Modelagem de ruído
Um modelo de ruído descreve como os erros afetam os resultados da execução de um circuito quântico. Os modelos de ruído dão suporte a várias etapas de um fluxo de trabalho típico, incluindo: simular um circuito classicamente para estimar o desempenho esperado antes de enviar um job ou para informar uma técnica de mitigação de erros, como o cancelamento probabilístico de erros. Para estratégias gerais de redução do impacto do ruído durante a execução, veja Visão geral das técnicas de gerenciamento de ruído.
Esta página reúne os pacotes e recursos que dão suporte a cada parte desse fluxo de trabalho, agrupados em aprender o ruído de um dispositivo, construir um modelo de ruído para simulação clássica e refinar um modelo de ruído para uma técnica específica de mitigação de erros.
Construindo e executando algoritmos de aprendizado de ruído
Use pacotes de aprendizado de ruído para caracterizar o ruído de um dispositivo diretamente a partir de dados experimentais. Esses pacotes executam circuitos aleatorizados para estimar taxas de erro e construir um modelo de ruído que reflete o comportamento real do hardware.
Construindo modelos de ruído para simulação de circuitos com ruído
Use este pacote para construir um modelo de ruído para simular circuitos classicamente. Com um modelo de ruído, você pode estimar como um circuito se comporta em hardware ruidoso antes de executá-lo em uma QPU.
Refinando modelos de ruído
Use estes pacotes para ajustar um modelo de ruído para uma técnica específica de mitigação de erros. Cada pacote visa um equilíbrio diferente entre custo de amostragem, viés e confiabilidade das amostras pós-selecionadas.