Soigné
class Neat(backend, noise_model=None)
Bases : object
Un cours pour aider à comprendre les performances attendues des postes d'estimateurs.
Le "Noisy Estimator Analyzer Tool" (ou "NEAT") est un outil pratique que les utilisateurs de la primitive Estimator peuvent employer pour analyser et prédire les performances de leurs requêtes. Sa méthode simulate utilise qiskit-aer pour simuler la tâche d'estimation de manière classique et efficace, que ce soit dans des conditions idéales ou en présence de bruit. Les résultats des simulations peuvent être comparés à d'autres résultats de simulation ou à des résultats primitifs pour établir des chiffres de mérite personnalisés.
Paramètres
- backend (Backend) – Un backend.
- noise_model (NoiseModel | None) – Un modèle de bruit pour les opérations du backend concerné. Si
None, la valeur par défaut est le modèle de bruit généré parNoiseModel.from_backend().
Attributs
noise_model
Le modèle de bruit utilisé par cet outil d'analyse pour les simulations bruyantes.
Méthodes
backend
ideal_sim
ideal_sim(pubs, cliffordize=False, seed_simulator=None, precision=0)
Effectuer une simulation idéale et sans bruit de la tâche d'estimation spécifiée par pubs.
Cette fonction utilise la classe Estimator de qiskit-aerpour simuler la tâche d'estimation de manière classique.
Pour garantir l'évolutivité, chaque circuit de pubs doit être un circuit de Clifford, de sorte qu'il puisse être simulé efficacement quelle que soit sa taille. Pour les tâches d'estimation qui impliquent des circuits non-Clifford, le flux de travail recommandé consiste à mettre en correspondance les circuits non-Clifford avec les circuits Clifford les plus proches à l'aide de la passe de transposition ConvertISAToClifford ou, de manière équivalente, d'utiliser la méthode de commodité de Neat to_clifford() méthode de commodité de Neat. Par ailleurs, le fait d'attribuer la valeur True à cliffordize garantit l'application automatique de la méthode à l'adresse avant la simulation to_clifford() soit appliquée automatiquement au site pubs avant la simulation.
Paramètres
- pubs (Sequence[EstimatorPubLike]) – Les PUB définissant la tâche d'estimation qui nous intéresse.
- cliffordize (bool) – Application automatique ou non de la passe de transposition
ConvertISAToCliffordà l'adressepubsdonnée avant d'effectuer les simulations. - seed_simulator (int | None) – Une graine pour le simulateur.
- precision (float) – La précision cible pour les estimations de chaque valeur d'espérance dans les résultats renvoyés.
Retours
Les résultats de la simulation.
Type de retour
noisy_sim
noisy_sim(pubs, cliffordize=False, seed_simulator=None, precision=0)
Effectuer une simulation bruyante de la tâche d'estimation spécifiée par pubs.
Cette fonction utilise la classe Estimator de qiskit-aerpour simuler la tâche d'estimation de manière classique.
Pour garantir l'évolutivité, chaque circuit de pubs doit être un circuit de Clifford, de sorte qu'il puisse être simulé efficacement quelle que soit sa taille. Pour les tâches d'estimation qui impliquent des circuits non-Clifford, le flux de travail recommandé consiste à mettre en correspondance les circuits non-Clifford avec les circuits Clifford les plus proches à l'aide de la passe de transposition ConvertISAToClifford ou, de manière équivalente, d'utiliser la méthode de commodité de Neat to_clifford() méthode de commodité de Neat. Par ailleurs, le fait d'attribuer la valeur True à cliffordize garantit l'application automatique de la méthode à l'adresse avant la simulation to_clifford() soit appliquée automatiquement au site pubs avant la simulation.
Paramètres
- pubs (Sequence[EstimatorPubLike]) – Les PUB définissant la tâche d'estimation qui nous intéresse.
- cliffordize (bool) – Application automatique ou non de la passe de transposition
ConvertISAToCliffordà l'adressepubsdonnée avant d'effectuer les simulations. - seed_simulator (int | None) – Une graine pour le simulateur.
- precision (float) – La précision cible pour les estimations de chaque valeur d'espérance dans les résultats renvoyés.
Retours
Les résultats de la simulation.
Type de retour
to_clifford
to_clifford(pubs)
Retourne la version cliffordiisée de pubs.
Cette méthode de commodité exécute la passe de transpilation ConvertISAToClifford sur les circuits des PUBs.
Paramètres
pubs (Sequence[EstimatorPubLike]) – Les PUB deviendront des Clifford PUB.
Retours
Les PUB de Clifford.
Type de retour
[listeEstimateurPub]