Shaded lightcones (SLC)

qiskit-addon-slc — це пакет для обчислення затіненого світлового конуса (SLC) [1] спостережуваної відносно квантової схеми. У контексті ймовірнісного скасування помилок (PEC) затінені світлові конуси подібні до звичайних бінарних світлових конусів тим, що непом'якшення помилок поза конусом може зменшити дисперсію (тобто вартість вибірки). Затінення конуса дозволяє піти далі, призначаючи масштаби генераторам помилок Паулі в причинному світловому конусі. Помилки з меншими масштабами менше впливають на спостережувану; їх відсікання з шумової моделі може зменшити дисперсію (тобто вартість вибірки) ціною певного зміщення. Пакет qiskit-addon-slc дає користувачам змогу виконувати затінення світлового конуса та керувати компромісом між вартістю вибірки та зміщенням.
Початок роботи
Простий посібник, який допоможе тобі швидко почати роботу з цим пакетом, доступний у посібнику зі швидкого старту.
Приклади використання
Цю техніку використали, щоб знизити вартість вибірки ймовірнісного скасування помилок (PEC) в експериментах із луною Лошмідта оператора з 56 кубітами на процесорі IBM Heron. [2].
Технічне обговорення
Огляд методу
Затінені світлові конуси обчислюються та використовуються у 5 кроків:
-
Обчисли межу впливу кожного члена помилки Паулі на спостережувану в кінці схеми (пряма межа)
-
Обчисли межу впливу кожного члена помилки Паулі на початковий стан на початку схеми (зворотна межа)

- Наближено оціни внесок зміщення для кожного члена помилки Паулі за допомогою прямої/зворотної меж і швидкості помилки члена

- Пріоритизуй члени помилок за їхньою швидкістю помилки та межами. Відсікай із шумової моделі члени, що найменше впливають на очікуване значення спостережуваної, доки не буде досягнуто заданого користувачем допуску зміщення. Крім того, можна додавати найвпливовіші члени помилок до шумової моделі, доки не буде вичерпано заданий користувачем бюджет вартості вибірки.
- Пом'якш усічену шумову модель. З моделлю спрямованого виконання з Qiskit Runtime вказати члени помилок, які слід ігнорувати під час вибірки PEC, просто. Подробиці дивись у навчальному матеріалі.

Програмні можливості
-
Паралельне асинхронне обчислення меж
-
Дозволяє обчислювати межі заздалегідь (тобто до фактичного навчання шуму)
Відомі проблеми
-
Windows не підтримується
-
InjectNoise(site=”before”) не підтримується
-
Не підтримує деталізоване злиття меж
Майбутня робота
- Прискорене Rust обчислення власних значень для обчислення прямих меж
Внесок
Вихідний код доступний на GitHub.
Посібник розробника розташований у CONTRIBUTING.md у корені репозиторію цього проєкту. Беручи участь, ти погоджуєшся дотримуватися кодексу поведінки Qiskit.
Ми використовуємо GitHub issues для відстеження запитів і помилок.
Цитування цього пакета
Якщо ти використовуєш цей пакет у своєму дослідженні, скористайся файлом CITATION.bib у репозиторії цього проєкту, щоб процитувати відповідні джерела.
Ліцензія
Політика застарівання
Ми дотримуємося семантичного версіонування. Іноді ми можемо вносити критичні зміни, щоб покращити досвід користувачів. Коли це можливо, ми зберігатимемо старі інтерфейси та позначатимемо їх як застарілі, доки вони можуть співіснувати з новими. Кожне суттєве покращення, критична зміна чи застарівання буде задокументоване в примітках до випуску.
Внесок
Вихідний код доступний на GitHub.
Посібник розробника розташований у CONTRIBUTING.md. Беручи участь, ти погоджуєшся дотримуватися кодексу поведінки Qiskit.
Ми використовуємо GitHub issues для відстеження запитів і помилок.
Посилання
-
Andrew Eddins, et al., Lightcone shading for classically accelerated quantum error mitigation, arXiv:2409.04401v1 [quant-ph].
-
Samantha V. Barron, et al., Observable Estimation in the Absence of Classical Verification, arXiv:2607.25998 [quant-ph].
