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IBM Quantum Platform

소음 모델

qiskit_paulice.noise_models

시공간 파울리 검증을 평가하기 위한 잡음 모델 사양.

NoiseModel

class NoiseModel(gate_noise=None, readout_noise=None, idling_noise=None)

GitHub

베이스: object

시공간 파울리 검증을 위한 최적의 회로 위치를 찾는 데 사용된 잡음 모델.

매개변수

  • gate_noise (GateNoise | None)
  • readout_noise (float | None)
  • idling_noise (float | None)

from_backend

classmethod from_backend(backend, layout, uniform_gate_noise=False, pauli_bases=None)

GitHub

백엔드 보정 데이터를 사용하여 를 NoiseModel 인스턴스화합니다.

layout생성된 GateWiseNoise 딕셔너리의 에지 키는 가상 큐비트 인덱스(내의 위치)를 사용합니다. layout입력 회로의 레이아웃이 가정한 바와 일관되게 가상 위치를 물리적 위치로 매핑하는 경우, 키들은 물리적 인덱스 역할도 합니다.

None``idling_noise 는 항상 None 이 방법에서 도출되며, 판독 보정이 이루어지지 않은 경우 backend , readout_noise 도 가 됩니다.

매개변수

  • backend (BackendV2) – 각 커플링 맵 에지에 대한 2-큐비트 게이트 오류 확률과 레이아웃 내 각 큐비트에 대한 판독 오류 정보를 포함하는 백엔드.
  • layout (Sequence[int]) – 노이즈 모델에 포함할 백엔드의 물리적 큐비트 인덱스. layout[0]이 순서는 가상 큐비트의 인덱싱을 정의합니다(가상 큐비트 0은 에 매핑되며, 이와 유사하게).
  • uniform_gate_noise (bool) – 이 True경우, 출력의 NoiseModel 필드는 gate_noiseUniformGateNoise 되며, 오류 확률은 개의 15 비정체 파울리 기저들 사이에 균일하게 분포된 것으로 가정되어, 모든 얽힘 게이트에 동등하게 영향을 미치는 균일한 탈편광 채널을 형성한다. False이 경우, gate_noise 는 각 에지가 백엔드 보정 데이터를 기반으로 한 사용자 정의 노이즈 채널과 연결된 인스턴스가 GateWiseNoise 됩니다.
  • pauli_bases (Sequence[str] | None) – 모델의 경우 GateWiseNoise , pauli_bases 는 백엔드에서 보고된 오류 확률이 분포될 기저입니다. b각 기저(basis)는 2자리의 파울리 문자열로, 가장자리 튜플과 왼쪽에서 오른쪽으로 짝을 이룹니다. 따라서 "XZ" 가장자리 (a, b) 에는 가 X 위치하고, Z 에는 a 가 위치합니다. "II"기본 동작은.을 제외한 전체 2Q 파울리 기저를 사용하는 것입니다. UniformNoise의 경우, 전체 기저가 가정되므로 이 논증은 무시됩니다.

리턴

백엔드 보정 데이터에서 도출된 게이트 노이즈 및 판독 노이즈를 포함하는 인스턴스 NoiseModel .

인상

ValueError – 백엔드에 보정 데이터가 없거나 레이아웃에 유효하지 않은 큐비트 인덱스가 포함되어 있습니다.

리턴 유형

NoiseModel

from_pauli_lindblad_maps

classmethod from_pauli_lindblad_maps(layer_noise, readout_noise=None)

GitHub

Pauli-Lindblad 매핑을 사용하여 NoiseModel 를 생성합니다.

이 방법은 게이트와, 선택적으로 측정값에 영향을 미치는 노이즈 채널을 나타내는 개의 인스턴스를 바탕으로 PauliLindbladMapNoiseModel 구성합니다. 게이트 노이즈는 인수를 layer_noise 사용하여 지정됩니다. 각 PauliLindbladMap 인스턴스는 고유한 얽힘 게이트 레이어에서 작동하는 것으로 가정합니다. 읽기 잡음은 단일 큐비트 파울리-X 생성기와 이에 수반되는 발생률을 포함하는 단일 PauliLindbladMap 매개변수로 지정됩니다.

매개변수

  • layer_noise (Sequence[PauliLindbladMap]) – 일련의 객체들로 PauliLindbladMap , 각 맵은 회로 내의 고유한 얽힘 층 하나에 대한 노이즈 채널을 나타냅니다.
  • readout_noise (PauliLindbladMap | None) – 선택 PauliLindbladMap 사항: 판독 오류를 방지하기 위해 각 큐비트에 파울리 X 생성기를 포함합니다.

리턴

이 메서드에서는 입력에 PauliLindbladMap``s. ``idling_noise 정의된 노이즈 모델(들)을 반영하는 인스턴스가 NoiseModel 항상 가 None 됩니다.

인상

  • 2ValueError – 오류 생성기의 무게가.보다 큽니다.
  • ValueError – 판독 오류 생성기는 파울리-X가 아닙니다.

리턴 유형

NoiseModel

gate_noise

유형: GateNoise | None

기본값: None

2-큐비트 게이트 연산 중에 발생하는 오류. 다음 중 하나가 될 수 있습니다.

  • UniformNoise: 모든 게이트에 대해 동일한 오류 확률. 오류 확률은 채널에 표현된 각 파울리 기저에 균등하게 분포된다.
  • LayeredNoise: 고유한 얽힘 층당 파울리-린드블라드 잡음 채널
  • GateWiseNoise: 고유한 얽힘 에지당 파울리-린드블라드 잡음 채널

idling_noise

유형: float | None

기본값: None

유휴 시간 동안의 큐비트 붕괴 속도. 1 - exp(-t / idling_noise)총 오류 확률은 다음과 같이 주어집니다.

readout_noise

유형: float | None

기본값: None

측정 중 비트 플립이 발생할 확률.

UniformGateNoise

기본값: <class 'float'>

모든 2-큐비트 게이트에 균일하게 적용되는 탈분극 확률.

이 확률은 2-큐비트 파울리 기저에서 정체 파울리를 15 제외한 나머지 파울리들 사이에 균등하게 분배되어 탈분극 채널을 형성하게 된다. 이 노이즈 채널은 각 얽힘 게이트가 적용된 후에 적용될 것입니다.

LayeredGateNoise

고유한 얽힘 층을 파울리 오류 생성기에 매핑하는 계층적 잡음 모델.

참고

각 얽힘 계층과 관련된 파울리-린드블라드 오차는 해당 계층의 게이트가 실행되기 전에 정의된 것으로 가정한다.

키는 레이어를 정의하는 큐비트 인덱스 쌍(에지)으로 구성된 튜플입니다. 값들은 (pauli, rate) 튜플의 리스트이며, 여기서 pauli 는 모든 큐비트에 대해 정의된 파울리 또는 파울리 문자열이고, rate 는 이에 대응하는 오류율이다.

dict[tuple[tuple[int, int], …]의 별칭, list[tuple[Pauli | str, float]]]

GateWiseNoise

큐비트 쌍을 파울리 잡음 채널에 매핑하는 게이트별 잡음 모델.

키(Key)는 에지를 나타내는 큐비트 인덱스 쌍으로 구성된 튜플입니다. 값들은 (pauli, rate) 튜플의 목록이며, 여기서 pauli 는 2자 길이의 파울리 문자열이고, rate 는 이에 대응하는 오류율입니다. b``(a, b)``(pauli_str, indices)이 문자열은 에지 튜플과 왼쪽에서 오른쪽으로 짝을 이룹니다. 이는 PauliLindbladMap ’의 스파스 형식과 일치합니다: 에지 에 대해, "XZ"Xa , Z 는 에 배치합니다.

dict[tuple[int, int], list[tuple[str, float]]]의 별칭

GateNoise

기본값: float | dict[tuple[tuple[int, int], ...], list[tuple[qiskit.quantum_info.operators.symplectic.pauli.Pauli | str, float]]] | dict[tuple[int, int], list[tuple[str, float]]]

게이트 노이즈는 균일한 형태(float), 계층적 형태(dict) 또는 게이트별 형태(dict)일 수 있습니다.

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