pass

Prüfen Sie, ob der Pass ein Transformationspass ist.

Wenn es sich bei dem Pass um TransformationPass, handelt, bedeutet dies, dass der Pass die DAG manipulieren kann, aber den Eigenschaftssatz nicht ändern kann (aber er kann gelesen werden).


Methoden

__call__

__call__(circuit, property_set=None)

Betreibt den Durchgangsstromkreis.

Parameter

  • circuit (QuantumCircuit) – Der Tag, an dem der Pass durchgeführt wird.
  • property_set (PropertySet | dict | None) – Eingabe-/Ausgabe-Eigenschaftssatz. Ein Analyse-Durchlauf kann die Eigenschaften vor Ort ändern. Wenn nicht angegeben, wird das vorhandene property_set Attribut des Passes verwendet (sofern festgelegt).

Rückgabe

Wenn eine Transformation erfolgreich ist, ist das Ergebnis QuantumCircuit. Wenn die Analyse erfolgreich ist, wird das Signal weitergeleitet.

Rückgabetyp

QuantumCircuit

execute

execute(passmanager_ir, state, callback=None)

Ausführen der Optimierungsaufgabe für die Eingabe Qiskit IR.

Parameter

  • passmanager_ir (DAGCircuit) – Qiskit IR zur Optimierung.
  • state (DAGCircuit) – Zustand, der mit der Ausführung des Workflows durch den Pass-Manager selbst verbunden ist.
  • callback (Callable[[Task, DAGCircuit, PropertySet, float, int], None] | None) – Eine Callback-Funktion, die bei jeder Ausführung einer Optimierungsaufgabe aufgerufen wird.

Rückgabe

Optimierte Qiskit IR und Stand des Workflows.

Rückgabetyp

Tupel[ DAGCircuit, PassManagerState ]

name

name()

Name des Passes.

Rückgabetyp

str

run

run(dag)

GitHub

Führen Sie den Padding-Pass auf dag aus.

Parameter

dag (DAGCircuit) – DAG, die geprüft werden soll.

Rückgabe

DAG mit Leerlaufzeit, gefüllt mit Anweisungen.

Erhöht

TranspilerError - Wenn ein bestimmter Knoten nicht geplant ist, wird wahrscheinlich ein Transformationsdurchlauf eingefügt, bevor dieser Knoten aufgerufen wird.

Rückgabetyp

DAGCircuit

update_status

update_status(state, run_state)

Aktualisieren Sie den Workflow-Status.

Parameter

  • state (PassManagerState) – Übergeben Sie den Status des Managers zur Aktualisierung.
  • run_state (RunState) – Erledigungsstatus der aktuellen Aufgabe.

Rückgabe

Aktualisierter Status des Passmanagers.

Rückgabetyp

PassManagerState

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