음영 처리된 광뿔(SLC)
측정값으로 끝나는 동일한 벽돌 쌓기 회로가 
qiskit-addon-slc 이 패키지는 양자 회로에 대한 관측량의 음영 처리된 광뿔(SLC) [1] 을 계산하기 위한 것입니다. 확률적 오차 상쇄(PEC)의 맥락에서, 음영 처리된 광뿔은 광뿔 외부의 오차를 완화하지 않음으로써 분산(즉, 표본 추출 비용)을 줄일 수 있다는 점에서 기존의 이진 광뿔과 유사하다. 라이트콘 셰이딩을 활용하면 인과적 라이트콘 내의 파울리 오차 생성기에 스케일을 할당함으로써 이 전략을 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다. 더 작은 척도가 할당된 오차는 관측값에 미치는 영향이 적으며, 이러한 오차를 잡음 모델에서 제외하면 약간의 편향을 감수하는 대신 분산(즉, 표본 추출 비용)을 줄일 수 있다. 이 qiskit-addon-slc 패키지를 사용하면 라이트콘 셰이딩을 수행하고, 샘플링 비용과 편향 간의 균형을 조절할 수 있습니다.
시작하기
이 패키지를 빠르게 시작하는 데 도움이 되는 간단한 안내서는 퀵스타트 가이드에서 확인할 수 있습니다.
유스 케이스 예제
이 기법은 IBM 헤론(Heron) 프로세서에서 56 큐비트를 사용한 연산자 로슈미트 에코(operator Loschmidt echo) 실험에 있어 확률적 오류 상쇄(PEC)의 샘플링 비용을 낮추는 데 활용되었다. [2].
기술적 논의
방법 개요
음영 처리된 광뿔은 다음 5단계에 걸쳐 계산되어 사용됩니다:
- 회로 종료 시점에서 관측량에 미치는 각 파울리 오차 항의 영향에 대한 상한을 계산한다(전방 상한)
- 회로 시작 시점의 초기 상태에 대한 각 파울리 오차 항의 영향에 대한 상한을 계산한다(역방향 상한)
4개의 유니터리 층과 그 사이에 오류 항 E1 부터 E12 까지가 격자 형태로 배치된 3큐비트 
- 전방/후방 경계값과 해당 항의 오차율을 사용하여 각 파울리 오차 항에 대한 편향 기여도를 근사화한다
번호가 매겨진 오차 항으로 구성된 
- 오차율과 오차 범위를 기준으로 오차 항의 우선순위를 정하십시오. 관측 가능한 기대값에 미치는 영향이 가장 적은 노이즈 모델의 항들을, 사용자가 지정한 편향 허용 오차에 도달할 때까지 제거합니다. 또는, 사용자가 지정한 샘플링 비용 한도가 소진될 때까지 가장 영향력이 큰 오차 항들을 노이즈 모델에 추가할 수도 있다.
영향도가 가장 큰 것부터 가장 작은 것까지 정렬된 번호가 매겨진 오차 항들의 
- 절단된 잡음 모델을 완화한다. Qiskit Runtime 에 제시된 지시형 실행 모델을 사용하면, PEC 샘플링 과정에서 무시할 오차 항을 지정하는 것은 간단합니다. 자세한 내용은 튜토리얼 을 참조하세요.
3-큐비트 회로를 가리키는 화살표와 함께, 우선순위가 지정된 잔류 오류 항 
소프트웨어 피처
- 병렬 비동기 결합 연산
- 녹에 의한 확산 가속화
- 사전 경계 계산(즉, 실제 노이즈 학습 이전에)을 허용합니다
알려진 문제
- Windows는 지원되지 않습니다
- InjectNoise(site=”before” ) 지원되지 않음
- 세분화된 바운드 병합을 지원하지 않습니다
앞으로의 작업
- 전방 경계 계산용 Rust 기반 고유값 연산 가속화
기여
소스 코드는 GitHub 에서 확인할 수 있습니다.
개발자 가이드가 이 프로젝트 저장소의 루트 디렉터리에 있는 CONTRIBUTING.md 에 있습니다. 참여 시, 참가자는 Qiskit의 행동 강령을 준수해야 합니다.
저희는 요청 사항과 버그를 추적하기 위해 GitHub 의 이슈를 활용하고 있습니다.
이 패키지를 인용하며
연구에서 이 패키지를 사용하신다면, 이 프로젝트 저장소에 있는 CITATION.bib 파일을 참고하여 적절한 참고 문헌을 인용해 주시기 바랍니다.
라이센스
폐기 정책
저희는 시맨틱 버저닝을 따릅니다. 사용자 경험을 개선하기 위해 때때로 호환성 변경을 적용할 수 있습니다. 가능한 경우, 기존 인터페이스가 새로운 인터페이스와 공존할 수 있는 한 이를 그대로 유지하면서 사용 중단 예정으로 표시할 것입니다. 각 주요 개선 사항, 호환성 변경 사항 또는 사용 중단 예정 기능은 릴리스 노트에 기록될 것입니다.
기여
소스 코드는 GitHub 에서 확인할 수 있습니다.
개발자 가이드가 CONTRIBUTING.md 에 있습니다. 참여 시, 참가자는 Qiskit의 행동 강령을 준수해야 합니다.
저희는 요청 사항과 버그를 추적하기 위해 GitHub 의 이슈를 활용하고 있습니다.
참조
- 앤드류 에딘스 외, 고전적 가속을 이용한 양자 오류 완화 위한 라이트콘 셰이딩, arXiv:2409.04401v1 [quant-ph].
- 사만다 V. 배런 외, 고전적 검증 없이 이루어지는 관측 가능 추정, arXiv:2607.25998[quant-ph].