gerenciamento de ruído

qiskit_addon_utils.noise_management

Ferramentas de gerenciamento de ruído.

trex_factors

trex_factors(measurement_noise_map, basis_dict, /)

Calcula o fator de escala do valor de expectativa do algoritmo de atenuação TREX para cada termo Pauli em basis_dict.

Calcula $\langle Z^N \rangle$ para cada termo de Pauli não identitário em cada observável, utilizando o ruído de medição aprendido, onde $N$ são os índices não identitários no termo.

Parâmetros

measurement_noise_map (PauliLindbladMap) – Ruído de medição aprendido no formato PauliLindbladMap.
basis_dict (dict[Pauli, list[SparsePauliOp | None]]) – Correspondência entre bases de medida e observáveis, na qual o algoritmo TREX ameniza o cálculo de seus valores esperados.

Retorna

Uma lista de matriz numpy de floats que representam o fator de escala do valor de expectativa do algoritmo de atenuação TREX para cada termo Pauli em cada observável em cada base na base_dict fornecida.

gamma_from_noisy_boxes

gamma_from_noisy_boxes(noise_models, box_id_to_noise_id, noise_scales_each_box=None)

GitHub

Calcule o fator gama de um circuito com base nos modelos de ruído Pauli-Lindblad para as caixas desse circuito.

Essa função espera que os modelos de ruído representem o ruído no circuito e, portanto, tenham taxas de Lindblad positivas. A gama retornada é aquela associada aos mapas de ruído inverso necessários para cancelar o ruído no circuito.

Parâmetros

noise_models (dict[str, PauliLindbladMap]) – Ditado de IDs de modelos de ruído (strings) e modelos de ruído aprendidos para cada caixa com ruído exclusiva no circuito.
box_id_to_noise_id (dict[str, str]) – Ditado de IDs de caixa e IDs de modelo de ruído.
noise_scales_each_box (dict[str, ndarray] | None) – Ditado de IDs de caixa e fatores pelos quais as taxas de erro Lindblad de cada gerador são redimensionadas no modelo de ruído associado.

Retorna

O fator gama.

Aumentos

ValueError se o comprimento** de uma matriz em noise_scales_each_box não for igual ao comprimento de taxas do ** associado - PauliLindbladMap em noise_models.

Tipo de retorno

Valor flutuante

PostSelectionSummary

class PostSelectionSummary(primary_cregs, measure_map, edges, *, post_selection_suffix='_ps')

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Bases: object

Uma classe auxiliar para armazenar as propriedades de um circuito quântico necessário para pós-selecionar os resultados.

Inicializar um objeto PostSelectionSummary .

Parâmetros

primary_cregs (set[str]) – Os nomes dos registros clássicos "primários", ou seja, aqueles que não terminam com o sufixo post selection.
measure_map (dict[int, tuple[str, int]]) – Um mapa entre os índices de qubit para o registro e os clbits que definem exclusivamente uma medição nesses qubits.
edges (set[frozenset[int]]) – Uma lista de tuplas que definem pares de qubits vizinhos.
post_selection_suffix (str) – O sufixo dos registros de seleção de postagem.

edges

Tipo: set[frozenset[int]]

Um conjunto de bordas a ser considerado para a seleção de postes baseada em bordas.

from_circuit

classmethod from_circuit(circuit, coupling_map, *, post_selection_suffix='_ps')

GitHub

Inicializar a partir de circuitos quânticos.

Parâmetros

circuit (QuantumCircuit) – O circuito para criar um resumo de.
coupling_map (CouplingMap |list[tuple[int, int]]) – Um mapa de acoplamento ou uma lista de tuplas indicando pares de qubits vizinhos.
post_selection_suffix (str) – Um sufixo fixo para anexar aos nomes dos registros clássicos ao copiá-los.

Tipo de retorno

PostSelectionSummary

measure_map

Tipo: dict[int, tuple[str, int]]

Um mapa dos índices de qubit para o registro e o índice de clbit usado para medir esses qubits.

post_selection_suffix

Tipo: str

O sufixo dos registros de seleção de postagem.

primary_cregs

Tipo: set[str]

Os nomes dos registros clássicos "primários".

PostSelector

class PostSelector(summary)

GitHub

Bases: object

Uma classe para processar os resultados de programas quânticos com base no resultado de medições pós-seleção.

Inicializar um objeto PostSelector .

Parâmetros

summary (PostSelectionSummary) – Um resumo do circuito que está sendo pós-selecionado.

compute_mask

compute_mask(result, strategy=PostSelectionStrategy.NODE)

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Computa máscaras booleanas indicando quais fotos devem ser mantidas ou descartadas para o resultado fornecido.

Essa função compara os bits retornados por cada par de medição e medição pós-seleção, identificando todos aqueles que falharam na inversão. As fotos que devem ser mantidas são marcadas como True na máscara retornada, e as que devem ser descartadas são marcadas como False.

Por construção, a máscara retornada tem a mesma forma que as matrizes no resultado correspondente, mas com uma dimensão a menos (o último eixo de cada matriz, sobre clbits, não está presente na máscara).

Parâmetros

result (dict[str, ndarray[tuple[int, ...], dtype[bool]]]) – O resultado para pós-processamento. Deve ser um QuantumProgramResult contendo um único item ou um dicionário.
strategy (str | PostSelectionStrategy) – A estratégia de pós-seleção usada para processar o resultado.

Tipo de retorno

ndarray[ tuple[ int,...], dtype[* bool* ]]

from_circuit

classmethod from_circuit(circuit, coupling_map, *, post_selection_suffix='_ps')

GitHub

Inicializar a partir de circuitos quânticos.

Parâmetros

circuitos - Os circuitos para processar os resultados.
coupling_map (CouplingMap |list[tuple[int, int]]) – Um mapa de acoplamento ou uma lista de tuplas indicando pares de qubits vizinhos.
post_selection_suffix (str) – Um sufixo fixo para anexar aos nomes dos registros clássicos ao copiá-los.
circuit (QuantumCircuit)

Tipo de retorno

PostSelector

summary

Tipo: PostSelectionSummary

Um resumo do circuito que está sendo pós-selecionado.

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