Перейти до основного вмісту

Доповнення Qiskit

Доповнення Qiskit — це набір дослідницьких можливостей для розробки алгоритмів у промисловому масштабі. Ці можливості базуються на потужній основі інструментів Qiskit для створення та запуску квантових алгоритмів. Вони надаються як модульні програмні компоненти, які можна підключити до робочого процесу для масштабування або розробки нових квантових алгоритмів.

Доповнення для відображення​

Наближена квантова компіляція з тензорними мережами​

Наближена квантова компіляція з тензорними мережами (AQC-Tensor) дає змогу будувати високоточні схеми зі зменшеною глибиною.

Формули мультипродукту​

Формули мультипродукту (MPF) зменшують похибку Троттера в динаміці Гамільтоніана шляхом зваженого комбінування кількох виконань схем.

Оптимізаційний маппер​

Доповнення Optimization Mapper містить функціональність для моделювання задач оптимізації: формулювання їх у абстрактних моделях і перетворення в представлення, зрозумілі квантовому комп'ютеру.

Доповнення для оптимізації​

Зворотне поширення операторів​

Зворотне поширення операторів (OBP) зменшує глибину схеми, обрізаючи операції з кінця, ціною більшої кількості вимірювань операторів.

Розрізання схем​

Розрізання схем зменшує глибину транспільованих схем, розкладаючи заплутувальні гейти між несуміжними кубітами.

Доповнення для постобробки​

Квантова діагоналізація на основі вибірок​

Квантова діагоналізація на основі вибірок (SQD) виконує класичну постобробку зашумлених квантових вибірок, щоб отримати точніші оцінки власних значень Гамільтоніанів квантових систем — наприклад, у задачах хімії.

SQD для HPC​

Це доповнення є реалізацією SQD, готовою до використання в HPC-середовищах. Написано за стандартами сучасного C++17 і призначено для створення єдиного скомпільованого бінарника для роботи з MPI.

Доповнення для усунення помилок​

M3 (mthree)​

Matrix-free Measurement Mitigation (M3) — це пакет для масштабованого усунення помилок вимірювань у квантових обчисленнях, який підтримує паралельні обчислення.

Затінені світлові конуси​

Доповнення shaded lightcones використовує поширення Паулі для зменшення кількості членів похибок у моделі шумів, які потрібно усунути, з урахуванням специфіки цільового спостережуваного. Це зменшує накладні витрати на вибірку у робочих процесах імовірнісного скасування помилок (PEC).

  • Відвідай документацію з інструкціями, туторіалами та довідником API.

Поглинання поширеного шуму​

Поглинання поширеного шуму (PNA) використовує поширення Паулі, щоб включити інформацію з моделі шумів у цільове спостережуване. Вимірювання цього модифікованого спостережуваного фактично усуває шум, представлений моделлю.

  • Відвідай документацію з інструкціями, туторіалами та довідником API.