NoiseLearner

class NoiseLearner(mode=None, options=None)

Bases: object

Classe para execução de experimentos de aprendizado de ruído.

A classe de aprendiz de ruído permite caracterizar os processos de ruído que afetam as portas em um ou mais circuitos de interesse, com base no modelo de ruído Pauli-Lindblad descrito em [1].

O método run() permite executar um trabalho de aprendiz de ruído para uma lista de circuitos. Depois que o trabalho é enviado, as portas são coletadas em camadas independentes e, posteriormente, as camadas resultantes são caracterizadas individualmente.

A maneira pela qual as portas são coletadas em camadas depende do giro strategy especificado no site options (consulte NoiseLearnerOptions para obter mais detalhes). Observe que todas as estratégias obedecem a barreiras. Por exemplo, se você tiver três camadas de entrelaçamento ISA de interesse, considere colocá-las em um circuito separado por barreiras que atuam nos qubits que você deseja girar e selecione strategy="active-circuit".

O trecho a seguir mostra um exemplo em que o aprendiz de ruído é usado para caracterizar as camadas de dois circuitos GHZ.

from qiskit.circuit import QuantumCircuit
from qiskit.transpiler.preset_passmanagers import generate_preset_pass_manager
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
from qiskit_ibm_runtime.noise_learner import NoiseLearner
from qiskit_ibm_runtime.options import NoiseLearnerOptions

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

# a circuit returning a two-qubit GHZ state
ghz = QuantumCircuit(2)
ghz.h(0)
ghz.cx(0, 1)

# another circuit returning a two-qubit GHZ state
another_ghz = QuantumCircuit(3)
another_ghz.h(0)
another_ghz.cx(0, 1)
another_ghz.cx(1, 2)
another_ghz.cx(0, 1)

pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=1)
circuits = pm.run([ghz, another_ghz])

# set the options
options = NoiseLearnerOptions()
options.layer_pair_depths = [0, 1, 10]

# run the noise learner job
learner = NoiseLearner(backend, options)
job = learner.run(circuits)

Parâmetros

• mode (BackendV2 | Session |Batch | None) –

  O modo de execução usado para fazer a consulta primitiva. Ele pode ser:

  • A Backend se você estiver usando o modo de trabalho.
  • A Session se você estiver usando o modo de execução de sessão.
  • A Batch se você estiver usando o modo de execução em lote.

  Consulte a documentação do site Qiskit Runtime para obter mais informações sobre os modos de execução.

• options (dict | NoiseLearnerOptions |EstimatorOptions | None) – NoiseLearnerOptions. Alternativamente, EstimatorOptions pode ser fornecido por conveniência, caso em que as opções do estimador são reformatadas em opções do aprendizado de ruído e todos os campos irrelevantes são ignorados.

Referências

1. E. van den Berg, Z. Minev, A. Kandala, K. Temme, Probabilistic error cancellation with sparse Pauli-Lindblad models on noisy quantum processors, Nature Physics volume 19, pages 1116-1121 (2023). arXiv:2201.09866 [quant-ph]

Atributos

options

Métodos

backend

run