ZneOptions

Tipo: UnsetType | Literal['gate_folding', 'gate_folding_front', 'gate_folding_back', 'pea']

Valor predeterminado: Unset

Qué técnica utilizar para amplificar el ruido.

Uno de los siguientes:

• "gate_folding" (por defecto) utiliza gate folding de 2 qubits para amplificar el ruido. Si el ruido

  requiere amplificar sólo un subconjunto de puertas, éstas se eligen al azar.

• "gate_folding\front" utiliza gate folding de 2 qubits para amplificar el ruido. Si el ruido

  requiere amplificar sólo un subconjunto de las puertas, entonces estas puertas se seleccionan de la parte delantera del circuito DAG topológicamente ordenado.

• "gate_folding_back" utiliza gate folding de 2 qubits para amplificar el ruido. Si el ruido

  requiere amplificar sólo un subconjunto de las puertas, entonces estas puertas se seleccionan de la parte posterior del circuito DAG topológicamente ordenado.

• "guisante" utiliza una técnica llamada Probabilistic Error Amplification

  (PEA ) para amplificar el ruido. Cuando se selecciona esta opción, el giro de la puerta se utilizará siempre, se haya activado o no en las opciones. En esta técnica, el modelo de ruido giratorio de cada capa única de puertas de enredo en tus circuitos ISA se aprende de antemano, ver LayerNoiseLearningOptions para las opciones de aprendizaje pertinentes. Una vez completados, tus circuitos se ejecutan en cada factor de ruido, donde cada capa de enredo de tus circuitos se amplifica inyectando probabilísticamente ruido de un solo qubit proporcional al correspondiente modelo de ruido aprendido.

Tipo: UnsetType | Sequence[float]

Valor predeterminado: Unset

Factores de ruido para evaluar el ajuste de los modelos de extrapolación en.

[0, *noise_factors]Si no se especifica, el valor predeterminado será. Esta opción no afecta en modo alguno a la ejecución ni al ajuste del modelo; únicamente determina los puntos en los que se evalúan los extrapolator valores que se devolverán en los campos de datos denominados evs_extrapolated y stds_extrapolated.

Tipo: UnsetType | Literal['linear', 'exponential', 'double_exponential', 'polynomial_degree_1', 'polynomial_degree_2', 'polynomial_degree_3', 'polynomial_degree_4', 'polynomial_degree_5', 'polynomial_degree_6', 'polynomial_degree_7', 'fallback'] | Sequence[Literal['linear', 'exponential', 'double_exponential', 'polynomial_degree_1', 'polynomial_degree_2', 'polynomial_degree_3', 'polynomial_degree_4', 'polynomial_degree_5', 'polynomial_degree_6', 'polynomial_degree_7', 'fallback']]

Valor predeterminado: Unset

Extrapolador(es) a probar (en orden) para extrapolar a ruido cero.

Las opciones disponibles son:

• "exponential", que ajusta los datos mediante una función exponencial decreciente

  definida como $f(x; A, \tau) = A e^{-x/\tau}$, donde $A = f(0; A, \tau)$ es el valor en ausencia de ruido ( $x=0$ ) y $\tau>0$ es una tasa positiva.

• "double_exponential"que utiliza una suma de dos exponenciales como en la Ref. 1.

• "polynomial_degree_(1 <= k <= 7)", que utiliza una función polinómica definida como

  $f(x; c_0, c_1, \ldots, c_k) = \sum_{i=0, k} c_i x^i$.

• "linear"que es equivalente a "polynomial_degree_1".

• "fallback", que simplemente devuelve los datos sin procesar correspondientes al nivel de ruido más bajo

  1factor (por lo general) sin realizar ningún tipo de extrapolación.

Los valores extrapolados (evs_extrapolated y stds_extrapolated) se ordenan según el orden de los extrapoladores proporcionados. Si se especifica más de un extrapolador, los valores evs y stds que se indican en los datos del resultado se refieren al primer extrapolador que ha tenido éxito, donde el éxito de un extrapolador se determina de forma heurística.

Valor predeterminado: ("exponential", "linear").

Tipo: UnsetType | Sequence[float]

Valor predeterminado: Unset

Factores de ruido a utilizar para la amplificación del ruido.

Valor predeterminado: (1, 3, 5).

Type

factores_de_ruido