เทคนิคขั้นสูง - Qiskit addons

Qiskit addons คือชุดความสามารถด้านการวิจัยสำหรับการค้นพบ algorithm ในระดับ utility scale โดย modular software components เหล่านี้ต่อยอดจากรากฐานที่มีประสิทธิภาพของ Qiskit และสามารถนำไปประกอบเข้ากับ workflow เพื่อขยายขนาดหรือออกแบบ quantum algorithms ใหม่ได้ หน้านี้จะเน้นเครื่องมือที่มีให้ใช้งานในหมวดการทำงานหลักต่าง ๆ เพื่อช่วยให้คุณเลือกความสามารถที่เกี่ยวข้องเมื่อสร้าง workflows ของคุณ

การแมปปัญหาโดเมน

ความสามารถเหล่านี้เชี่ยวชาญด้านการ mapping ปัญหาเชิงโดเมนให้เป็น operators และ circuits เชิงควอนตัมเพื่อรันบนคอมพิวเตอร์ควอนตัม

Optimization mapper

สร้างโมเดลปัญหา optimization และ map ให้เป็นรูปแบบที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมเข้าใจได้

เรียกดูเอกสาร →

Qiskit Fermions

ทำงานกับระบบ fermionic โดยใช้โครงสร้างข้อมูลสำหรับ fermionic operators และ circuits รวมถึงเฟรมเวิร์กสำหรับการเข้ารหัส fermion-to-qubit และการสังเคราะห์ circuit ผ่านการผสานรวมกับ Qiskit transpiler

เรียกดูเอกสาร →

AQC-Tensor

สร้าง circuits ที่มีความเที่ยงตรงสูงพร้อมลดความลึกลงด้วยการคอมไพล์ quantum แบบประมาณค่าด้วย tensor networks

เรียกดูเอกสาร →

Multi-product formulas

ลด Trotter error ของ Hamiltonian dynamics ผ่านการรวมแบบถ่วงน้ำหนักของการรัน circuit หลายครั้ง

เรียกดูเอกสาร →

ปรับแต่ง circuit ให้เหมาะกับการรันบนฮาร์ดแวร์

ความสามารถเหล่านี้มีประโยชน์ในการลดความลึกของ circuit และโดยทั่วไปจะมาพร้อมกับ sampling overhead ที่เพิ่มขึ้น

Operator backpropagation

ลดความลึกของ circuit ในการประมาณค่า expectation value โดย backpropagating observables ผ่าน circuit

เรียกดูเอกสาร →

Circuit cutting

ลดความลึกของ circuits ที่ผ่านการ transpile โดยแยก entangling gates ระหว่าง qubits ที่ไม่ติดกัน

เรียกดูเอกสาร →

เรียนรู้โมเดล noise

ใช้เครื่องมือต่อไปนี้เพื่อเรียนรู้และปรับปรุงโมเดล noise ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ error mitigation ของคุณ

Noise learning

สร้างการทดลองวัดคุณลักษณะ noise ควอนตัมที่อิงการสุ่ม และ pipeline การวิเคราะห์แบบ model-fitting

เรียกดูเอกสาร →

Shaded lightcones

ลด sampling overhead ของ probabilistic error cancellation (PEC) โดยการนำ noise model terms ที่มีผลต่อการประมาณค่า observable น้อยออกไป

เรียกดูเอกสาร →

จัดการ noise สำหรับการประมาณค่า expectation value

ใช้ addons ต่อไปนี้เพื่อจัดการ noise เมื่อสร้าง quantum workloads ที่ประมาณค่า expectation values ของ observables

Propagated noise absorption

ลดผลของ noise ใน expectation values โดยการวัด observable เป้าหมายที่ดูดซับข้อมูล noise model ไว้แล้ว

เรียกดูเอกสาร →

Qiskit Mitigation

สร้าง pipeline การลด error แบบกำหนดเองด้วยเทคนิคต่างๆ เช่น PEC, ZNE และ TREX โดยตรงด้วย Samplomatic

เรียกดูเอกสาร →

จัดการ noise สำหรับผลลัพธ์การ sampling

เทคนิคเหล่านี้มีประโยชน์ในการจัดการ noise บนผลลัพธ์ของการ sampling

Sample-based quantum diagonalization

ประมาณ spectrum ของ quantum Hamiltonians โดยประมวลผลตัวอย่างที่มี noise และทำ diagonalization ใน subspace ที่ลดขนาดลง

เรียกดูเอกสาร →

SQD for HPC

การใช้งาน SQD addon ที่พร้อมรองรับ HPC เขียนด้วยมาตรฐาน C++17 สมัยใหม่ และออกแบบมาเพื่อรองรับ HPC workflows และแอปพลิเคชัน

เรียกดูเอกสาร →

Postselection ด้วย bit-flip checks

กรอง noise แบบ non-Markovian ออกจาก bitstrings ที่ได้จากการ sampling โดยการใส่ bit-flip checks เข้าไปใน circuit

เรียกดูเอกสาร →

Matrix-free Measurement Mitigation (M3)

ลดทอน measurement errors โดยประมวลผลใน subspace ที่ลดขนาดลงซึ่งกำหนดด้วย bitstrings ที่มี noise

เรียกดูเอกสาร →

Paulice

เพิ่มความเที่ยงตรงของการแจกแจงที่ได้จากการ sampling โดยใช้ Pauli checks ที่มีประสิทธิภาพเชิงฮาร์ดแวร์ ซึ่งอิงตาม spacetime codes

เรียกดูเอกสาร →

ความสามารถสนับสนุน

ใช้ความสามารถเหล่านี้เพื่อสนับสนุนและประกอบ workflows ของคุณที่ใช้ addons อื่น ๆ

Addon utilities

สร้าง workflows ที่ขับเคลื่อนด้วย addons ได้เร็วขึ้นด้วยชุดฟังก์ชันนี้สำหรับการสร้าง Hamiltonians, สร้าง Trotter time-evolution circuits และใช้ความสามารถ error mitigation ล่าสุด

เรียกดูเอกสาร →

Pauli propagation

เฟรมเวิร์กสำหรับประมาณค่า operator evolution ซึ่งใช้จำลอง expectation values และนำเทคนิค error mitigation ไปใช้งานได้ เช่น propagated noise absorption (PNA) และ shaded lightcones

เรียกดูเอกสาร →