NoiseLearnerV3Result

class NoiseLearnerV3Result

베이스: object

Pauli-Lindblad 형식으로 작성된 단일 명령어에 대한 노이즈 학습기 실험 결과.

상태 $\rho$ 에 작용하는 오류 채널 Pauli Lindblad $E$ 는 Pauli Lindblad 형식으로 다음과 같이 표현할 수 있다. $E(\rho) = e^{\sum_j r_j D_{P_j}}(\rho)$ , $P_j$ 는 Pauli 연산자(또는 “생성자”)이며, $r_j$ 는 부동 소수점 수(또는 “속도”)이다. [1]. 등가 파울리 오류 채널은 단일 파울리 채널 항들의 합성으로 구성될 수 있다

E = e^{\sum_j r_j D_{P_j}} = \prod_j e^{r_j D_{P_j}} = prod_j \left( (1 - p_j) S_I + p_j S_{P_j} \right)

여기서 $p_j = \frac12 - \frac12 e^{-2 r_j}$ 이다.

문헌 [ ]에 제시된 파울리-린드블라드 학습 프로토콜과 같은 노이즈 채널 학습을 위한 몇 가지 전략 [1]. 퇴화항을 도출한다. 즉, 개별 비율 대신 비율들의 곱을 학습한다는 의미이다.

참조

E. van den Berg, Z., Minev, A., Kandala, K*.*, Temme, K., “잡음이 있는 양자 프로세서에서 스파스 파울리-린드블라드 모델을 이용한 확률적 오차 상쇄”, 《Nature Physics》 제19권, 1116–1121쪽 (2023). arXiv:2201.09866 [양자물리학]

메소드

len

__len__()

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리턴 유형

int

from_generators

classmethod from_generators(generators, rates, rates_std=None, metadata=None)

GitHub

생성기와 발생률의 집합을 바탕으로 구성한다.

매개변수

generators (Iterable[QubitSparsePauliList]) – 파울리-린드블라드 형식으로 노이즈 채널을 설명하는 생성기들. QubitSparsePauli이것은 모델 내에 존재하는 퇴화성을 포착하기 위해, 의 목록이 아닌 객체들의 QubitSparsePauliList 목록입니다.
rates (Iterable[float]) – 각 발전기의 요금. i``i이 목록의 -번째 요소는 -번째 생성자에 속한 모든 파울리의 비율을 나타냅니다.
rates_std (Iterable[float] | None) – 발전기 출력률과 관련된 표준편차. 0``None이 경우 모든 표준편차를 로 설정합니다.
metadata (Metadata | None) – 메타데이터 사전.

리턴 유형

NoiseLearnerV3Result

to_pauli_lindblad_map

to_pauli_lindblad_map()

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이 결과를 파울리-린드블라드 매핑으로 변환하십시오.

생성자 내의 파울리 항은 물리적 큐비트 순서, 즉 가장 바깥쪽 회로에 있는 큐비트들의 순서에 따라 인덱싱됩니다.

리턴 유형

PauliLindbladMap

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