Retropropagación de operadores

Este paquete implementa la retropropagación de operadores (OBP) para reducir la profundidad de los circuitos en los cálculos de valores esperados. Esta técnica propaga una observable hacia atrás a través de las puertas situadas al final de un circuito cuántico, lo que da lugar a un circuito menos profundo a costa de un aumento de las bases de medición de la observable. A medida que se propaga hacia atrás un operador a lo largo de un circuito, el tamaño del observable crece exponencialmente, lo que da lugar a una sobrecarga de recursos tanto clásicos como cuánticos. Sin embargo, en algunos circuitos, la distribución resultante de los observables de Pauli es más concentrada que el escalado exponencial del peor caso, lo que significa que algunos términos del hamiltoniano con coeficientes pequeños pueden truncarse para reducir la sobrecarga cuántica. El error que se produce al hacer esto puede controlarse para encontrar un equilibrio adecuado entre precisión y eficiencia.

Existen varias formas de llevar a cabo la retropropagación de operadores; este paquete utiliza un método basado en la teoría de perturbaciones de Clifford, que tiene la ventaja de que la sobrecarga que supone la retropropagación de diversas puertas viene determinada por el carácter no-Clifford de dicha puerta. Esto se traduce en una mayor eficiencia para algunas familias de circuitos en comparación con los métodos basados en redes tensoriales para el OBP, que actualmente presentan una elevada sobrecarga clásica incluso en los casos en los que la sobrecarga cuántica sigue siendo moderada.

Este paquete es adecuado para estimar los valores esperados de circuitos cuánticos generales y observables de Pauli; sin embargo, en el caso de circuitos de alta «magia» (muy alejados de los circuitos de Clifford), es probable que el error en el observable derivado del truncamiento resulte prohibitivo antes de que el observable se haya propagado a través de una parte significativa del circuito. En el caso de los circuitos «casi-Clifford», podría ser posible propagar la señal a través de una parte mucho mayor del circuito, manteniendo al mismo tiempo límites de error relativamente pequeños.

cómo empezar

En la guía de inicio rápido encontrarás una guía sencilla que te ayudará a empezar a utilizar este paquete rápidamente.

Ejemplos de casos de uso

Esta técnica se ha utilizado para implementar circuitos de Trotter de menor profundidad para la evolución temporal de un modelo de espín « 2D » [1].

Debate técnico

• Un único punto de entrada: la función backpropagate lleva a cabo el OBP.

• Dos controles independientes sobre la relación entre profundidad y precisión:

  • OperatorBudget limita el aumento máximo que puede alcanzar la variable observable durante la retropropagación.
  • TruncationErrorBudget limita la magnitud del error que puede producirse durante la retropropagación.

• La eficacia depende de cuán «Clifford» sea el circuito: en el caso de los circuitos de alta magia (es decir, muy poco «Clifford»), los términos añadidos al observable suelen tener coeficientes mayores, por lo que se incurre en un mayor error de truncamiento desde el principio, lo que limita el ahorro de profundidad con un presupuesto de error fijo. Los circuitos «Near-Clifford» pueden truncarse de forma más drástica y someterse a una retropropagación más profunda sin superar el mismo presupuesto.

• Totalmente analizable: cada ejecución devuelve un objeto OBPMetadata que registra los recuentos de Pauli por corte, los recuentos por grupo QWC y el error de truncamiento acumulado, con plot_* herramientas auxiliares para visualizar el crecimiento de los operadores y el error en función de la profundidad del circuito, lo cual resulta útil para ajustar los presupuestos antes de asignar tiempo de la QPU.

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Citando este paquete

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Licencia

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Política de obsolescencia

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Referencias

1. 2. Fuller et al., « Mejora del cálculo cuántico mediante la retropropagación de operadores », npj Quantum Inf. 12, 51 (2026). [ arXiv ]