עוזר לימוד הרעש

גרסאות חבילות

הקוד בדף זה פותח תוך שימוש בדרישות הבאות. אנו ממליצים להשתמש בגרסאות אלה או בגרסאות חדשות יותר.

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

טכניקות הפחתת השגיאות PEA ו-PEC משתמשות שתיהן ברכיב לימוד רעש המבוסס על מודל רעש Pauli-Lindblad, שמנוהל בדרך כלל במהלך הביצוע לאחר הגשת משרה אחת או יותר דרך qiskit-ibm-runtime, ללא גישה מקומית למודל הרעש המותאם. אולם, החל מגרסה 0.27.1 של qiskit-ibm-runtime, נוצרו מחלקות NoiseLearner ו-NoiseLearnerOptions כדי לקבל את תוצאות ניסויי לימוד הרעש הללו. ניתן לאחסן תוצאות אלה מקומית כ-NoiseLearnerResult ולהשתמש בהן כקלט בניסויים עתידיים. דף זה מספק סקירה של אופן השימוש בו ואפשרויות ה-API הזמינות.

סקירה כללית

מחלקת NoiseLearner מבצעת ניסויים המאפיינים תהליכי רעש המבוססים על מודל רעש Pauli-Lindblad עבור Circuit אחד או יותר. היא מכילה מתודת run() המבצעת את ניסויי הלמידה ומקבלת כקלט רשימת Circuits או PUB, ומחזירה NoiseLearnerResult המכיל את ערוצי הרעש שנלמדו ומטא-נתונים על המשרה/ות שהוגשו. להלן קטע קוד המדגים את השימוש בתוכנית העוזר.

# 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()

הנתונים NoiseLearnerResult.data המתקבלים הם רשימה של אובייקטים מסוג LayerError המכילים את מודל הרעש עבור כל שכבת שזירה בודדת השייכת ל-Circuit/ים המטרה. כל LayerError שומר את פרטי השכבה בצורת Circuit וסט תוויות Qubit, לצד ה-PauliLindbladError של מודל הרעש שנלמד עבור השכבה הנתונה.

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]

המאפיין LayerError.error של תוצאת לימוד הרעש מכיל את המחוללים ושיעורי השגיאה של מודל Pauli Lindblad המותאם, שצורתו היא

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

כאשר $r_j$ הם LayerError.rates ו- $P_j$ הם אופרטורי Pauli המוגדרים ב-LayerError.generators.

אפשרויות לימוד הרעש

ניתן לבחור מבין מספר אפשרויות בעת יצירת מופע של אובייקט NoiseLearner. אפשרויות אלה מוכלות במחלקה qiskit_ibm_runtime.options.NoiseLearnerOptions וכוללות את היכולת לציין את מספר השכבות המקסימלי ללמידה, מספר האקראיזציות ואסטרטגיית ה-twirling, בין היתר. עיין בתיעוד ה-API על NoiseLearnerOptions לקבלת מידע מפורט יותר.

להלן דוגמה פשוטה המראה כיצד להשתמש ב-NoiseLearnerOptions בניסוי 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()

הזנת מודל רעש ל-primitive

מודל הרעש שנלמד על ה-Circuit יכול לשמש גם כקלט ל-primitive מסוג EstimatorV2 המיושם ב-Qiskit IBM Runtime. ניתן להעביר אותו ל-primitive בכמה דרכים שונות. שלוש הדוגמאות הבאות מראות כיצד ניתן להעביר את מודל הרעש ישירות למאפיין estimator.options, דרך אובייקט ResilienceOptionsV2 לפני יצירת מופע Estimator primitive, ועל ידי העברת מילון בפורמט מתאים.

# 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)

לאחר שמודל הרעש מועבר לאובייקט EstimatorV2, ניתן להשתמש בו להרצת עומסי עבודה ולביצוע הפחתת שגיאות כרגיל.

הצעדים הבאים

המלצות

קרא עוד על הגדרת הפחתת שגיאות.
עיין ב-תיעוד ה-API של EstimatorOptions וב-תיעוד ה-API של ResilienceOptionsV2.
למד עוד על טכניקות הפחתה ודיכוי שגיאות הזמינות דרך Qiskit Runtime.
עיין כיצד לציין אפשרויות עבור ה-primitives של Qiskit Runtime.
קרא את המעבר ל-V2 primitives.

סקירה כללית​

אפשרויות לימוד הרעש​

הזנת מודל רעש ל-primitive​

הצעדים הבאים​

סקירה כללית

אפשרויות לימוד הרעש

הזנת מודל רעש ל-primitive

הצעדים הבאים