gestione_del_rumore

qiskit_addon_utils.noise_management

Strumenti di gestione del rumore.

trex_factors

trex_factors(measurement_noise_map, basis_dict, /)

Calcola il fattore di scala del valore di aspettativa dell'algoritmo di mitigazione TREX per ogni termine di Pauli in basis_dict.

Calcola $\langle Z^N \rangle$ per ciascun termine di Pauli non identitario in ogni osservabile utilizzando il rumore di misura appreso, dove $N$ sono gli indici non identitari nel termine.

Parametri

measurement_noise_map (PauliLindbladMap) – Rumore di misura appreso in formato PauliLindbladMap.
basis_dict (dict[Pauli, list[SparsePauliOp | None]]) – Mappatura tra basi di misura e grandezze osservabili in cui l’algoritmo TREX ottimizza il calcolo del loro valore atteso.

Risultati

Un elenco di array numpy di float che rappresentano il fattore di scala del valore di aspettativa dell'algoritmo di mitigazione TREX per ogni termine di Pauli in ogni osservabile in ogni base nel basis_dict dato.

gamma_from_noisy_boxes

gamma_from_noisy_boxes(noise_models, box_id_to_noise_id, noise_scales_each_box=None)

GitHub

Calcolare il fattore gamma per un circuito, dati i modelli di rumore di Pauli-Lindblad per le scatole del circuito.

Questa funzione si aspetta che i modelli di rumore rappresentino il rumore del circuito e che quindi abbiano tassi Lindblad positivi. La gamma restituita è quella associata alle mappe di rumore inverso necessarie per annullare il rumore nel circuito.

Parametri

noise_models (dict[str, PauliLindbladMap]) – Detto degli ID dei modelli di rumore (stringhe) e dei modelli di rumore appresi per ogni singola scatola rumorosa del circuito.
box_id_to_noise_id (dict[str, str]) – Detto di ID scatola e ID modello di rumore.
noise_scales_each_box (dict[str, ndarray] | None) – Dict degli ID dei box e dei fattori con cui ridimensionare i tassi di errore Lindblad di ciascun generatore nel modello di rumore associato.

Risultati

Il fattore gamma.

Aumenti

ValueError se la lunghezza di una matrice in noise_scales_each_box non è uguale alla lunghezza di tassi di PauliLindbladMap associati in noise_models.

Tipo di restituzione

mobile

PostSelectionSummary

class PostSelectionSummary(primary_cregs, measure_map, edges, *, post_selection_suffix='_ps')

GitHub

Basi: object

Una classe ausiliaria per memorizzare le proprietà di un circuito quantistico necessarie per la post-selezione dei risultati.

Inizializza un oggetto PostSelectionSummary .

Parametri

primary_cregs (set[str]) – I nomi dei registri classici "primari", cioè quelli che non terminano con il suffisso post-selezione.
measure_map (dict[int, tuple[str, int]]) – Una mappa tra gli indici dei qubit nel registro e i clbit che definiscono in modo univoco una misura su quei qubit.
edges (set[frozenset[int]]) – Un elenco di tuple che definiscono coppie di qubit vicini.
post_selection_suffix (str) – Il suffisso dei registri di selezione dei posti.

edges

Tipo: set[frozenset[int]]

Un insieme di bordi da considerare per la selezione dei post basata sui bordi.

from_circuit

classmethod from_circuit(circuit, coupling_map, *, post_selection_suffix='_ps')

GitHub

Inizializzare da circuiti quantistici.

Parametri

circuit (QuantumCircuit) – Il circuito per creare una sintesi di.
coupling_map (CouplingMap |list[tuple[int, int]]) – Una mappa di accoppiamento o un elenco di tuple che indicano coppie di qubit vicini.
post_selection_suffix (str) – Un suffisso fisso da aggiungere ai nomi dei registri classici quando li si copia.

Tipo di restituzione

PostSelectionSummary

measure_map

Tipo: dict[int, tuple[str, int]]

Una mappa dagli indici dei qubit all'indice del registro e del clbit utilizzato per misurare quei qubit.

post_selection_suffix

Tipo: str

Il suffisso dei registri di selezione dei posti.

primary_cregs

Tipo: set[str]

I nomi dei registri classici "primari".

PostSelector

class PostSelector(summary)

GitHub

Basi: object

Una classe per elaborare i risultati dei programmi quantistici in base all'esito delle misurazioni post-selezione.

Inizializza un oggetto PostSelector .

Parametri

summary (PostSelectionSummary) – Un riepilogo del circuito in fase di post-selezione.

compute_mask

compute_mask(result, strategy=PostSelectionStrategy.NODE)

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Computa maschere booleane che indicano quali scatti devono essere mantenuti o scartati per il risultato dato.

Questa funzione confronta i bit restituiti da ogni coppia di misure e misure di post-selezione, identificando tutti quelli che non sono riusciti a capovolgersi. I tiri che dovrebbero essere conservati sono contrassegnati come True nella maschera restituita, quelli che dovrebbero essere scartati sono contrassegnati come False.

Per costruzione, la maschera restituita ha la stessa forma degli array nel risultato corrispondente, ma con una dimensione in meno (l'ultimo asse di ogni array, oltre i clbit, non è presente nella maschera).

Parametri

result (dict[str, ndarray[tuple[int, ...], dtype[bool]]]) – Il risultato della post-elaborazione. Deve essere un QuantumProgramResult contenente un singolo elemento o un dizionario.
strategy (str | PostSelectionStrategy) – La strategia di post-selezione utilizzata per elaborare il risultato.

Tipo di restituzione

ndarray[ tupla[ int,...], dtype[* bool* ]]

from_circuit

classmethod from_circuit(circuit, coupling_map, *, post_selection_suffix='_ps')

GitHub

Inizializzare da circuiti quantistici.

Parametri

circuiti - I circuiti per l'elaborazione dei risultati.
coupling_map (CouplingMap |list[tuple[int, int]]) – Una mappa di accoppiamento o un elenco di tuple che indicano coppie di qubit vicini.
post_selection_suffix (str) – Un suffisso fisso da aggiungere ai nomi dei registri classici quando li si copia.
circuit (QuantumCircuit)

Tipo di restituzione

PostSelector

summary

Tipo: PostSelectionSummary

Un riepilogo del circuito in fase di post-selezione.

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