Shaded lightcones (SLC)
qiskit-addon-slc é um pacote para calcular o cone de luz sombreado (SLC) [1] de um observável em relação a um circuito quântico. No contexto do cancelamento probabilístico de erros (PEC), os cones de luz sombreados são semelhantes aos cones de luz binários convencionais no sentido de que não mitigar erros fora do cone de luz pode reduzir a variância (isto é, o custo de amostragem). O sombreamento do cone de luz permite levar essa estratégia além, atribuindo escalas aos geradores de erro de Pauli dentro do cone de luz causal. Erros aos quais se atribuem escalas menores têm menos efeito sobre o observável; truncá-los do modelo de ruído pode reduzir a variância (isto é, o custo de amostragem) ao custo de algum viés. O pacote qiskit-addon-slc dá aos usuários a capacidade de fazer o sombreamento do cone de luz e controlar o compromisso entre custo de amostragem e viés.
Primeiros passos
Um guia simples para ajudar você a começar rapidamente com este pacote está disponível no guia de início rápido.
Exemplos de casos de uso
Essa técnica foi usada para reduzir o custo de amostragem do cancelamento probabilístico de erros (PEC) em experimentos de eco de Loschmidt de operadores com 56 qubits em um processador IBM Heron. [2].
Discussão técnica
Visão geral do método
Os cones de luz sombreados são calculados e usados em 5 etapas:
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Calcular um limite para o efeito de cada termo de erro de Pauli sobre o observável no final do circuito (limite direto)
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Calcular um limite para o efeito de cada termo de erro de Pauli sobre o estado inicial no começo do circuito (limite inverso)
- Aproximar uma contribuição de viés para cada termo de erro de Pauli usando os limites direto/inverso e a taxa de erro do termo
- Priorizar os termos de erro com base em sua taxa de erro e seus limites. Truncar do modelo de ruído os termos que têm o menor efeito sobre o valor esperado do observável até que a tolerância de viés especificada pelo usuário seja atingida. Alternativamente, pode-se adicionar os termos de erro mais impactantes a um modelo de ruído até que o orçamento de custo de amostragem especificado pelo usuário seja preenchido.
- Mitigar o modelo de ruído truncado. Usando o modelo de execução dirigida do Qiskit Runtime, especificar termos de erro a ignorar durante a amostragem do PEC é simples. Veja o tutorial para mais detalhes.
Recursos de software
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Cálculo de limites assíncrono e paralelo
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Permite o cálculo dos limites antecipadamente (isto é, antes do aprendizado de ruído propriamente dito)
Problemas conhecidos
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Windows não é suportado
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InjectNoise(site=”before”) não é suportado
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Não suporta mesclagem de limites de granularidade fina
Trabalhos futuros
- Cálculo de autovalores acelerado com Rust para calcular limites diretos
Contribuindo
O código-fonte está disponível no GitHub.
O guia do desenvolvedor fica em CONTRIBUTING.md, na raiz do repositório deste projeto. Ao participar, espera-se que você respeite o código de conduta do Qiskit.
Usamos as issues do GitHub para rastrear solicitações e bugs.
Citando este pacote
Se você usar este pacote em sua pesquisa, use o arquivo CITATION.bib no repositório deste projeto para citar a(s) referência(s) apropriada(s).
Licença
Política de descontinuação
Seguimos o versionamento semântico. Ocasionalmente, podemos fazer mudanças incompatíveis para melhorar a experiência do usuário. Quando possível, manteremos as interfaces antigas e as marcaremos como descontinuadas, desde que possam coexistir com as novas. Cada melhoria substancial, mudança incompatível ou descontinuação será documentada nas notas de versão.
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O guia do desenvolvedor fica em CONTRIBUTING.md. Ao participar, espera-se que você respeite o código de conduta do Qiskit.
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Referências
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Andrew Eddins, et al., Lightcone shading for classically accelerated quantum error mitigation, arXiv:2409.04401v1 [quant-ph].
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Samantha V. Barron, et al., Observable Estimation in the Absence of Classical Verification, arXiv:2607.25998 [quant-ph].