IBM Quantum Compute client v0.50.0

กันยายน 2026

• directed execution model มีเครื่องมือใหม่สำหรับตรวจสอบและปรับแต่ง workflow การบรรเทาข้อผิดพลาด — เครื่องมือใหม่ถูกสร้างขึ้นบนเฟรมเวิร์ก directed execution model ซึ่งเปิดตัวไปเมื่อต้นปีนี้:

  ร่วมกับ Samplomatic ทั้งสองประกอบกันเป็น directed execution model ซึ่งให้ความโปร่งใสและการควบคุมอย่างเต็มที่เพื่อปรับแต่ง workflow การบรรเทาข้อผิดพลาดของคุณ ตัวอย่างเช่น tutorial Probabilistic error cancellation with shaded lightcones แสดงให้เห็นว่าโมเดลนี้ถูกใช้เพื่อผสมผสานเทคนิคขั้นสูง รวมถึง shaded lightcones, probabilistic error cancellation (PEC), Twirled Readout Error eXtinction (TREX) และ measurement-based postselection เพื่อปรับปรุงคุณภาพของผลลัพธ์เพิ่มเติมได้อย่างไร

  • qiskit-noise-learning เป็นชุดเครื่องมือสำหรับการระบุลักษณะ quantum noise โดยใช้การสุ่ม คุณสามารถใช้สร้างการทดลอง noise-learning แบบกำหนดเอง ตรวจสอบความถูกต้องด้วยการจำลองในเครื่อง และวิเคราะห์ผลลัพธ์ดิบ

  • qiskit-mitigation เป็นแพ็กเกจของวิธี quantum error mitigation สำหรับสร้าง mitigation pipeline ด้วย execution model ใหม่ ประกอบด้วยการนำวิธีที่เป็นที่รู้จักมาใช้งาน ได้แก่ PEC, PEA, TREX และ ZNE แบบ gate-folding รวมถึง post-selection สำหรับกรองข้อผิดพลาดแบบ non-Markovian ออก

  • qiskit-ibm-runtime v0.50.0 เปิดตัว การนำ primitive Sampler และ Estimator ฝั่งไคลเอนต์แบบใหม่มาใช้งาน ซึ่งสร้างบนเฟรมเวิร์กนี้ การนำมาใช้งานเหล่านี้ช่วยให้คุณตรวจสอบได้ว่าแต่ละวิธี error mitigation ถูกนำมาใช้อย่างไร และทดสอบในเครื่องก่อนรันบน QPU จริง

    วิธีอัปเกรดไปใช้ primitive ใหม่: การอัปเกรดไปใช้ primitive ใหม่ถูกออกแบบให้ทำได้ง่าย ในกรณีส่วนใหญ่คุณเพียงเปลี่ยนคำสั่ง import — ไม่ต้องแก้เนื้อหาโค้ด ดูคู่มือการย้ายสำหรับรายละเอียดทั้งหมด

  • ทักษะใหม่สำหรับ agent — ไม่ว่าคุณจะกำลังย้ายไปใช้ Sampler และ Estimator ฝั่งไคลเอนต์แบบใหม่ หรือย้าย notebook เก่าที่ยังใช้ primitive V1 ทักษะ migrate-qiskit-ibm-runtime ใน repository Qiskit/skills ช่วยให้งานนี้ง่ายขึ้นได้ repository โอเพนซอร์สใหม่นี้รวมทักษะของ agent อย่างเป็นทางการที่ IBM ตรวจสอบแล้ว สำหรับสร้าง workflow ของ IBM Quantum และ Qiskit เราจะเพิ่มทักษะอีกใน repository นี้ในเร็ว ๆ นี้

  • สุดท้ายนี้ ดู tutorial PEC with logical noise models สำหรับตัวอย่างการซ้อนวิธี error detection และ mitigation โดยใช้เครื่องมือใหม่เหล่านี้

  directed execution model ซึ่งประกอบด้วย Samplomatic และ Executor เปิดเผยตรรกะการบรรเทาข้อผิดพลาดที่ใช้กับ workload ของคุณ เพื่อให้คุณควบคุมตรรกะนั้นได้เต็มที่โดยไม่เสียประสิทธิภาพ

หากต้องการดู release notes สำหรับทุกเวอร์ชัน ไปที่ release notes ของ IBM Quantum Compute client