Qiskit noise learning
Ein Python-Toolkit zur randomisierungsbasierten Charakterisierung von Quantenrauschen.
Alpha-Software. Diese Bibliothek befindet sich in der 0.x-Entwicklungsphase und wird aktiv weiterentwickelt. Kein Teil der öffentlichen Schnittstelle ist bisher stabil: Solange die Hauptversion 0 ist, sind zwischen Releases Breaking Changes zu erwarten, und du solltest deine Abhängigkeit entsprechend festlegen (zum Beispiel qiskit-noise-learning==0.1.*). Derzeit geben wir keine Deprecation-Warnungen aus, aber alle Änderungen sind in den Release Notes festgehalten. Details findest du in der Deprecation-Richtlinie. Jedes Feedback ist willkommen.
Schnittstellen und Dokumentation
Diese Bibliothek hat zwei Schnittstellenebenen. Die erste ist die Low-Level-Schnittstelle, bei der der Nutzer direkt mit Objekten interagiert, die Kernkonzepte des Noise Learning repräsentieren, und so jeden Aspekt eines Noise-Learning-Protokolls individuell gestalten kann. Die zweite ist eine übergeordnete Schnittstelle, das Unterpaket qiskit_noise_learning.protocols, das pro Protokoll ein Funktionspaar enthält – prepare_vanilla_program und process_vanilla_result für das standardmäßige „Vanilla“-Protokoll –, wobei jedes Paar einen fertigen Workflow in einen einzigen Aufruf vor und nach der Ausführung kapselt.
In den folgenden Anleitungen findest du Beispiele zur Verwendung dieses Pakets:
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Das Rauschmodell eines Gates lernen – Ende-zu-Ende-Verwendung der Protokollfunktionen
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Ein Lernexperiment erstellen – schrittweise Anleitung durch die interne Pipeline
Mitwirken
Details zu Entwickler-Setup, Tests, dem Erstellen der Dokumentation und dem Release-Notes-Workflow findest du in den Beitragsrichtlinien.
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