TREX (qiskit_mitigation.trex)
TREX
class TREX
Basen: object
Reduziert Auslesefehler bei Erwartungswerten mithilfe des TREX-Verfahrens (Twirled Readout Error eXtinction ).
Die Klasse ermöglicht das Hinzufügen eines Kalibrierungspunkts für Ablesefehler zu einem „ QuantumProgram “, der von einer oder mehreren Mitigation-Aufgaben gemeinsam genutzt wird und mithilfe des Executors auf Hardware ausgeführt werden kann. Die Kalibrierungsergebnisse werden zu einem Messrauschmodell nachverarbeitet, das zur Berechnung von Skalierungsfaktoren dient, mit denen die von den verbundenen Mitigationsaufgaben berechneten Erwartungswerte korrigiert werden.
Eine TREX-Aufgabe instanziieren.
Methoden
prepare
prepare(num_randomizations, quantum_program, custom_boxing_options=None)
Fügt dem Quantenprogramm einen TREX-Kalibrierungsposten hinzu.
Parameter
- num_randomizations (int) – Anzahl der Randomisierungen für die TREX-Kalibrierung.
- quantum_program (QuantumProgram) – Das Quantum-Programm zum Hinzufügen eines Artikels.
- custom_boxing_options (dict | None) – Die benutzerdefinierten Box-Optionen, die von der Funktion
generate_boxing_pass_manager()verwendet werden.
Rückgabe
Die QuantumProgram Eingabeinstanz mit dem hinzugefügten TREX-Kalibrierungselement.
Rückgabetyp
calculate_trex_factor
static calculate_trex_factor(noise_data, observable_term)
Berechne den für einen bestimmten beobachtbaren Term relevanten TREX-Faktor auf der Grundlage des Rauschmodells.
Parameter
- noise_data (PauliLindbladMap |ndarray) – PauliLindbladMap entweder ein Messrauschmodell oder das Ergebnis einer durchgeführten TREX-Kalibrierung.
- observable_term (Pauli |QubitSparsePauli |str) – beobachtbarer Term, für den der TREX-Faktor berechnet werden soll.
Rückgabe
TREX-Faktor für den beobachtbaren Term.
Rückgabetyp
trex_factors_each_term
static trex_factors_each_term(measurement_noise_map, observables)
Berechnet den Skalierungsfaktor des Erwartungswerts des TREX-Mitigationsalgorithmus für jeden Pauli-Term in jeder Observable.
Berechnet für jeden nicht-identischen Pauli-Term in jedem Observablen unter Verwendung des gelernten Messrauschens die Größe „ “, wobei die nicht-identischen Indizes in dem Term sind.
Parameter
- measurement_noise_map (PauliLindbladMap) – Gelernter Messrauschen im Format „ PauliLindbladMap “.
- observables (ObservablesArray |Sequence[SparsePauliOp]) – Beobachtungsgrößen, bei denen der TREX-Algorithmus deren Erwartungswerte abmildert.
Rückgabe
Ein Nachschlagewerk, das Pauli-Terme ihren Erwartungswerten und Skalierungsfaktoren zuordnet.
Rückgabetyp
compute_noise_model
compute_noise_model(results)
Berechne das Rauschmodell anhand der Programmergebnisse.
Parameter
results (QuantumProgramResult) – QuantumProgramResult die die Ergebnisse der TREX-Kalibrierungsschaltung enthält.
Rückgabe
Das trainierte Ausleserauschmodell als PauliLindbladMap.
Rückgabetyp