TREX (qiskit_mitigation.trex)
TREX
class TREX
Bases: object
Mitiga los errores de lectura en los valores esperados mediante el método TREX ( eXtinction, «Twirled Readout Error»).
Esta clase permite añadir un elemento de calibración de error de lectura a un QuantumProgram compartido por una o varias tareas de mitigación, que pueden ejecutarse en hardware mediante el Executor. Los resultados de la calibración se procesan posteriormente para obtener un modelo de ruido de medición, que se utiliza para calcular los factores de escala que corrigen los valores esperados calculados por las tareas de mitigación conectadas.
Crear una instancia de una tarea TREX.
Métodos
prepare
prepare(num_randomizations, quantum_program, custom_boxing_options=None)
Añade un elemento de calibración TREX al programa cuántico.
Parámetros
- num_randomizations (int) – Número de aleatorizaciones para la calibración de TREX.
- quantum_program (QuantumProgram) – El programa de Quantum para añadir un artículo.
- custom_boxing_options (dict | None) – Las opciones de encajado personalizadas que utilizará la función
generate_boxing_pass_manager().
Devuelve
La instancia QuantumProgram de entrada con el elemento de calibración TREX añadido.
Tipo de retorno
calculate_trex_factor
static calculate_trex_factor(noise_data, observable_term)
Calcular el factor TREX correspondiente a un término observable dado, basándose en el modelo de ruido.
Parámetros
- noise_data (PauliLindbladMap |ndarray) – PauliLindbladMap que contenga un modelo de ruido de medición o que sea el resultado de la ejecución de la calibración de TREX.
- observable_term (Pauli |QubitSparsePauli |str) – término observable para el que se calcula el factor TREX.
Devuelve
Factor TREX para el término observable.
Tipo de retorno
trex_factors_each_term
static trex_factors_each_term(measurement_noise_map, observables)
Calcula el factor de escala del valor esperado del algoritmo de mitigación TREX para cada término de Pauli en cada observable.
Calcula para cada término de Pauli distinto de la identidad en cada observable utilizando el ruido de medición aprendido, donde son los índices distintos de la identidad en el término.
Parámetros
- measurement_noise_map (PauliLindbladMap) – Ruido de medición aprendido en formato « PauliLindbladMap ».
- observables (ObservablesArray |Sequence[SparsePauliOp]) – Variables observables en las que el algoritmo TREX modera sus valores esperados.
Devuelve
Un diccionario que asocia los términos de Pauli a sus factores de escala de los valores esperados.
Tipo de retorno
compute_noise_model
compute_noise_model(results)
Calcular el modelo de ruido a partir de los resultados del programa.
Parámetros
results (QuantumProgramResult) – QuantumProgramResult que contiene los resultados del circuito de calibración TREX.
Devuelve
El modelo de ruido de lectura aprendido como un PauliLindbladMap.
Tipo de retorno