Conos de luz sombreados (SLC)

Dos copias del mismo recorrido de mampostería que terminan en una medida. A la izquierda, un cono de luz convencional aparece sombreado uniformemente en amarillo. A la derecha, un cono de luz sombreado pasa del amarillo a la transparencia en función de la importancia que tiene cada puerta para la magnitud observable medida.

qiskit-addon-slc Es un paquete para calcular el cono de luz sombreado (SLC) [1] de una observable con respecto a un circuito cuántico. En el contexto de la cancelación probabilística de errores (PEC), los conos de luz sombreados son similares a los conos de luz binarios convencionales, en el sentido de que el hecho de no mitigar los errores fuera del cono de luz puede reducir la varianza (es decir, el coste de muestreo). El sombreado del cono de luz permite llevar esta estrategia un paso más allá, asignando escalas a los generadores de error de Pauli dentro del cono de luz causal. Los errores a los que se asignan escalas más pequeñas tienen un menor efecto sobre la variable observable; su eliminación del modelo de ruido puede reducir la varianza (es decir, el coste de muestreo) a cambio de introducir cierto sesgo. El paquete qiskit-addon-slc permite a los usuarios aplicar el sombreado de cono de luz y controlar el equilibrio entre el coste del muestreo y el sesgo.

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 reducir el coste de muestreo de la cancelación probabilística de errores (PEC) en experimentos de eco de Loschmidt con 56 qubits en un procesador Heron de IBM. [2].

Debate técnico

Resumen del método

Los conos de luz sombreados se calculan y se utilizan en 5 pasos:

Calcular un límite del efecto de cada término de error de Pauli sobre el observable al final del circuito (límite directo)
Calcular un límite para el efecto de cada término de error de Pauli sobre el estado inicial al comienzo del circuito (límite hacia atrás)

Un circuito de tres qubits con cuatro capas unitarias y una red de términos de error, del E1 al E12, entre ellas. El término de error « E8 » aparece resaltado. Una flecha que va desde E8 de vuelta al estado inicial ρ se denomina «límite hacia atrás», y otra flecha que va desde E8 hasta el observable final A se denomina «límite hacia adelante».

Calcular una estimación de la contribución al sesgo de cada término de error de Pauli utilizando los límites hacia adelante y hacia atrás y la tasa de error del término

Dos cuadrículas de 3-by-4 con términos de error numerados, una sombreada por el límite hacia atrás y otra por el límite hacia adelante. Las flechas de ambos lados apuntan a una tercera cuadrícula titulada «partición y fusión», que combina los dos conjuntos de límites y resalta el término 8.

Prioriza los términos de error en función de su tasa de error y sus límites. Recortar los términos del modelo de ruido que tengan menor efecto sobre el valor esperado observable hasta alcanzar la tolerancia de sesgo especificada por el usuario. Como alternativa, se pueden ir añadiendo los términos de error más significativos a un modelo de ruido hasta que se alcance el límite de coste de muestreo especificado por el usuario.

Una lista de términos de error numerados, ordenados de mayor a menor impacto, que comienza con el término 8 y termina con los términos 1, 2, 10 y 12. Los últimos cinco términos, sombreados en el tono más oscuro, están separados del resto y llevan la etiqueta «truncado».

Mitigar el modelo de ruido truncado. Utilizando el modelo de ejecución dirigida de Qiskit Runtime, resulta sencillo especificar los términos de error que deben ignorarse durante el muestreo PEC. Consulta el tutorial para obtener más información.

La lista priorizada de términos de error retenidos —8, 11, 7, 5, 6, 3 y 4—, con una flecha que apunta a un circuito de tres qubits. Cada término retenido aparece en el circuito como una puerta de ruido inversa, denominada «lambda inversa», situada entre las capas unitarias.

Características del software

Cálculo paralelo asíncrono con límites
Propagación acelerada por el óxido
Permite realizar cálculos limitados con antelación (es decir, antes del aprendizaje del ruido propiamente dicho)

Problemas conocidos

No compatible con Windows
InjectNoise(site=”before” ) no es compatible
No admite la fusión de límites con un nivel de detalle elevado

Trabajos futuros

Cálculo de valores propios acelerado con Rust para determinar los límites en sentido directo

contribuir

El código fuente está disponible en GitHub.

La guía para desarrolladores se encuentra en CONTRIBUTING.md, en el directorio raíz del repositorio de este proyecto. Al participar, se espera que respetes el código de conducta de Qiskit.

Utilizamos las incidencias de GitHub para realizar el seguimiento de las solicitudes y los errores.

Citando este paquete

Si utilizas este paquete en tu investigación, utiliza el archivo « CITATION.bib » que se encuentra en el repositorio de este proyecto para citar las referencias correspondientes.

Licencia

Apache Licencia 2.0

Política de obsolescencia

Seguimos el sistema de versionado semántico. Es posible que, de vez en cuando, realicemos cambios que afecten al funcionamiento del sistema con el fin de mejorar la experiencia del usuario. Siempre que sea posible, mantendremos las interfaces antiguas y las marcaremos como obsoletas, siempre y cuando puedan coexistir con las nuevas. Cada mejora significativa, cambio que implique incompatibilidad o función en desuso se documentará en las notas de la versión.

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Referencias

Andrew Eddins y otros, Sombreado de cono de luz para la mitigación de errores cuánticos con aceleración clásica, arXiv:2409.04401v1 [quant-ph].
Samantha V. Barron y otros, Estimación de observables en ausencia de verificación clásica, arXiv:2607.25998[quant-ph].

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