Técnicas avançadas - Addons do Qiskit

Os addons do Qiskit são uma coleção de capacidades de pesquisa para possibilitar a descoberta de algoritmos em escala de utilidade. Esses componentes de software modulares se constroem sobre a base de alto desempenho do Qiskit e podem ser integrados a um fluxo de trabalho para escalar ou projetar novos algoritmos quânticos. Esta página destaca as ferramentas disponíveis nas principais categorias funcionais para ajudá-lo a escolher as capacidades relevantes ao construir seus fluxos de trabalho.

Mapeie problemas de domínio

Essas capacidades se especializam em mapear problemas de domínio em operadores e circuitos quânticos para execução em um computador quântico.

Mapeador de otimização

Modele problemas de otimização e mapeie-os em representações que possam ser compreendidas por um computador quântico.

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Qiskit Fermions

Trabalhe com sistemas fermiônicos usando estruturas de dados para operadores e circuitos fermiônicos, além de frameworks para codificações de férmion para qubit e síntese de circuitos por meio da integração com o transpilador do Qiskit.

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AQC-Tensor

Construa circuitos de alta fidelidade com profundidade reduzida usando compilação quântica aproximada com redes tensoriais.

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Fórmulas multi-produto

Reduza o erro de Trotter na dinâmica hamiltoniana por meio de uma combinação ponderada de várias execuções de circuitos.

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Otimize circuitos para execução em hardware

Essas capacidades são úteis para reduzir a profundidade dos circuitos e geralmente vêm com uma sobrecarga de amostragem aumentada.

Retropropagação de operadores

Reduza a profundidade do circuito em estimativas de valores esperados retropropagando observáveis pelo circuito.

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Corte de circuitos

Reduza a profundidade de circuitos transpilados decompondo portas de entrelaçamento entre qubits não adjacentes.

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Aprenda modelos de ruído

Use as seguintes ferramentas para aprender e refinar modelos de ruído como parte da sua estratégia de mitigação de erros

Aprendizado de ruído

Construa experimentos de caracterização de ruído quântico baseados em aleatorização e pipelines de análise de ajuste de modelo

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Cones de luz sombreados

Reduza a sobrecarga de amostragem do cancelamento probabilístico de erros (PEC) removendo termos do modelo de ruído que têm baixo impacto na estimativa do observável.

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Gerencie ruído para estimativa de valores esperados

Use os seguintes addons para gerenciar ruído ao construir cargas de trabalho quânticas que estimam valores esperados de observáveis.

Absorção de ruído propagado

Mitigue valores esperados medindo um observável alvo que absorveu informações do modelo de ruído.

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Qiskit Mitigation

Construa pipelines personalizados de mitigação de erros com técnicas como PEC, ZNE e TREX diretamente com Samplomatic.

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Gerencie ruído para resultados de amostragem

Essas técnicas são úteis para gerenciar ruído em resultados de amostragem.

Diagonalização quântica baseada em amostras

Estime o espectro de hamiltonianos quânticos processando amostras ruidosas e diagonalizando em um subespaço reduzido.

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SQD para HPC

Uma implementação do addon SQD preparada para HPC, escrita nos padrões modernos do C++17 e projetada para viabilizar fluxos de trabalho e aplicações HPC.

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Pós-seleção com verificações de bit-flip

Filtre ruído não-Markoviano em bitstrings amostradas incorporando verificações de bit-flip em um circuito.

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Mitigação de Erros de Medição sem Matriz (M3)

Mitigue erros de medição processando em um subespaço reduzido definido por bitstrings ruidosas.

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Paulice

Aumente a fidelidade de distribuições amostradas usando verificações de Pauli eficientes em hardware baseadas em códigos de espaço-tempo.

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Capacidades de suporte

Use essas capacidades para apoiar e compor seus fluxos de trabalho que aproveitam outros addons.

Utilitários de addons

Construa fluxos de trabalho com addons mais rapidamente usando esta coleção de funções para criar hamiltonianos, gerar circuitos de evolução temporal de Trotter e aplicar as mais recentes capacidades de mitigação de erros.

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Propagação de Pauli

Um framework para aproximar a evolução de operadores, que pode ser usado para simular valores esperados e implementar técnicas de mitigação de erros, como absorção de ruído propagado (PNA) e cones de luz sombreados.

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