Modelarea zgomotului
Un model de zgomot descrie cum afectează erorile rezultatele execuției unui circuit cuantic. Modelele de zgomot sprijină mai multe etape ale unui workflow tipic, printre care: simularea clasică a unui circuit pentru a estima performanța așteptată înainte de a trimite un job sau pentru a informa o tehnică de atenuare a erorilor, cum ar fi anularea probabilistică a erorilor. Pentru strategii generale de reducere a impactului zgomotului în timpul execuției, vezi Prezentare generală a tehnicilor de gestionare a zgomotului.
Această pagină adună pachetele și capabilitățile care sprijină fiecare parte a acelui workflow, grupate în învățarea zgomotului unui dispozitiv, construirea unui model de zgomot pentru simulare clasică și rafinarea unui model de zgomot pentru o anumită tehnică de atenuare a erorilor.
Construirea și rularea algoritmilor de învățare a zgomotului
Folosește pachetele de învățare a zgomotului pentru a caracteriza direct zgomotul unui dispozitiv pe baza datelor experimentale. Aceste pachete rulează circuite randomizate pentru a estima ratele de eroare și a construi un model de zgomot care reflectă comportamentul real al hardware-ului.
Construirea modelelor de zgomot pentru simularea circuitelor zgomotoase
Folosește acest pachet pentru a construi un model de zgomot pentru simularea clasică a circuitelor. Cu un model de zgomot poți estima cum se comportă un circuit pe hardware zgomotos înainte de a-l rula pe un QPU.
Rafinarea modelelor de zgomot
Folosește aceste pachete pentru a ajusta un model de zgomot pentru o anumită tehnică de atenuare a erorilor. Fiecare pachet vizează un compromis diferit între costul eșantionării, bias și fiabilitatea eșantioanelor postselectate.