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IBM Quantum Platform

PadDynamicalDecoupling

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

GitHub

Basen: BasePadding

Dynamische Entkopplung Einfügungspass.

Dieser Durchlauf funktioniert auf einer geplanten, physischen Schaltung. Es durchsucht 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 dann, wenn das inverse Gatter 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, Target, CouplingMap
from qiskit.transpiler.passes import ALAPScheduleAnalysis, PadDynamicalDecoupling
from qiskit.visualization import timeline_drawer

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)],
    dt=1e-7
)
target = Target.from_configuration(
    ["h", "cx", "reset", "x", "measure"],
    num_qubits=4,
    coupling_map=CouplingMap.from_line(4, bidirectional=False),
    instruction_durations=durations,
    dt=1e-7,
)

# balanced X-X sequence on all qubits
dd_sequence = [XGate(), XGate()]
pm = PassManager([ALAPScheduleAnalysis(durations),
                  PadDynamicalDecoupling(durations, dd_sequence)])
circ_dd = pm.run(circ)
timeline_drawer(circ_dd, target=target)

# 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
spacing = []
for k in range(n):
    spacing.append(uhrig_pulse_location(k) - sum(spacing))
spacing.append(1 - sum(spacing))
pm = PassManager(
    [
        ALAPScheduleAnalysis(durations),
        PadDynamicalDecoupling(durations, dd_sequence, qubits=[0], spacing=spacing),
    ]
)
circ_dd = pm.run(circ)
timeline_drawer(circ_dd, target=target)
Ausgabe des vorherigen Codes.Ausgabe des vorherigen Codes.
Anmerkung

Möglicherweise müssen Sie vor der dynamischen Entkopplung den Ausrichtungspass aufrufen, um sicherzustellen, dass Ihre Schaltung die Ausrichtungsbedingungen für den Erwerb erfüllt.

Initialisierung der dynamischen Entkopplung.

Parameter

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

  • dd_sequence - Sequenz von Gates, die an unbesetzten Stellen angewendet werden.

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

  • spacing - Eine Liste der Abstände 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].

  • 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 zusätzlichen Spielraum so gleichmäßig wie möglich auf die Intervalle am Anfang und am Ende der Sequenz.
  • target - Die Target repräsentiert das Ziel-Backend. Das Ziel hat Vorrang vor anderen Argumenten, wenn diese aus dem Ziel abgeleitet werden können. Die Angabe des Ziels sowie anderer Argumente wie durations oder pulse_alignment führt daher dazu, dass diese anderen Argumente ignoriert werden.

Erhöht

  • TranspilerError – Wenn eine ungültige DD-Sequenz angegeben wird.
  • TranspilerError – Wenn ein Impulsfenster gefunden wird, dessen Dauer kein Vielfaches des Wertes der Ausrichtungsbeschränkung ist.
  • TypeError - Wenn dd_sequence nicht angegeben 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

execute

execute(passmanager_ir, state, callback=None)

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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 ]

get_duration

get_duration(node, dag)

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Ermittelt die Dauer eines bestimmten Knotens im Schaltkreis.

name

name()

GitHub

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.

Rückgabetyp

DAGCircuit

Erhöht

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

update_status

update_status(state, run_state)

GitHub

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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