Techniques avancées - Modules complémentaires Qiskit
Les modules complémentaires Qiskit constituent un ensemble de fonctionnalités de recherche permettant la découverte d'algorithmes à l'échelle industrielle. Ces composants logiciels modulaires s'appuient sur la base performante de Qiskit et peuvent être intégrés à un flux de travail pour adapter ou concevoir de nouveaux algorithmes quantiques. Cette page présente les outils disponibles dans les principales catégories fonctionnelles afin de vous aider à choisir les fonctionnalités adaptées lors de la création de vos flux de travail.
Problèmes liés aux domaines de mappage
Ces capacités permettent notamment de traduire les problèmes d'un domaine donné en opérateurs et circuits quantiques destinés à être exécutés sur un ordinateur quantique.
Mappeur d'optimisation (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Modéliser des problèmes d'optimisation et les traduire en représentations compréhensibles par un ordinateur quantique.
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Travailler avec des systèmes fermioniques à l'aide de structures de données pour les opérateurs et les circuits fermioniques, ainsi que de cadres permettant le codage des fermions en qubits et la synthèse de circuits grâce à l'intégration du transpileur Qiskit.
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AQC-Tensor (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Construire des circuits à haute fidélité et à faible encombrement grâce à la compilation quantique approximative utilisant des réseaux de tenseurs.
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Formules multi-produits (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Réduire l'erreur de Trotter de la dynamique hamiltonienne grâce à une combinaison pondérée de plusieurs exécutions du circuit.
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Optimiser les circuits pour l'exécution matérielle
Ces fonctionnalités permettent de réduire la profondeur du circuit, mais s'accompagnent généralement d'une augmentation de la charge d'échantillonnage.
Rétropropagation de l'opérateur
Réduire la profondeur du circuit lors de l'estimation des valeurs attendues en effectuant une rétropropagation des observables à travers le circuit.
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Découpe de circuits (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Réduire la profondeur des circuits transpilés en décomposant les portes d'entrelacement entre des qubits non adjacents.
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Découvrir les modèles de bruit
Utilisez les outils suivants pour développer et affiner vos modèles de bruit dans le cadre de votre stratégie d'atténuation des erreurs
Mettre au point des expériences de caractérisation du bruit quantique basées sur la randomisation et des pipelines d'analyse par ajustement de modèles
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Réduire la charge d'échantillonnage liée à la correction d'erreur probabiliste (PEC) en supprimant les termes du modèle de bruit qui ont peu d'impact sur l'estimation des observables.
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Gérer le bruit pour l'estimation de la valeur attendue
Utilisez les extensions suivantes pour gérer le bruit lors de la création de charges de travail quantiques qui estiment les valeurs attendues des observables.
Atténuer les valeurs attendues en mesurant une grandeur observable cible qui intègre les informations du modèle de bruit.
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Mesures d'atténuation de Qiskit
Créez des pipelines personnalisés de gestion des erreurs à l'aide de techniques telles que PEC, ZNE et TREX, directement avec Samplomatic.
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Gérer le bruit pour les résultats d'échantillonnage
Ces techniques sont utiles pour traiter le bruit présent dans les résultats d'échantillonnage.
Diagonalisation quantique basée sur des échantillons
Estimer le spectre des hamiltoniens quantiques en traitant des échantillons bruités et en effectuant une diagonalisation dans un sous-espace réduit.
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SQD pour HPC (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Une implémentation de l'extension SQD optimisée pour le HPC, écrite selon les normes modernes d' C++17 s et conçue pour prendre en charge les flux de travail et les applications HPC.
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Post-sélection avec vérifications de permutation de bits (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Éliminer le bruit non markovien dans les chaînes de bits échantillonnées en intégrant des contrôles de permutation de bits dans un circuit.
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Réduction des erreurs de mesure sans matrice ( M3 ) (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Réduire les erreurs de mesure en effectuant le traitement dans un sous-espace réduit défini par des chaînes de bits bruitées.
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Améliorer la fidélité des distributions échantillonnées à l'aide de contrôles de Pauli optimisés sur le plan matériel, basés sur des codes spatio-temporels.
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Fonctionnalités de prise en charge
Utilisez ces fonctionnalités pour prendre en charge et créer vos flux de travail qui exploitent d'autres modules complémentaires.
Utilitaires complémentaires (s'ouvre dans un nouvel onglet)
Créez plus rapidement des flux de travail basés sur des modules complémentaires grâce à cet ensemble de fonctions permettant de créer des hamiltoniens, de générer des circuits d'évolution temporelle de Trotter et d'appliquer les dernières fonctionnalités de réduction des erreurs.
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Un cadre permettant d'approximer l'évolution des opérateurs, qui peut être utilisé pour simuler des valeurs attendues et mettre en œuvre des techniques d'atténuation des erreurs, telles que l'absorption du bruit propagé (PNA) et les cônes de lumière ombrés.
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