qiskit_ibm_runtime.options_models.NoiseLearnerV3Options
pydantic model NoiseLearnerV3Options
Bases : BaseOptionsModel
Options pour NoiseLearnerV3.
Config
- validate_assignment : bool = True
- extra : str = interdit
bit_flip_checks
field
Type : BitFlipChecksOptions
Valeur par défaut : BitFlipChecksOptions(pre_circuit=PreCircuitBitFlipChecksOptions(enable=False, x_pulse_type='xslow', strategy='node'), post_circuit=PostCircuitBitFlipChecksOptions(enable=False, x_pulse_type='xslow', strategy='node'))
Options permettant d'appliquer des contrôles de « bit-flip » aux résultats des circuits d'apprentissage du bruit.
environment
field
Type : EnvironmentOptions
Valeur par défaut : EnvironmentOptions(log_level='WARNING', job_tags=[], private=False, max_execution_time=None, image=None)
Options relatives à l'environnement d'exécution.
execution
field
Type : ExecutionOptions
Valeur par défaut : ExecutionOptions(init_qubits=True, rep_delay=None, scheduler_timing=False, stretch_values=False)
Options d'exécution de bas niveau.
experimental
field
Type: dict
Valeur par défaut : {}
Options expérimentales.
Ces options sont susceptibles d'être modifiées sans préavis, et leur stabilité n'est pas garantie.
layer_pair_depths
field
Type : list[Annotated[int, Field(ge``=``0)] ]
Valeur par défaut : [0, 1, 2, 4, 16, 32]
Les profondeurs de circuit (exprimées en nombre de paires) à utiliser dans les expériences de Pauli-Lindblad.
On utilise des paires comme unité, car nous tirons parti de la nature « order-2 » de nos portes d'intrication dans la mise en œuvre de l'apprentissage par bruit. Par exemple, une valeur de 3 correspond à 6 répétitions de la couche concernée.
Ce champ n'est pas pris en compte dans les expériences TREX.
num_randomizations
field
Type : Annotated[int, Field(ge``=``1)]
Valeur par défaut : 32
Le nombre de circuits aléatoires à utiliser par configuration de circuit d'apprentissage.
Dans le cadre des expériences TREX, une configuration correspond à une base de mesure.
Dans le cadre des expériences de Pauli-Lindblad, une configuration correspond à une base de mesure et à un réglage de profondeur. Par exemple, si votre expérience comporte six niveaux de profondeur, le fait de définir cette valeur sur 32 entraînera l'exécution d'un total de 32 * 9 * 6 circuits (où 9 correspond au nombre de circuits à mettre en œuvre pour mesurer toutes les observables requises; voir la note dans la chaîne de documentation de NoiseLearnerOptions pour plus de détails sur le mode), à shots_per_randomization chacun.
Contraintes
- ge = 1
post_selection
field
Type : PostSelectionOptions
Valeur par défaut : PostSelectionOptions(enable=False, x_pulse_type='xslow', strategy='node')
Options pour la sélection a posteriori des résultats des circuits d'apprentissage du bruit.
shots_per_randomization
field
Type : Annotated[int, Field(ge``=``1)]
Valeur par défaut : 128
Le nombre total de tirs à utiliser par circuit d'apprentissage aléatoire.
Contraintes
- ge = 1