NoiseLearnerV3Options
class NoiseLearnerV3Options(shots_per_randomization=128, num_randomizations=32, layer_pair_depths=(0, 1, 2, 4, 16, 32), post_selection=<factory>, experimental=<factory>, execution=<factory>, environment=<factory>)
Bases: object
Opções para NoiseLearnerV3.
Atributos
Parâmetros
- shots_per_randomization (Annotated[int, FieldInfo(annotation=NoneType, required=True, metadata=[Ge(ge=1)])])
- num_randomizations (Annotated[int, FieldInfo(annotation=NoneType, required=True, metadata=[Ge(ge=1)])])
- layer_pair_depths (list[Annotated[int, FieldInfo(annotation=NoneType, required=True, metadata=[Ge(ge=0)])]])
- post_selection (PostSelectionOptions)
- experimental (dict)
- execution (ExecutionOptions)
- environment (EnvironmentOptions)
environment
Tipo: EnvironmentOptions
Valor Padrão: FieldInfo(annotation=NoneType, required=False, default_factory=EnvironmentOptions)
Opções relacionadas ao ambiente de execução.
execution
Tipo: ExecutionOptions
Valor Padrão: FieldInfo(annotation=NoneType, required=False, default_factory=ExecutionOptions)
Opções de execução de baixo nível.
experimental
Tipo: dict
Valor Padrão: FieldInfo(annotation=NoneType, required=False, default_factory=dict)
Opções experimentais.
Essas opções estão sujeitas a alterações sem aviso prévio, e a estabilidade não é garantida.
layer_pair_depths
Tipo: list[Annotated[int, FieldInfo(annotation
Valor Padrão: NoneType, required=True, metadata=[Ge(ge=0)])]] = (0, 1, 2, 4, 16, 32)
As profundidades do circuito (medidas em número de pares) a serem utilizadas nas experiências de Pauli-Lindblad.
Os pares são utilizados como unidade porque, na implementação do aprendizado com ruído, aproveitamos a natureza de " order-2 " (semelhante atrai semelhante) de nossas portas de entrelaçamento. Por exemplo, um valor de 3 corresponde a 6 repetições da camada em questão.
Este campo é ignorado nas experiências do TREX.
num_randomizations
Tipo: Annotated[int, FieldInfo(annotation
Valor Padrão: NoneType, required=True, metadata=[Ge(ge=1)])] = 32
O número de circuitos aleatórios a serem utilizados por configuração de circuito de aprendizagem.
Nas experiências do TREX, uma configuração corresponde a uma base de medição.
Nas experiências de Pauli Lindblad, uma configuração consiste em uma base de medição e uma definição de profundidade. Por exemplo, se o seu experimento tiver seis níveis de profundidade, definir esse valor como 32 resultará em um total de 32 * 9 * 6 circuitos que precisam ser executados (onde 9 é o número de circuitos que precisam ser implementados para medir todas as observáveis necessárias; consulte a nota na string de documentação de NoiseLearnerOptions para obter mais detalhes), com shots_per_randomization cada um.
post_selection
Tipo: PostSelectionOptions
Valor Padrão: FieldInfo(annotation=NoneType, required=False, default_factory=PostSelectionOptions)
Opções para a seleção posterior dos resultados dos circuitos de aprendizagem de ruído.
shots_per_randomization
Tipo: Annotated[int, FieldInfo(annotation
Valor Padrão: NoneType, required=True, metadata=[Ge(ge=1)])] = 128
O número total de tentativas a serem utilizadas por circuito de aprendizagem aleatório.