추정기 옵션 지정

• 패키지 버전

  이 페이지의 코드는 다음 요구 사항을 바탕으로 개발되었습니다. 이 버전 이상을 사용하시기를 권장합니다.

  qiskit[all]~=2.5.2
  qiskit-ibm-runtime~=0.47.0
  

옵션을 사용하여 Estimator 기본 요소를 사용자 지정할 수 있습니다. 프라이머리 run() 메서드의 인터페이스는 모든 구현체에서 공통적이지만, 해당 옵션들은 그렇지 않습니다. 및 qiskit_aer.BaseEstimatorV2qiskit.primitives.BaseEstimatorV2 옵션에 대한 자세한 내용은 API 참조 문서를 확인하십시오.

참고 사항 :

추정기 옵션 설정

옵션은 Estimator를 초기화할 때, 초기화 후, 또는 (해당 precision 경우에만) 메서드 run() 내에서 설정할 수 있습니다.

기본 초기화

Estimator를 초기화할 때 옵션 클래스의 인스턴스나 딕셔너리를 전달할 수 있으며, 이 경우 해당 옵션의 복사본이 생성됩니다. 따라서 원래의 사전이나 옵션 인스턴스를 변경하더라도, 해당 기본 객체가 소유한 옵션에는 영향을 미치지 않습니다.

옵션 수업

클래스의 EstimatorV2 인스턴스를 생성할 때, 옵션 클래스의 인스턴스를 전달할 수 있습니다. run() 그런 다음 계산을 수행할 때 해당 옵션들이 적용됩니다. 옵션을 다음 형식으로 지정하십시오: options.option.sub-option.sub-sub-option = choice. 예: options.dynamical_decoupling.enable = True

예:

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
from qiskit_ibm_runtime import EstimatorV2 as Estimator
from qiskit_ibm_runtime.options import EstimatorOptions

service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)

options = EstimatorOptions(
    resilience_level=2,
    resilience={"zne_mitigation": True, "zne": {"noise_factors": [1, 3, 5]}},
)

# or...
options = EstimatorOptions()
options.resilience_level = 2
options.resilience.zne_mitigation = True
options.resilience.zne.noise_factors = [1, 3, 5]

estimator = Estimator(mode=backend, options=options)

사전

Estimator를 초기화할 때 옵션을 사전(dictionary) 형태로 지정할 수 있습니다.

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
from qiskit_ibm_runtime import EstimatorV2 as Estimator

service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)

# Setting options during initialization
estimator = Estimator(
    backend,
    options={
        "resilience_level": 2,
        "resilience": {
            "zne_mitigation": True,
            "zne": {"noise_factors": [1, 3, 5]},
        },
    },
)

초기화 후 옵션 업데이트

자동 완성 기능을 이용하려면 옵션을 다음과 같은 형식으로 지정하거나, estimator.options.option.sub-option.sub-sub-option = choice 일괄 업데이트를 수행하려면 메서드를 update() 사용하세요.

기본 객체를 초기화한 후 옵션을 설정하는 경우, options 클래스(EstimatorOptions)를 EstimatorV2 인스턴스화할 필요가 없습니다.

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
from qiskit_ibm_runtime import EstimatorV2 as Estimator

service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)

estimator = Estimator(mode=backend)

# Setting options after initialization
# This uses auto-complete.
estimator.options.default_precision = 0.01
# This does bulk update.
estimator.options.update(
    default_precision=0.02, resilience={"zne_mitigation": True}
)

Run() 메서드

에 전달할 수 있는 값은 run() 인터페이스에 정의된 값들뿐입니다. 즉, precision Estimator에 대해. 이렇게 하면 현재 실행에 default_precision 대해 설정된 모든 값이 덮어쓰게 됩니다.

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
from qiskit_ibm_runtime import EstimatorV2 as Estimator
from qiskit.circuit.library import random_iqp
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp

service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)

circuit1 = random_iqp(3)
circuit1.measure_all()
circuit2 = random_iqp(3)
circuit2.measure_all()

observable = SparsePauliOp("Z" * 3)

pass_manager = generate_preset_pass_manager(
    optimization_level=3, backend=backend
)

transpiled1 = pass_manager.run(circuit1)
transpiled2 = pass_manager.run(circuit2)
isa_observable1 = observable.apply_layout(transpiled1.layout)
isa_observable2 = observable.apply_layout(transpiled2.layout)

estimator = Estimator(mode=backend)
# Default precision to use if not specified in run()
estimator.options.default_precision = 0.01
# Run two circuits, requiring a precision of .02 for both.
estimator.run(
    [(transpiled1, isa_observable1), (transpiled2, isa_observable2)],
    precision=0.02,
)

Output:

<RuntimeJobV2('dab7lhjvpcac73ddekcg', 'estimator')>

특수한 경우: 정밀도

이 EstimatorV2.run 메서드는 두 개의 인수를 받습니다. 하나는 PUB 목록으로, 각 PUB는 정밀도(precision)에 대해 PUB 전용 값을 지정할 수 있으며, 다른 하나는 정밀도 키워드 인수입니다. 이러한 정밀도 값은 Estimator 실행 인터페이스의 일부이며, 런타임 Estimator의 옵션과는 별개입니다. 이는 Estimator 추상화를 준수하기 위해 옵션으로 지정된 모든 값보다 우선합니다.

그러나 PUB 이나 run 키워드 인자에서 가 명시되지 않은 precision 경우(또는 모두 인 None경우), options에서 지정한 정밀도 값이 사용되며, 특히 가 default_precision적용됩니다.

추정기 옵션에는 와 가 default_shots 모두 포함되어 default_precision있음을 유의하십시오. 그러나 게이트 회전 기능이 기본적으로 활성화되어 있기 때문에, 와 num_randomizations 의 곱이 이 shots_per_randomization 두 옵션보다 우선합니다.

구체적으로, 모든 Estimator PUB 에 대해:

1. PUB 에 정밀도가 지정되어 있다면 해당 값을 사용하십시오.
2. 에서 precision run키워드 인수가 지정된 경우, 해당 값을 사용합니다.
3. twirling 옵션shots_per_randomization이 활성화되어 있는 경우 twirling (기본값은 True), 로 지정된 와 의 num_randomizations 곱이 사용됩니다.
4. 가 estimator.options.default_shots 지정된 경우, 해당 값을 사용하여 데이터의 양을 조절합니다.
5. 가 지정된 estimator.options.default_precision 경우, 해당 값을 사용합니다.

예를 들어, 네 곳 모두에 정밀도가 지정된 경우, 우선순위가 가장 높은 것( PUB 에 지정된 정밀도)이 사용됩니다.

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
from qiskit_ibm_runtime import EstimatorV2 as Estimator
from qiskit.circuit.library import random_iqp
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp

service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)

observable = SparsePauliOp("Z" * 3)

circuit = random_iqp(3)
circuit.measure_all()

pass_manager = generate_preset_pass_manager(
    optimization_level=3, backend=backend
)

isa_circuit = pass_manager.run(circuit)
isa_observable = observable.apply_layout(isa_circuit.layout)

# Setting precision during primitive initialization
estimator = Estimator(mode=backend, options={"default_precision": 0.05})

# Run with precision=0.02, overwriting the default.
estimator.run(
    [(isa_circuit, isa_observable1)],
    precision=0.02,
)

Output:

<RuntimeJobV2('dab7ljjvpcac73ddekgg', 'estimator')>

모든 오류 완화 및 오류 숨기기 기능을 비활성화하십시오

예를 들어, 자체적인 오류 완화 기법에 대한 연구를 진행 중이라면 모든 오류 완화 및 억제 기능을 비활성화할 수 있습니다. 이를 위해 다음을 설정하십시오 resilience_level = 0.

예:

from qiskit_ibm_runtime import EstimatorV2 as Estimator, QiskitRuntimeService

# Define the service.  This allows you to access an IBM QPU.
service = QiskitRuntimeService()

# Get a backend
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)

# Define Estimator
estimator = Estimator(backend)

options = estimator.options

# Turn off all error mitigation and suppression
options.resilience_level = 0

사용 가능 옵션

다음 표는 최신 버전의 qiskit-ibm-runtime.에 포함된 옵션을 정리한 것입니다. 이전 버전의 옵션을 확인하려면 API 참조 qiskit-ibm-runtime 문서를 방문하여 이전 버전을 선택하세요.

• default_shots

  구성당 회로별로 사용할 총 샷 수.

  선택 사항 : 0 이상인 정수

  기본값 : 없음

  default_shots API 문서

• default_precision

  정밀도를 명시하지 않은 모든 PUB run() 호출에 대해 사용되는 기본 정밀도입니다.

  선택 사항 : Float > 0

  기본값 : 0.015625 (1 / sqrt(4096))

  default_precision API 문서

• dynamical_decoupling

  동적 분리 오류 완화 설정을 제어합니다.

  dynamical_decoupling API 문서

  • dynamical_decoupling.enable

    선택 사항 : True, False

    기본값 : False

  • dynamical_decoupling.extra_slack_distribution

    선택 사항 : middle, edges

    기본값 : middle

  • dynamical_decoupling.scheduling_method

    선택 사항: asap, alap 기본값: alap

  • dynamical_decoupling.sequence_type

    선택 사항: XX, XpXm, XY4 기본값: XX

  • dynamical_decoupling.skip_reset_qubits

    선택 사항: True, False 기본값: False

• environment

  environment API 문서

  • environment.callback

    와 를 Job ID 인수로 받는 Job result호출 가능 함수.

    선택 사항 : 없음

    기본값 : 없음

  • environment.job_tags

    태그 목록.

    선택 사항 : 없음

    기본값 : 없음

  • environment.log_level

    선택 항목 : DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL

    기본값 : 경고

  • environment.private

    선택 사항 : True, False

    기본값 : False

• execution

  execution API 문서

  • execution.init_qubits

    각 실행마다 큐비트를 기저 상태로 초기화할지 여부.

    선택 사항 : True, False

    기본값 : True

  • execution.rep_delay

    측정과 그 이후의 양자 회로 사이의 시간 간격.

    선택 사항 : 다음 범위 내의 값 backend.rep_delay_range

    기본값 : 다음에서 지정됨 backend.default_rep_delay

• max_execution_time

  작업이 실행될 수 있는 최대 시간을 초 단위로 제한합니다. 자세한 내용은 최대 실행 시간 가이드를 참조하십시오.

  선택 사항 : [1] 에서 10800 사이의 초 단위 정수

  기본값 : 10800 (3시간)

• resilience

  복원력 전략을 세밀하게 조정할 수 있는 고급 복원력 옵션.

  resilience API 문서

  • resilience.layer_noise_learning

    레이어 노이즈 학습 옵션.

    resilience.layer_noise_learning API 문서

  • resilience.layer_noise_learning.layer_pair_depths

    선택 사항 : [0에서 200] 사이의 값 2~10개를 [나] 열

    기본값 : (0, 1, 2, 4, 16, 32)

  • resilience.layer_noise_learning.max_layers_to_learn

    선택 사항 : 없음, 정수(1 이상)

    기본값 : 4

  • resilience.layer_noise_learning.num_randomizations

    선택 사항 : 1 이상인 정수

    기본값 : 32

  • resilience.layer_noise_learning.shots_per_randomization

    선택 사항 : 1 이상인 정수

    기본값 : 128

  • resilience.layer_noise_model

    선택 사항 : NoiseLearnerResult, Sequence[LayerError]

    기본값 : 없음

  • resilience.measure_mitigation

    선택 사항 : True, False

    기본값 : True

  • resilience.measure_noise_learning

    측정 잡음 학습을 위한 옵션.

    resilience.measure_noise_learning API 문서

  • resilience.measure_noise_learning.num_randomizations

    선택 사항 : 1 이상인 정수

    기본값 : 32

  • resilience.measure_noise_learning.shots_per_randomization

    선택 사항 : 정수, auto

    기본값 : auto

  • resilience.pec_mitigation

    선택 사항 : True, False

    기본값 : False

  • resilience.pec

    확률적 오차 상쇄 완화 방안.

    resilience.pec API 문서

  • resilience.pec.max_overhead

    선택 사항 : None, 정수 >= 1

    기본값 : 100

  • resilience.pec.noise_gain

    선택 사항 : auto, [0과 1] 사이의 실수

    기본값 : auto

  • resilience.zne_mitigation

    선택 사항 : True, False

    기본값 : False

  • resilience.zne

    resilience.zne API 문서

  • resilience.zne.amplifier

    선택 사항 : gate_folding, gate_folding_front, gate_folding_back, pea

    기본값 : gate_folding

  • resilience.zne.extrapolated_noise_factors

    선택 사항 : 플로트 목록

    기본값 : [0, *noise_factors]

  • resilience.zne.extrapolator

    선택 사항 : 다음 중 하나 이상: exponential, linear, double_exponential, polynomial_degree_(1 <= k <= 7), fallback

    기본값 : (exponential, linear)

  • resilience.zne.noise_factors

    선택 사항 : 부동 소수점 숫자 목록; 각 부동 소수점 숫자는 1 이상이어야 함

    기본값 : (1, 1.5, 2) 인 경우 PEA, 그 (1, 3, 5) 외의 경우에는

• resilience_level

  오류에 대비해 어느 정도의 복원력을 구축해야 하는가. 수준이 높을수록 처리 시간은 더 오래 걸리지만, 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 ‘소음 관리’ 항목의 ‘내성 수준’ 섹션을 참조하십시오.

  선택 사항 : 0, 1, 2

  기본값 : 1

  resilience_level API 문서

• seed_estimator

  선택 항목 : 정수

  기본값 : 없음

  seed_estimator

• simulator

  백엔드 시뮬레이션 시 전달할 옵션

  simulator API 문서

  • simulator.basis_gates

    선택 사항 : 언롤할 기본 게이트 이름 목록

    기본값 : Qiskit Aer 시뮬레이터 에서 지원하는 모든 기본 게이트 집합

  • simulator.coupling_map

    선택 사항 : 방향성 2-큐비트 상호작용 목록

    기본값 : 없음. 이는 연결성 제약 조건이 없음을 의미합니다(완전한 연결성).

  • simulator.noise_model

    선택 사항 : Qiskit Aer NoiseModel 또는 이에 상응하는 모델

    기본값 : 없음

  • simulator.seed_simulator

    선택 항목 : 정수

    기본값 : 없음

• twirling

  회전 옵션

  twirling API 문서

  • twirling.enable_gates

    선택지 : 참, 거짓

    기본값 : False

  • twirling.enable_measure

    선택지 : 참, 거짓

    기본값 : True

  • twirling.num_randomizations

    선택 사항 : auto, 정수 >= 1

    기본값 : auto

  • twirling.shots_per_randomization

    선택 사항 : auto, 정수 >= 1

    기본값 : auto

  • twirling.strategy

    선택 사항 : active, active-circuit, active-accum, all

    기본값 : active-accum

• experimental

  가능한 경우 실험적 옵션.

기능 호환성

특정 런타임 기능은 하나의 작업 내에서 함께 사용할 수 없습니다. 선택한 기능과 호환되지 않는 기능 목록을 보려면 해당 탭을 클릭하세요:

• 분수 게이트

  호환되지 않는 항목:

  • 문 돌리기
  • PEA
  • PEC
• 게이트 폴딩 ZNE

  사용자 정의 게이트를 사용할 경우 작동하지 않을 수 있습니다. 호환되지 않는 항목:

  • PEA
  • PEC
• 문 돌리기

  호환되지 않는 항목:

  • 분할 게이트
  • 스트레칭

  기타 참고 사항:

  • 측정 회전 기능은 단자 측정에만 적용할 수 있습니다.
  • 클리포드 얽힘이 아닌 얽힘에서는 작동하지 않습니다.
• PEA

  호환되지 않는 항목:

  • 분할 게이트
  • 게이트 폴딩 ZNE
  • PEC
• PEC

  호환되지 않는 항목:

  • 분할 게이트
  • 게이트 폴딩 ZNE
  • PEA

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