NoiseLearnerV3Options
class NoiseLearnerV3Options(shots_per_randomization=128, num_randomizations=32, layer_pair_depths=(0, 1, 2, 4, 16, 32), post_selection=<factory>, experimental=<factory>, execution=<factory>, environment=<factory>)
Bases: object
Opciones para NoiseLearnerV3.
Atributos
Parámetros
- shots_per_randomization (Annotated[int, FieldInfo(annotation=NoneType, required=True, metadata=[Ge(ge=1)])])
- num_randomizations (Annotated[int, FieldInfo(annotation=NoneType, required=True, metadata=[Ge(ge=1)])])
- layer_pair_depths (list[Annotated[int, FieldInfo(annotation=NoneType, required=True, metadata=[Ge(ge=0)])]])
- post_selection (PostSelectionOptions)
- experimental (dict)
- execution (ExecutionOptions)
- environment (EnvironmentOptions)
environment
Tipo: EnvironmentOptions
Valor predeterminado: FieldInfo(annotation=NoneType, required=False, default_factory=EnvironmentOptions)
Opciones relacionadas con el entorno de ejecución.
execution
Tipo: ExecutionOptions
Valor predeterminado: FieldInfo(annotation=NoneType, required=False, default_factory=ExecutionOptions)
Opciones de ejecución a bajo nivel.
experimental
Tipo: dict
Valor predeterminado: FieldInfo(annotation=NoneType, required=False, default_factory=dict)
Opciones experimentales.
Estas opciones están sujetas a cambios sin previo aviso, y no se garantiza su estabilidad.
layer_pair_depths
Tipo: list[Annotated[int, FieldInfo(annotation
Valor predeterminado: NoneType, required=True, metadata=[Ge(ge=0)])]] = (0, 1, 2, 4, 16, 32)
Las profundidades de los circuitos (medidas en número de pares) que se deben utilizar en los experimentos de Pauli-Lindblad.
Se utilizan pares como unidad porque aprovechamos la naturaleza « order-2 » de nuestras puertas de entrelazamiento en la implementación del aprendizaje con ruido. Por ejemplo, un valor de 3 corresponde a 6 repeticiones de la capa en cuestión.
Los experimentos de TREX no tienen en cuenta este campo.
num_randomizations
Tipo: Annotated[int, FieldInfo(annotation
Valor predeterminado: NoneType, required=True, metadata=[Ge(ge=1)])] = 32
El número de circuitos aleatorios que se utilizarán por cada configuración de circuito de aprendizaje.
En los experimentos TREX, una configuración es una base de medición.
En los experimentos de Pauli Lindblad, una configuración consiste en una base de medición y un ajuste de profundidad. Por ejemplo, si tu experimento tiene seis niveles de profundidad, al establecer este valor en 32 se obtendrá un total de 32 * 9 * 6 circuitos que deben ejecutarse (donde 9 es el número de circuitos que deben implementarse para medir todas las observables necesarias; consulta la nota en la cadena de documentación de NoiseLearnerOptions para obtener más detalles), a shots_per_randomization cada uno.
post_selection
Tipo: PostSelectionOptions
Valor predeterminado: FieldInfo(annotation=NoneType, required=False, default_factory=PostSelectionOptions)
Opciones para la selección posterior de los resultados de los circuitos de aprendizaje de ruido.
shots_per_randomization
Tipo: Annotated[int, FieldInfo(annotation
Valor predeterminado: NoneType, required=True, metadata=[Ge(ge=1)])] = 128
El número total de intentos que se utilizarán por cada circuito de aprendizaje aleatorio.