키스킷 0.34 릴리즈 노트

0.34.2

테라 0.19.2

Prelude

키스킷 테라 0.19.2 는 주로 버그 수정 릴리스이지만, 이제 모든 주요 플랫폼에서 Python 3.10 용 휠도 함께 제공됩니다.

새 기능

Python 3.10 으로 실행에 대한 지원이 추가되었습니다. 여기에는 지원되는 플랫폼에서 Python 3.10 용으로 미리 컴파일된 바이너리를 PyPI 에 게시하는 것이 포함됩니다.

업그레이드 주의사항

Python 3.10 부터 키스킷 테라의 32비트 플랫폼 지원은 축소될 예정입니다. Linux i686 및 32비트 Windows입니다. Python 3.10 플랫폼은 이제 티어 2 지원 대신 티어 3에 속합니다( https://qiskit.org/documentation/getting_started.html #플랫폼-지원에 정의된 티어에 따라). 이는 업스트림 종속성인 Numpy와 Scipy가 해당 플랫폼에 대한 지원을 중단했기 때문입니다. 키스킷은 여전히 이러한 플랫폼에 대해 미리 컴파일된 바이너리를 게시할 예정이지만, 게시하기 전에 패키지를 테스트할 수 없으며 pip 에서 소스에서 해당 종속성을 빌드할 수 있도록 C/C++ 컴파일러가 필요합니다. 이러한 플랫폼 중 하나를 사용하는 경우 Python 3.7, 3.8, 또는 3.9 을 사용하는 것이 좋습니다.

버그 수정

버그가 수정되었습니다 CVaRMeasurement 를 밀도 행렬로 변환하려고 시도할 때 PauliSumOp 를 밀도 행렬로 변환하여 대각선인지 확인하는 버그를 수정했습니다. 대규모 연산자(16큐비트 이상)의 경우 이 계산은 매우 비싸고 qiskit.utils.algorithm_globals.massive = True 을 사용하여 명시적으로 활성화하지 않으면 오류가 발생합니다. 이제 많은 수의 큐비트에 대해서도 효율적인 검사가 가능합니다.
DAGCircuit.draw() 및 관련 함수 dag_drawer() 는 이제 제공된 파일 이름이 유효하지 않은 경우 보다 유용한 오류 메시지를 표시합니다.
QuantumCircuit.add_register() 는 더 이상 회로에서 중복 AncillaQubit 회로에서 중복 참조가 발생하지 않습니다 AncillaRegister 비트가 이미 존재하는 경우.
의 변환을 수정했습니다 QuantumCircuit를 기존 조건의 단일, 레지스터 없는 Clbit s를 Instruction로 변환하는 것을 수정했습니다 circuit_to_instruction() 함수 또는 QuantumCircuit.to_instruction() 메서드를 사용할 때 예를 들어 이제 다음이 작동합니다:
```
from qiskit.circuit import QuantumCircuit, Qubit, Clbit

qc = QuantumCircuit([Qubit(), Clbit()])
qc.h(0).c_if(qc.clbits[0], 0)
qc.to_instruction()
```
이제 레지스터가 중복 비트를 올바르게 거부합니다. 수정 #7446.
이제 FakeOpenPulse2Q 모의 백엔드에 T2 시간 및 읽기 오류가 큐비트에 저장됩니다. 이는 임의의 값으로, 생성 당시의 실제 백엔드와 거의 일치합니다.

에서 2큐비트 진화의 큐비트 순서를 수정합니다 PauliEvolutionGate제품 공식 합성과 함께 사용하는 경우. 예를 들어, 이전에는 IIZ + IZI + IZZ

from qiskit.circuit.library import PauliEvolutionGate
from qiskit.opflow import I, Z
operator = (I ^ I ^ Z) + (I ^ Z ^ I) + (I ^ Z ^ Z)
print(PauliEvolutionGate(operator).definition.decompose())

작성됨

     ┌───────┐
q_0: ┤ Rz(2) ├────────
     ├───────┤
q_1: ┤ Rz(2) ├─■──────
     └───────┘ │ZZ(2)
q_2: ──────────■──────

를 반환하는 반면, 이제는 올바르게

     ┌───────┐
q_0: ┤ Rz(2) ├─■──────
     ├───────┤ │ZZ(2)
q_1: ┤ Rz(2) ├─■──────
     └───────┘
q_2: ─────────────────

latex 및 mpl 서랍에서 이름에 밑줄이 여러 개 포함된 등록 이름이 올바르게 표시되지 않던 문제를 수정했습니다.
이제 서랍의 배열 출력에서 음수는 분자와 분모가 큰 분수 대신 10진수로 표시됩니다. 양수와 마찬가지로 비율이 작은 숫자 사이인 경우에도 분수가 됩니다.
대상에서 실행할 때 Target.get_non_global_operation_names() 메서드가 대상에서 실행될 때 이상적인 전역 작업이 있는 대상에서 예외를 잘못 발생시키는 문제를 수정했습니다. 이전에는 이 메서드가 명령 속성이 None 로 설정된 이상적인 전역 정의 연산이 포함된 대상에서 호출되면 해당 명령이 전역으로 처리되는 대신 예외가 발생했습니다.
함수 관련 문제를 수정했습니다 transpile() 함수가 실패할 수 있는 문제를 수정했습니다 Targettarget 객체를 직접 전달할 때 실패할 수 있는 문제를 수정했습니다.
함수 관련 문제를 수정했습니다 transpile() 인수가 backend 인 경우 실패할 수 있는 함수의 문제를 수정했습니다 BackendV2 또는 a Target 를 통해 전역적으로 정의된 이상적인 연산을 포함하는 target kwarg를 사용할 때 발생하는 문제를 수정했습니다.
블로흐 구를 플로팅할 때 또는 Matplotlib 3.3 또는 3.4 ( 3.5 아님)으로 그림을 크기에 맞게 자르려고 할 때 Jupyter에서 AttributeError 이 발생할 수 있는 문제를 수정했습니다. 예를 들어, 이전에는 다음 코드가 메시지와 함께 충돌했습니다:
```
AttributeError: 'Arrow3D' object has no attribute '_path2d'
```
의 현재 지원되는 모든 버전에서 성공합니다 Matplotlib :
```
from qiskit.visualization import plot_bloch_vector
plot_bloch_vector([0, 1, 0]).savefig("tmp.png", bbox_inches='tight')
```
의 버그를 수정했습니다 PauliSumOp.permute() 에서 메서드가 호출되는 객체가 순열된 복사본을 반환하는 대신 제자리에서 순열되는 버그가 수정되었습니다. 이 버그는 연산자의 큐비트 수를 변경하지 않은 채로 둔 순열에서만 발생했습니다.
이전에는 진화 시간을 반전하여 역을 계산하던 PauliEvolutionGate.inverse() 메서드를 수정했습니다. 연산자가 정확히 진화한 경우에만 올바른 반전입니다. 특히 트로터화 기반 시간 진화의 역수가 잘못되었습니다.
메서드의 QuantumInstance.execute() 메서드는 회로 목록이 주어지면 더 이상 입력을 변경하지 않습니다.

명시적인 노옵 정의가 있는 사용자 지정 명령어의 QPY 직렬화가 수정되었습니다. 이전에는 불투명 게이트처럼 (정의가 없는) 불투명한 문처럼 쓰여지고 나중에 같은 방식으로 읽혔습니다. 이제 빈 정의를 올바르게 왕복합니다. 예를 들어 이제 다음과 같이 수정됩니다:

import io
from qiskit.circuit import Instruction, QuantumCircuit, qpy_serialization

# This instruction is explicitly defined as a one-qubit gate with no
# operations.
empty = QuantumCircuit(1, name="empty").to_instruction()
# This instruction will perform some operations that are only known
# by the hardware backend.
opaque = Instruction("opaque", 1, 0, [])

circuit = QuantumCircuit(2)
circuit.append(empty, [0], [])
circuit.append(opaque, [1], [])

qpy_file = io.BytesIO()
qpy_serialization.dump(circuit, qpy_file)
qpy_file.seek(0)
new_circuit = qpy_serialization.load(qpy_file)[0]

# Previously both instructions in `new_circuit` would now be opaque, but
# there is now a correct distinction.
circuit == new_circuit

누락된 BackendV2.provider 어트리뷰트를 추가했습니다 BackendV2 추상 클래스 구현에 누락된 어트리뷰트를 추가했습니다. 이전에는 BackendV2 백엔드는 공급자를 통해 초기화할 수 있었지만 사용자가 액세스할 수 없었습니다.
클래스에 대한 지원을 수정했습니다 QuantumInstance 클래스에 대한 지원을 수정했습니다 BackendV2 백엔드로 실행할 때 클래스 지원을 수정했습니다. 이전에는 QuantumInstance 와 함께 BackendV2 를 사용하려고 하면 오류가 발생했을 것입니다.
의 버그를 수정했습니다 VQE 의 버그가 수정되어, 분석의 크기가 조정된 경우에도 분석의 매개변수가 여전히 이름에 따라 명시적으로 ASCII로 정렬되던 문제가 해결되었습니다. 이로 인해 결과 개체의 optimal_point 속성에서 최적화된 값의 순서가 일치하지 않게 되었습니다.

특히 이 버그는 사용자가 안사츠를 설정하지 않았고 VQE가 11개 이상의 자유 매개변수가 있는 기본값을 선택한 경우에 발생했습니다.
에서 구문 분석기를 중지했습니다 QuantumCircuit.from_qasm_str() 와 from_qasm_file()2.0 이 아닌 다른 언어 버전에서 온 것으로 식별되는 OpenQASM 프로그램을 허용하지 않도록 합니다. 이 구문 분석기는 OpenQASM 2.0 전용이며, OpenQASM 3.0 에서 가져온 회로에 대한 지원은 다음 릴리스에서 추가될 예정입니다.
제어 흐름 명령어가 포함된 객체의 QPY 직렬화 QuantumCircuit 객체의 직렬화를 수정했습니다. 이전에 다음을 포함하는 회로를 직렬화하려고 시도한 경우 IfElseOp, WhileLoopOp또는 ForLoopOp 를 포함하는 회로를 직렬화하려고 하면 직렬화가 실패했습니다. 수정 #7583.
QPY 직렬화 수정 QuantumCircuit 에서 비트의 하위 집합을 포함하는 QuantumRegister 또는 ClassicalRegister. 이전에는 이와 같은 회로를 직렬화하려고 하면 이러한 비트를 독립형으로 잘못 처리했습니다 Qubit 또는 Clbit 로 잘못 처리했습니다. 예를 들어 다음과 같은 회로를 직렬화하려고 하는 경우입니다:
```
import io
from qiskit import QuantumCircuit, QuantumRegister
from qiskit.circuit.qpy_serialization import load, dump

qr = QuantumRegister(2)
qc = QuantumCircuit([qr[0]])
qc.x(0)
with open('file.qpy', 'wb') as fd:
    dump(qc, fd)
```
이제 해당 회로가 로드되면 회로에 레지스터의 비트 하위 집합만 포함되어 있어도 레지스터가 올바르게 완전히 채워집니다.
QFT 는 이제 인스턴스화되거나 정밀도를 떨어뜨리는 설정으로 빌드된 경우 OverflowError 을 발생시키지 않고 경고합니다. 이는 큐비트 수가 매우 많을 경우(1000개가 약간 넘는 경우) 근사도가 비슷하게 크지 않은 경우에 발생할 수 있습니다. 이제 회로가 성공적으로 빌드되지만 배정밀도 부동 소수점 숫자의 제한으로 인해 일부 각도가 0과 구분되지 않을 수 있습니다.

에어 0.10.3

Prelude

키스킷 에어 0.10.3 는 주로 버그 수정 릴리스로, 0.10.2 릴리스 이후 발견된 몇 가지 버그를 수정합니다. 하지만 이번 릴리스에서는 모든 주요 플랫폼에서 사전 컴파일된 바이너리 휠을 포함하여 Python 3.10 으로 실행하는 기능도 지원됩니다. 이 릴리스에는 macOS 에서 arm64 에 대한 사전 컴파일된 바이너리 휠도 포함되어 있습니다.

새 기능

Python 3.10 으로 실행에 대한 지원이 추가되었습니다. 여기에는 지원되는 플랫폼에서 Python 3.10 용으로 미리 컴파일된 바이너리를 PyPI 에 게시하는 것이 포함됩니다.
M1 macOS 시스템에 대한 지원이 추가되었습니다. arm64 macOS 에서 지원되는 Python 버전 >= 3.8 에 대한 사전 컴파일된 바이너리는 이제 이번 릴리스와 향후 릴리스에 대해 PyPI 에 게시됩니다.

업그레이드 주의사항

키스킷 에어는 더 이상 Python >= 3.10 에서 32비트 플랫폼을 완전히 지원하지 않습니다. Linux i686 및 32비트 Windows입니다. Python 3.10 플랫폼은 이제 티어 2 지원 대신 티어 3에 속합니다( https://qiskit.org/documentation/getting_started.html #플랫폼-지원에 정의된 티어에 따라). 이는 업스트림 종속성인 Numpy와 Scipy가 해당 플랫폼에 대한 지원을 중단했기 때문입니다. 키스킷은 여전히 이러한 플랫폼에 대해 미리 컴파일된 바이너리를 게시할 예정이지만, 게시하기 전에 패키지를 테스트할 수 없으며 pip 에서 소스에서 해당 종속성을 빌드할 수 있도록 C/C++ 컴파일러가 필요합니다. 이러한 플랫폼 중 하나를 사용하는 경우 Python 3.7, 3.8, 또는 3.9 을 사용하는 것이 좋습니다.

버그 수정

RelaxationNoisePass 에서 인스트럭션의 실제 단위와 상관없이 인스트럭션 지속 시간이 항상 dt 시간 단위로 간주되던 버그를 수정했습니다. 이제 모든 인스트럭션 지속 시간 단위에서 단위 변환이 올바르게 처리됩니다.

자세한 내용은 #1453을 참조하세요.
를 반환하는 노이즈 함수에 대한 LocalNoisePass 문제를 수정했습니다 QuantumCircuit 를 반환하는 노이즈 함수에 대한 문제를 수정했습니다. 이는 시뮬레이션을 위해 풀어야 하는 불투명 회로 명령으로 DAG에 추가되었습니다. 이 수정 사항은 모든 회로 명령어가 시뮬레이터에서 지원되는 경우 서킷 명령어가 새 DAG에 추가되고 추가 언롤링 없이 시뮬레이션할 수 있도록 구성합니다.

자세한 내용은 #1447을 참조하세요.
이제 회로의 게이트 수가 fusion_parallelization_threshold 을 초과하는 경우 대각선 게이트를 생성하는 멀티 스레드 트랜스필레이션이 올바르게 작동합니다. 이전에는 서로 다른 스레드가 동일한 요소를 여러 블록으로 융합하여 잘못된 결과를 초래하는 경우가 있었습니다.
매개변수화된 Qobj에서 회로가 잘리는 버그를 수정했습니다. 이전에는 측정되지 않은 큐비트에 대한 명령이 제거된 후 파라미터의 인덱스가 업데이트되지 않았기 때문에 회로의 사용하지 않은 큐비트가 잘린 경우 파라미터화된 QObj의 파라미터가 잘못 해석될 수 있었습니다.

자세한 내용은 #1427을 참조하세요.

이그니스 0.7.0

변경 없음

IBM Q 제공자 0.18.3

변경 없음

0.34.1

테라 0.19.1

변경 없음

에어 0.10.2

버그 수정

루프 본문에서 루프 매개변수가 사용되지 않은 for 루프의 시뮬레이션을 수정했습니다. 예를 들어, 이전에는 이 코드가 실패했지만 이제는 성공합니다:

import qiskit
from qiskit.providers.aer import AerSimulator

qc = qiskit.QuantumCircuit(2)
with qc.for_loop(range(4)) as i:
    qc.h(0)
    qc.cx(0, 1)

AerSimulator(method="statevector").run(qc)

N-큐비트 회로 명령어가 항상 명령어 큐비트가 아닌 [0, ..., N-1] 큐비트에 적용되던 QuantumError.to_dict() 의 버그를 수정했습니다. 이 버그는 디바이스 및 가짜 백엔드 노이즈 모델에도 영향을 미쳤습니다.

자세한 내용은 1415호를 참조하세요.

이그니스 0.7.0

변경 없음

IBM Q 제공자 0.18.3

변경 없음

0.34.0

키스킷 0.34.0 에는 키스킷 에어의 포인트 릴리스인 버전 0.10.1 이 포함되어 있으며, 버전 0.10.0 에서 릴리스 직후 발견된 성능 퇴보 문제를 패치합니다. 키스킷 에어 0.10.0 와 0.10.1 에 대한 릴리즈 노트는 아래를 참조하세요.

테라 0.19.1

변경 없음

에어 0.10.1

Prelude

키스킷 에어 0.10.1 패치는 키스킷 에어 0.10.0 에서 도입된 성능 퇴보를 수정합니다.

버그 수정

노이즈 모델을 Python 에서 C++ 로 로드할 때 직렬화 오버헤드가 크게 증가하여 의도하지 않은 중첩된 Python 다중 처리 호출로 인한 노이즈 시뮬레이션의 성능 저하를 수정했습니다. 자세한 내용은 1407호를 참조하세요.

에어 0.10.0

Prelude

키스킷 에어 0.10 릴리스에는 몇 가지 성능 및 노이즈 모델 개선 사항이 포함되어 있습니다. 몇 가지 주요 사항은 다음과 같습니다:

병렬 샷 GPU 및 HPC 시뮬레이션의 성능 향상
QASM 3.0 제어 흐름 명령어가 포함된 회로 시뮬레이션 지원
백엔드 노이즈 모델에서 예약된 회로에 대한 이완 노이즈 지원
사용자 정의 게이트 오류 및 노이즈 모델을 정의하고 회로에 삽입하기 위해 사용자가 만든 트랜스파일러 패스를 지원합니다.

새 기능

키스킷-테라 0.19.0 에 도입된 QASM 3.0 제어 흐름 명령어에 대한 지원이 추가되었습니다. 지원되는 지침은 다음과 같습니다 ForLoopOp, WhileLoopOp, ContinueLoopOp, BreakLoopOp, IfElseOp.
GPU 시뮬레이션을 위한 배치 샷 시뮬레이션 최적화가 추가되었습니다. 이 옵션 기능은 1개 이상의 GPU에서 사용 가능한 메모리를 사용하여 여러 시뮬레이션 샷을 병렬로 실행하여 노이즈 모델 및/또는 중간 측정이 포함된 다중 샷 시뮬레이션의 성능을 크게 향상시킵니다.

이 옵션은 device="GPU" 및 "statevector" 또는 "density_matrix" 의 시뮬레이션 method 을 AerSimulator 과 함께 사용할 때 기본적으로 활성화됩니다. 시뮬레이터 옵션에서 batched_shots_gpu=False 을 설정하여 비활성화할 수 있습니다.

이 최적화는 여러 시뮬레이션을 병렬로 실행하기에 충분한 GPU 메모리가 있는 중소규모의 큐비트 수에 가장 유용합니다. 이 최적화를 활성화하기 위한 최대 활성 회로 큐비트 수는 batch_shots_gpu_max_qubits 시뮬레이터 옵션을 사용하여 구성할 수 있습니다. 이 옵션의 기본값은 16입니다.
노이즈가 많은 회로의 여러 샷을 병렬로 실행할 수 있는 새로운 max_shot_size 옵션을 사용자 지정 실행기에 추가했습니다.

예를 들어 사용자 지정 실행기를 사용하여 max_shot_size 을 구성합니다:
```
backend = AerSimulator(
   max_shot_size=1, max_job_size=1, executor=custom_executor)
job = backend.run(circuits)
```
는 노이즈가 많은 회로의 샷을 여러 회로로 분할합니다. 모든 개별 샷 실행이 끝나면 작업 결과가 자동으로 하나의 Resultjob.result() 객체로 반환됩니다.
2쿼비트 게이트에 내부 스왑을 삽입할 때 사용자가 내부 스왑의 방향을 결정할 수 있는 mps_swap_direction 시뮬레이터 옵션이 추가되었습니다. 가능한 값은 "mps_swap_right" 및 "mps_swap_left" 입니다. 스왑의 방향은 회로에 따라 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
AerSimulator 의 "matrix_product_state" 시뮬레이션 방법에 대한 새로운 측정 샘플링 최적화를 구현했습니다. 현재 이 알고리즘은 모든 큐비트가 측정되고 시뮬레이터 mps_sample_measure_algorithm 시뮬레이터 옵션이 "mps_probabilities" 으로 설정된 경우에만 사용됩니다.
AerSimulator 의 "matrix_product_state" 시뮬레이션 메서드에 대한 측정 명령어 성능이 개선되었습니다.
안정기 시뮬레이션 메서드의 상태를 객체로 저장하는 SaveClifford 인스트럭션을 추가했습니다 Clifford 객체로 저장할 수 있도록 추가했습니다.

이 명령은 본질적으로 SaveStabilizer 명령과 동일하지만, 해당 명령은 저장된 상태를 대신 StabilizerState 객체로 반환합니다 Clifford 객체로 반환합니다.
명령어 종속 양자 오류를 회로에 삽입하기 위한 두 개의 트랜스파일러 패스가 추가되었습니다:
- qiskit.providers.aer.noise.LocalNoisePass
- qiskit.providers.aer.noise.RelaxationNoisePass
LocalNoisePass 패스는 다음과 같은 형식의 노이즈 생성 함수를 정의하여 사용자 지정 파라미터화된 노이즈 모델을 구현하는 데 사용할 수 있습니다
```
def fn(
    inst: Instruction,
    qubits: Optional[List[int]] = None,
) -> InstructionLike
```
명령어와 큐비트 인수의 속성이나 매개변수에 따라 달라질 수 있는 노이즈 명령어(예: QuantumError 또는 기타 명령어)를 반환합니다.

이 기능은 회로의 모든 명령어 또는 지정된 하위 집합에 적용할 수 있습니다(자세한 내용은 LocalNoisePass 문서를 참조하세요)

RelaxationNoisePass 은 인스트럭션의 각 큐비트에 대해 인스트럭션의 지속 시간과 제공된 이완 시간 상수 파라미터에 따라 thermal_relaxation_error() 의 텐서 곱을 반환하는 사전 정의된 노이즈 함수를 사용하는 LocalNoisePass 의 특수한 경우입니다.
NoiseModel.from_backend() 및 AerSimulator.from_backend() 에서 구현된 기본 디바이스 잡음 모델은 RelaxationNoisePass 을 사용하여 회로 지연 게이트에 지속 시간에 따른 완화 오류를 추가할 수 있도록 업그레이드되었습니다.

노이즈가 많은 시뮬레이션을 실행할 때 이 노이즈를 활성화하려면 먼저 다음과 같이 예약된 지연 명령을 삽입하도록 회로를 예약해야 합니다:
```
backend = AerSimulator.from_backend(ibmq_backend)
scheduled_circuit = qiskit.transpile(
    circuit, backend=backend, scheduling_method='asap')
result = backend.run(scheduled_circuit).result()
```
회로가 스케줄링되지 않고 트랜스파일된 경우(그리고 지연 명령도 포함되지 않은 경우) 노이즈 시뮬레이션에는 지연 완화 오류의 효과가 포함되지 않습니다. 이 경우 시뮬레이션은 백엔드 속성에서 얻은 기간에 따라 게이트 명령에 이완 노이즈만 추가되는 이전의 qiskit-aer 0.9 시뮬레이션과 동일합니다.

예를 들어 QuantumError 생성자는 이제 noise_ops 인수로 여러 가지 새로운 유형의 입력을 허용합니다:

import numpy as np

from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.circuit.library import IGate, XGate, Reset
from qiskit.quantum_info import Kraus
from qiskit.providers.aer.noise import QuantumError

# Quantum channels
kraus = Kraus([
    np.array([[1, 0], [0, np.sqrt(1 - 0.9)]], dtype=complex),
    np.array([[0, 0], [0, np.sqrt(0.9)]], dtype=complex)
])
print(QuantumError(kraus))

# Construction from a QuantumCircuit
qc = QuantumCircuit(2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
error = QuantumError(qc)

# Construction from a tuple of (Instruction, List[int]), where the list of
# integers represents the qubits.
error = QuantumError((Reset(), [0]))

# Construction from an iterable of objects in the same form as above, but
# where each also has an associated probability.
error = QuantumError([
    ((IGate(), [0]), 0.9),
    ((XGate(), [0]), 0.1),
])

# A short-hand for the iterable form above, where the qubits are implicit,
# and each instruction is over all qubits.
error = QuantumError([(IGate(), 0.9), (XGate(), 0.1)])

원래의 JSON 기반 입력 형식은 더 세분화되어 있다는 점에 유의하세요.

노이즈 모델의 모든 QuantumError에 제공된 함수를 적용하여 노이즈 모델을 구성하는 유틸리티 함수 qiskit.providers.aer.utils.transform_noise_model() 를 추가했습니다.
QuantumError 에 포함된 회로와 모든 오류를 NoiseModel 로 변환하기 위한 두 가지 유틸리티 함수 qiskit.providers.aer.utils.transpile_quantum_error() 와 qiskit.providers.aer.utils.transpile_noise_model() 를 추가했습니다.
QuantumError 객체를 변환하지 않고 직접 QuantumCircuit 로 변환하지 않고 Kraus 인스트럭션으로 변환하지 않고 직접 추가할 수 있습니다.

이제 노이즈가 있는 회로 명령어를 정의하기 위한 NoiseModel 구축의 대안으로 또는 추가로 양자 오류가 포함된 회로를 AerSimulator 및 QasmSimulator 시뮬레이터에서 실행할 수 있습니다.

예:
```
from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.providers.aer import AerSimulator
from qiskit.providers.aer.noise import pauli_error

error_h = pauli_error([('I', 0.95), ('X', 0.05)])
error_cx = pauli_error([('II', 0.9), ('XX', 0.1)])

qc = QuantumCircuit(3)
qc.h(0)
qc.append(error_h, [0])
qc.cx(0, 1)
qc.append(error_cx, [0, 1])
qc.cx(0, 2)
qc.append(error_cx, [0, 2])
qc.measure_all()

backend = AerSimulator(method='stabilizer')
result = backend.run(qc).result()
result.get_counts(0)
```
양자 오류가 포함된 회로는 또한 quantum_info 양자 채널 및 DensityMatrix 클래스를 사용하여 평가할 수도 있습니다.

업그레이드 주의사항

여러 저장 명령의 반환 유형이 원시 NumPy 배열이나 사전이 아닌 해당 키스킷 테라 클래스로 변경되었습니다. 변경된 유형은 다음과 같습니다
- save_statevector() 이제 Statevector
- save_density_matrix() 이제 DensityMatrix
- save_stabilizer() 이제 다음과 같이 반환됩니다 StabilizerState
- save_unitary() 이제 다음과 같이 반환됩니다 Operator
- save_superop() 이제 다음과 같이 반환됩니다 SuperOp
- save_probabilities_dict() 이제 ProbDistribution
qiskit.providers.aer.noise.errors.standard_errors 의 모든 함수가 기본적으로 표준 게이트를 사용하도록 업데이트됨에 따라 standard_gates 의 기본값을 None 으로 변경했습니다.
지원되지 않는 인수를 approximate_quantum_error() 에 제공하면 이제 RuntimeError 대신 NoiseError 을 반환합니다.

지원 중단 노트

save_statevector(), save_density_matrix(), save_unitary(), save_superop() 의 반환 유형에 NumPy ndarray 메서드 및 속성을 사용하는 것은 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 작동이 중지됩니다. 이제 이 지침은 반환 유형에 대한 qiskit.quantum_info 클래스를 반환합니다. 이러한 객체를 NumPy 배열로 취급하는 부분적인 하위 호환성은 사용 중단 기간 동안 내부 배열로 메서드를 전달하여 구현됩니다.
인자로 BackendProperties 객체를 NoiseModel.from_backend() 의 backend 인수로 전달하는 것은 기간에 따른 지연 노이즈와 호환되지 않으므로 더 이상 사용되지 않으며, 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. 키스킷 테라 BackendV1 객체를 전달합니다.
차원 자동 결정을 위해 QuantumError 생성자의 number_of_qubits 옵션이 더 이상 사용되지 않습니다.
이러한 기준 변경 기능을 외부화하기 위해 QuantumError 생성자의 standard_gates 옵션을 더 이상 사용하지 않습니다. 대부분의 경우 approximate_quantum_error() 을 사용하여 모든 오류를 특정 게이트에만 정의된 오류로 변환할 수 있습니다.
qiskit.providers.aer.noise.errors.standard_errors 의 모든 함수의 standard_gates 옵션을 사용 중지하여 기본적으로 가능한 한 표준 게이트가 혼합된 형태로 오류를 반환하도록 했습니다.
errorutils 의 모든 함수는 qiskit.providers.aer.noise.errors.standard_errors 의 함수 구현에만 사용되는 헬퍼 함수이며 비공개 함수로 제공되어야 했으므로 더 이상 사용되지 않습니다.
이러한 기준 변경 기능을 외부화하기 위해 standard_gates 옵션( NoiseModel.from_backend() )을 더 이상 사용하지 않습니다.
노이즈 모델을 Qobj(JSON) 형식과 독립적으로 만들기 위해 NoiseModel.from_dict() 을 사용 중지했습니다.
approximate_quantum_error() 및 approximate_noise_model() 을 제외한 qiskit.providers.aer.noise.utils.noise_transformation 의 모든 공개 변수, 함수 및 클래스는 approximate_* 함수를 구현하는 데만 사용되는 헬퍼 함수이며 비공개 함수로 제공되어야 했으므로 더 이상 사용되지 않습니다.
이제 C++ 코드가 회로를 잘라낼 경우 노이즈 모델을 자동으로 잘라내고 다시 매핑하므로 remap_noise_model() 이 사용되지 않습니다.

기타 참고사항

approximate_quantum_error() 함수의 구현이 변경되면 키스킷 에어 0.9 에 비해 대략적인 오류가 변경될 수 있습니다.

이그니스 0.7.0

변경 없음

IBM Q 제공자 0.18.3

버그 수정

키스킷 테라 0.19.1 이상과 함께 ParameterExpressions를 사용할 때 JSON 인코딩 및 디코딩과 관련된 문제를 #1100에서 수정했습니다. 이전에는 JSON 출력에서 재구성된 Parameter 인스턴스의 고유 식별자가 달라서 입력과 동일하지 않은 것처럼 보였습니다. 이제 올바른 지원 ID를 갖게 됩니다.

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