Ajutor pentru învățarea zgomotului

Versiuni de pachete

Codul de pe această pagină a fost dezvoltat folosind cerințele de mai jos. Recomandăm să folosești aceste versiuni sau unele mai noi.

qiskit[all]~=2.3.0
qiskit-ibm-runtime~=0.43.1

Tehnicile de atenuare a erorilor PEA și PEC utilizează ambele o componentă de învățare a zgomotului bazată pe un model de zgomot Pauli-Lindblad, care este gestionat de obicei în timpul execuției după trimiterea unuia sau mai multor job-uri prin qiskit-ibm-runtime, fără acces local la modelul de zgomot ajustat. Cu toate acestea, începând cu qiskit-ibm-runtime 0.27.1, au fost create clasele NoiseLearner și NoiseLearnerOptions pentru a obține rezultatele acestor experimente de învățare a zgomotului. Aceste rezultate pot fi stocate local ca NoiseLearnerResult și utilizate ca intrare în experimente ulterioare. Această pagină oferă o prezentare generală a utilizării sale și a opțiunilor disponibile.

Prezentare generală

Clasa NoiseLearner efectuează experimente care caracterizează procesele de zgomot pe baza unui model de zgomot Pauli-Lindblad pentru unul sau mai multe Circuit-uri. Aceasta dispune de o metodă run() care execută experimentele de învățare și acceptă ca intrare fie o listă de Circuit-uri, fie un PUB, returnând un NoiseLearnerResult ce conține canalele de zgomot învățate și metadatele despre job-ul/job-urile trimise. Mai jos este un fragment de cod care demonstrează utilizarea programului ajutor.

# Added by doQumentation — required packages for this notebook
!pip install -q qiskit qiskit-ibm-runtime

from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.transpiler import CouplingMap
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService, EstimatorV2
from qiskit_ibm_runtime.noise_learner import NoiseLearner
from qiskit_ibm_runtime.options import (
    NoiseLearnerOptions,
    ResilienceOptionsV2,
    EstimatorOptions,
)

# Build a circuit with two entangling layers
num_qubits = 27
edges = list(CouplingMap.from_line(num_qubits, bidirectional=False))
even_edges = edges[::2]
odd_edges = edges[1::2]

circuit = QuantumCircuit(num_qubits)
for pair in even_edges:
    circuit.cx(pair[0], pair[1])
for pair in odd_edges:
    circuit.cx(pair[0], pair[1])

# Choose a backend to run on
service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy()

# Transpile the circuit for execution
pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=3)
circuit_to_learn = pm.run(circuit)

# Instantiate a NoiseLearner object and execute the noise learning program
learner = NoiseLearner(mode=backend)
job = learner.run([circuit_to_learn])
noise_model = job.result()

Rezultatul NoiseLearnerResult.data este o listă de obiecte LayerError care conțin modelul de zgomot pentru fiecare strat de entanglare individual ce aparține Circuit-ului (Circuit-urilor) țintă. Fiecare LayerError stochează informațiile despre strat, sub forma unui Circuit și a unui set de etichete de Qubit, alături de PauliLindbladError pentru modelul de zgomot care a fost învățat pentru stratul respectiv.

print(
    f"Noise learner result contains {len(noise_model.data)} entries"
    f" and has the following type:\n {type(noise_model)}\n"
)
print(
    f"Each element of `NoiseLearnerResult` then contains"
    f" an object of type:\n {type(noise_model.data[0])}\n"
)
print(
    f"And each of these `LayerError` objects possess"
    f" data on the generators for the error channel: \n{noise_model.data[0].error.generators}\n"
)
print(f"Along with the error rates: \n{noise_model.data[0].error.rates}\n")

Noise learner result contains 2 entries and has the following type:
 <class 'qiskit_ibm_runtime.utils.noise_learner_result.NoiseLearnerResult'>

Each element of `NoiseLearnerResult` then contains an object of type:
 <class 'qiskit_ibm_runtime.utils.noise_learner_result.LayerError'>

And each of these `LayerError` objects possess data on the generators for the error channel: 
['IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIX', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIY',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZ', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXI',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXX', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXY',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXZ', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYI',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYX', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYY',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYZ', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZI',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZX', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZY',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZZ', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXXI', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXYI',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXZI', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYXI', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYYI',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYZI', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZXI', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZYI',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZZI', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXXII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXYII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXZII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYXII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYYII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYZII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZXII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZYII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZZII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXXIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXYIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXZIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYXIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYYIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYZIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZXIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZYIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZZIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXXIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXYIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXZIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYXIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYYIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYZIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZXIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZYIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZZIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXIIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYIIIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZIIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIXIIIIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIXXIIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIXYIIIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIXZIIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIYIIIIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIYXIIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIYYIIIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIYZIIIIII', ...]

Along with the error rates: 
[8.80e-04 6.50e-04 3.10e-04 5.60e-04 0.00e+00 0.00e+00 0.00e+00 3.00e-04
 6.00e-05 1.30e-04 7.00e-05 3.90e-04 0.00e+00 0.00e+00 3.00e-05 3.70e-04
 0.00e+00 5.00e-05 7.50e-04 5.50e-04 5.00e-05 0.00e+00 7.60e-04 5.00e-04
 5.60e-04 5.60e-04 2.50e-04 5.00e-05 7.00e-05 2.00e-04 1.40e-04 8.00e-05
 2.80e-04 0.00e+00 1.70e-04 4.20e-04 3.00e-05 1.00e-05 1.30e-04 4.40e-04
 1.00e-04 2.60e-04 7.10e-04 1.10e-04 2.60e-04 1.00e-04 6.80e-04 1.02e-03
 4.60e-04 5.30e-04 3.00e-04 0.00e+00 0.00e+00 3.40e-04 0.00e+00 0.00e+00
 2.70e-04 0.00e+00 5.00e-05 6.70e-04 0.00e+00 2.20e-04 0.00e+00 4.40e-04
 4.30e-04 8.30e-04 1.42e-03 0.00e+00 0.00e+00 1.44e-03 8.70e-04 0.00e+00
 0.00e+00 1.05e-03 6.80e-04 5.90e-04 5.10e-04 3.10e-04 5.60e-04 0.00e+00
 4.00e-05 0.00e+00 5.50e-04 1.00e-05 2.00e-05 0.00e+00 1.10e-04 0.00e+00
 1.20e-04 0.00e+00 2.20e-04 7.00e-05 4.00e-05 3.80e-04 2.80e-04 4.00e-05
 7.00e-05 3.00e-04 1.20e-04 6.00e-04 5.80e-04 1.80e-04 5.00e-04 1.20e-04
 2.00e-05 2.00e-05 4.80e-04 2.00e-05 0.00e+00 1.40e-04 4.00e-04 3.00e-05
 0.00e+00 0.00e+00 4.40e-04 1.10e-04 5.00e-05 6.00e-04 2.30e-04 5.00e-05
 1.10e-04 5.30e-04 3.60e-04 6.80e-04 6.70e-04 2.80e-04 4.90e-04 1.30e-04
 6.00e-05 7.20e-04 3.00e-05 9.00e-05 1.10e-04 3.30e-04 6.00e-05 1.30e-04
 7.60e-04 1.30e-04 1.50e-04 1.30e-04 0.00e+00 3.10e-04 2.50e-04 5.10e-04
 0.00e+00 6.00e-05 2.50e-04 2.40e-04 8.00e-05 0.00e+00 0.00e+00 2.70e-04
 0.00e+00 8.00e-05 0.00e+00 7.80e-04 7.00e-05 0.00e+00 0.00e+00 2.50e-04
 1.70e-04 2.00e-05 4.50e-04 3.10e-04 2.00e-05 1.70e-04 4.60e-04 1.30e-04
 3.20e-04 3.50e-04 3.80e-04 2.70e-04 2.00e-04 8.00e-05 1.00e-05 4.10e-04
 0.00e+00 0.00e+00 0.00e+00 2.36e-03 0.00e+00 7.00e-05 1.20e-04 9.40e-04
 0.00e+00 1.90e-04 1.38e-03 7.50e-04 1.90e-04 0.00e+00 1.14e-03 7.30e-04
 5.70e-04 4.20e-04 6.20e-04 0.00e+00 2.20e-04 5.00e-05 1.20e-04 0.00e+00
 0.00e+00 1.90e-04 6.00e-05 1.10e-04 2.10e-04 1.50e-04 1.20e-04 2.90e-04
 4.60e-04 2.10e-04 4.00e-05 3.00e-05 1.70e-04 3.10e-04 1.00e-04 1.70e-04
 3.00e-05 3.90e-04 0.00e+00 6.00e-04 5.60e-04 1.40e-04 3.50e-04 1.00e-04
 1.20e-04 9.00e-05 3.20e-04 2.00e-05 1.70e-04 3.00e-05 4.00e-04 1.50e-04
 0.00e+00 1.60e-04 1.90e-04 9.00e-05 6.00e-05 4.50e-04 3.10e-04 6.00e-05
 9.00e-05 3.70e-04 2.80e-04 6.50e-04 5.30e-04 3.30e-04 8.00e-05 8.00e-05
 5.00e-05 2.50e-04 3.50e-04 4.00e-05 0.00e+00 0.00e+00 1.70e-04 1.30e-04
 0.00e+00 0.00e+00 7.00e-05 1.70e-04 1.00e-05 4.20e-04 2.00e-04 1.00e-05
 1.70e-04 4.80e-04 1.40e-03 4.70e-04 4.00e-04 3.90e-04 4.40e-04 2.00e-04
 1.90e-04 7.20e-04 1.80e-04 1.00e-04 0.00e+00 5.70e-04 1.90e-04 2.00e-04
 8.70e-04 1.20e-04 1.70e-04 0.00e+00 0.00e+00 3.80e-04 2.40e-04 4.80e-04
 6.00e-05 0.00e+00 9.00e-05 6.50e-04 2.00e-05 8.00e-05 1.40e-04 5.80e-04
 1.30e-04 0.00e+00 2.00e-05 1.00e-05 1.60e-04 1.00e-05 1.80e-04 4.40e-04
 8.00e-05 1.40e-04 4.40e-04 3.90e-04 1.40e-04 8.00e-05 3.90e-04 4.10e-04
 8.80e-04 7.30e-04 1.90e-04]

Atributul LayerError.error al rezultatului de învățare a zgomotului conține generatorii și ratele de eroare ale modelului Pauli Lindblad ajustat, care are forma

$\Lambda(\rho) = \exp{\sum_j r_j \left(P_j \rho P_j^\dagger - \rho\right)},$

unde $r_j$ sunt LayerError.rates, iar $P_j$ sunt operatorii Pauli specificați în LayerError.generators.

Opțiuni pentru învățarea zgomotului

Poți alege dintre mai multe opțiuni pe care să le introduci atunci când instanțiezi un obiect NoiseLearner. Aceste opțiuni sunt încapsulate de clasa qiskit_ibm_runtime.options.NoiseLearnerOptions și includ posibilitatea de a specifica numărul maxim de straturi de învățat, numărul de randomizări și strategia de twirling, printre altele. Consultă documentația API despre NoiseLearnerOptions pentru informații mai detaliate.

Mai jos este un exemplu simplu care arată cum să folosești NoiseLearnerOptions într-un experiment NoiseLearner:

# Build a GHZ circuit
circuit = QuantumCircuit(10)
circuit.h(0)
circuit.cx(range(0, 9), range(1, 10))
# Choose a backend to run on
service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy()

# Transpile the circuit for execution
pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=3)
circuit_to_run = pm.run(circuit_to_learn)

# Instantiate a noise learner options object
learner_options = NoiseLearnerOptions(
    max_layers_to_learn=3, num_randomizations=32, twirling_strategy="all"
)

# Instantiate a NoiseLearner object and execute the noise learning program
learner = NoiseLearner(mode=backend, options=learner_options)
job = learner.run([circuit_to_run])
noise_model = job.result()

Introducerea modelului de zgomot într-o primitivă

Modelul de zgomot învățat pe Circuit poate fi folosit și ca intrare pentru primitiva EstimatorV2 implementată în Qiskit IBM Runtime. Acesta poate fi transmis primitivei în câteva moduri diferite. Următoarele trei exemple arată cum poți transmite modelul de zgomot atributului estimator.options direct, printr-un obiect ResilienceOptionsV2 înainte de a instanția o primitivă Estimator, și prin transmiterea unui dicționar formatat corespunzător.

# pass the noise model to the `estimator.options` attribute directly
estimator = EstimatorV2(mode=backend)
estimator.options.resilience.layer_noise_model = noise_model

# Specify options via a ResilienceOptionsV2 object
resilience_options = ResilienceOptionsV2(layer_noise_model=noise_model)
estimator_options = EstimatorOptions(resilience=resilience_options)
estimator = EstimatorV2(mode=backend, options=estimator_options)

# Specify options via a dictionary
options_dict = {
    "resilience_level": 2,
    "resilience": {"layer_noise_model": noise_model},
}

estimator = EstimatorV2(mode=backend, options=options_dict)

Odată ce modelul de zgomot este transmis obiectului EstimatorV2, acesta poate fi utilizat pentru a rula sarcini de lucru și pentru a efectua atenuarea erorilor în mod normal.

Pașii următori

Recomandări

Citește mai multe despre configurarea atenuării erorilor.
Consultă referința API EstimatorOptions și referința API ResilienceOptionsV2.
Află mai multe despre tehnicile de atenuare și suprimare a erorilor disponibile prin Qiskit Runtime.
Consultă cum să specifici opțiunile pentru primitivele Qiskit Runtime.
Citește Migrează la primitivele V2.

Prezentare generală​

Opțiuni pentru învățarea zgomotului​

Introducerea modelului de zgomot într-o primitivă​

Pașii următori​

Prezentare generală

Opțiuni pentru învățarea zgomotului

Introducerea modelului de zgomot într-o primitivă

Pașii următori