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IBM Quantum Platform

LitinskiTransformation

class qiskit.transpiler.passes.LitinskiTransformation(*args, **kwargs)

GitHub

Basen: TransformationPass

Wendet die Litinski-Transformation auf eine Schaltung an.

Die Transformation gilt für einen Schaltkreis, der Clifford-Gatter, Einzel-Qubit- RZR_Z -Rotations-, RXR_X -Rotations- und RYR_Y -Rotationsgatter (einschließlich PhasePhase, TT und T†T^\dagger ), Pauli-Produkt-Rotationen, Pauli-Produkt-Messungen sowie Standard- ZZ -Messungen enthält. Die Transformation verschiebt Clifford-Gatter an das Ende der Schaltung, darunter Einzel-Qubit-Rotationsgatter, Pauli-Produkt-Rotationen und Pauli-Produkt-Messungen, deren Winkel ein Vielfaches von π/2\pi/2 beträgt. Dabei wandelt sie RZR_Z -Rotationen, RXR_X -Rotationsgatter und RYR_Y -Rotationsgatter in Pauli-Produkt-Rotationen um und ZZ -Messungen in Pauli-Produkt-Messungen.

Der Pass unterstützt alle Clifford-Gatter aus der Liste, die von get_clifford_gate_names():

["id", "x", "y", "z", "h", "s", "sdg", "sx", "sxdg", "cx", "cz", "cy", "swap","iswap", "ecr", "dcx"]

Darüber hinaus gelten auch die oben genannten Rotationsgatter mit Winkeln, die ganzzahlige Vielfache von π/2\pi/2 innerhalb der vorgegebenen Toleranz sind, als Clifford-Gatter.

Beispiel:

from qiskit import generate_preset_pass_manager
from qiskit.circuit import QuantumCircuit
from qiskit.circuit.library import PauliProductMeasurement, PauliProductRotationGate
from qiskit.quantum_info import Pauli
from qiskit.transpiler.passes import LitinskiTransformation

litinski = LitinskiTransformation(fix_clifford=False, use_ppr=True)

rz_basis = ["rz", "h", "x", "cx"]
pm = generate_preset_pass_manager(basis_gates=rz_basis)
pm.optimization.append(litinski)

qc = QuantumCircuit(3, 1)
qc.h(0)
qc.rz(1.23, 0)
qc.cx(0, 1)
qc.t(1)
qc.append(PauliProductRotationGate(Pauli("XY"), 0.456), [1, 2])
qc.cx(1, 2)
qc.append(PauliProductMeasurement(Pauli("ZX")), [0, 1], [0])
qc.measure(2, 0)


pbc = pm.run(qc)

Quellenangaben:

[1] Litinski. Ein Spiel mit Oberflächencodes. Quantum 3, 128 (2019)

Parameter

  • fix_clifford – Wenn False (nicht der Standardwert), enthält die zurückgegebene Schaltung nur PauliEvolution Gatter, wobei die abschließenden Clifford-Gatter weggelassen werden. Beachten Sie, dass in diesem Fall die Operatoren der ursprünglichen und der synthetisierten Schaltungen in der Regel nicht äquivalent sind.
  • insert_barrier – Wenn True und fix_clifford=True, füge eine Barriere zwischen dem Schaltkreis und den abschließenden Cliffords ein. Dieses Argument hat keine Auswirkung, wenn fix_clifford=False.
  • use_ppr – Falls zutreffend True, verwende PauliProductRotationGate zur Darstellung der Pauli-Rotationsgatter. Dies wird empfohlen, um die Leistung durch die Verwendung eines vollständig auf Rust basierenden Pfades zu verbessern. Wenn False oder None, verwende PauliEvolutionGate.
  • approximation_degree – Wird bei den Toleranzberechnungen verwendet, um zu prüfen, wie nahe ein PPR oder ein Rotationsgatter an einem Clifford liegt. Dies ergibt den Schwellenwert für die durchschnittliche Gate-Fidelity.

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

execute

execute(passmanager_ir, state, callback=None)

GitHub

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()

GitHub

Name des Passes.

Rückgabetyp

str

run

run(dag)

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Führen Sie den „ LitinskiTransformation “-Durchlauf für dag. aus.

Parameter

dag (DAGCircuit) – Der Eingabe-DAG.

Rückgabe

Die Ausgabe-DAG.

Erhöht

TranspilerError – Wenn die Schaltung Logikgatter enthält, die von der Pass-Karte nicht unterstützt werden.

Rückgabetyp

DAGCircuit

update_status

update_status(state, run_state)

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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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