Rauschmanagement mit Estimator konfigurieren
Paketversionen
Der Code auf dieser Seite wurde mit den folgenden Anforderungen entwickelt. Wir empfehlen, diese oder neuere Versionen zu verwenden.
qiskit-ibm-runtime~=0.47.0
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Rauschen zu managen – typischerweise durch den Einsatz verschiedener Fehlerminderungs- und Fehlerunterdrückungstechniken, um Fehler zu vermeiden, bevor sie auftreten. Diese Techniken verursachen in der Regel Vorverarbeitungs-Overhead. Daher ist es wichtig, eine Balance zwischen der Verbesserung deiner Ergebnisse und der Sicherstellung zu finden, dass dein Job in angemessener Zeit abgeschlossen wird.
Estimator unterstützt die folgenden Rauschmanagement-Techniken. Eine Erklärung jeder Technik findest du unter Fehlerminderungs- und Unterdrückungstechniken. Ein Beispiel zur Aktivierung dieser Techniken findest du im Abschnitt Benutzerdefinierte Rauschmanagement-Einstellungen.
Dynamical Decoupling
So aktivierst du es: options.dynamical_decoupling.enable = True
API-Referenz: DynamicalDecouplingOptions
Wichtige Optionen: sequence_type
Pauli Twirling
So aktivierst du es: options.twirling.enable_gates = True
API-Referenz: TwirlingOptions
Wichtige Optionen: num_randomizations, shots_per_randomization
TREX
So aktivierst du es: options.resilience.measure_mitigation = True
API-Referenz: MeasureNoiseLearningOptions
Wichtige Optionen:
ZNE
So aktivierst du es: options.resilience.zne_mitigation = True
API-Referenz: ZneOptions
Wichtige Optionen: noise_factors, extrapolator
PEA
So aktivierst du es: (ZNE muss ebenfalls aktiviert sein) options.resilience.zne_mitigation = True und options.resilience.zne.amplifier = "pea"
API-Referenz: ZneOptions
Wichtige Optionen: noise_factors, extrapolator
PEC
So aktivierst du es: options.resilience.pec_mitigation = True
API-Referenz: PecOptions
Wichtige Optionen: max_overhead
Resilience-Level
Der resilience_level gibt an, wie viel Robustheit gegenüber
Fehlern aufgebaut werden soll. Höhere Level erzeugen genauere Ergebnisse, auf Kosten
längerer Verarbeitungszeiten. Resilience-Level können verwendet werden, um den
Kosten-/Genauigkeits-Kompromiss beim Anwenden von Rauschmanagement auf deine Primitive-
Abfrage zu konfigurieren. Rauschmanagement reduziert Fehler (Bias) in den Ergebnissen, indem die
Ausgaben einer Sammlung oder eines Ensembles verwandter Circuits verarbeitet werden. Der
Grad der Fehlerreduzierung hängt von der angewendeten Methode ab. Der Resilience-
Level abstrahiert die detaillierte Wahl der Rauschmanagement-Methode, damit
Nutzer den für ihre Anwendung geeigneten Kosten-/Genauigkeits-Kompromiss abwägen können.
Angesichts dessen entspricht jedes Level einer oder mehreren Methoden mit zunehmendem Quantum-Sampling-Overhead, damit du verschiedene Zeit-/Genauigkeits-Kompromisse ausprobieren kannst. Die folgende Tabelle zeigt, welche Level und die dazugehörigen Methoden für jedes der Primitives verfügbar sind.
| Resilience-Level | Beschreibung | Technik |
|---|---|---|
| 0 | Keine Minderung | Keine |
| 1 [Standard] | Minimale Minderungskosten: Minderung von Fehlern durch Auslesefehler | Twirled Readout Error eXtinction (TREX) Mess-Twirling |
| 2 | Mittlere Minderungskosten. Reduziert typischerweise den Bias der Schätzer, ist aber nicht garantiert erwartungstreu (zero-bias). | Level 1 + Zero Noise Extrapolation (ZNE) und Gate-Twirling |
Resilience-Level befinden sich derzeit in der Beta-Phase, sodass Sampling-Overhead und Lösungsqualität je nach Circuit variieren. Neue Funktionen, erweiterte Optionen und Management-Tools werden fortlaufend veröffentlicht. Es ist nicht garantiert, dass auf jedem Resilience-Level bestimmte Rauschmanagement-Methoden angewendet werden.
Estimator mit Resilience-Leveln konfigurieren
Du kannst Resilience-Level verwenden, um Rauschmanagement-Techniken festzulegen, oder du kannst benutzerdefinierte Techniken individuell einstellen, wie in Benutzerdefinierte Rauschmanagement-Einstellungen beschrieben.
Alle Optionen, die du zusätzlich zum Resilience-Level manuell angibst, werden zusätzlich zu den vom Resilience-Level definierten Basisoptionen angewendet. Daher könntest du prinzipiell den Resilience-Level auf 1 setzen und dann die Messfehlerminderung deaktivieren, obwohl dies nicht empfohlen wird.
Wenn du beispielsweise den Resilience-Level auf 0 setzt, wird zne_mitigation deaktiviert, aber estimator.options.resilience.zne_mitigation = True überschreibt diesen Wert.
Beispiel
Der folgende Code aktiviert ZNE, TREX und Gate-Twirling durch
das Setzen von resilience_level 2.
# Added by doQumentation — installs the packages this notebook needs if they are missing
import importlib.util
_needed = {"qiskit_ibm_runtime": "qiskit-ibm-runtime"}
_missing = [pip for module, pip in _needed.items()
if importlib.util.find_spec(module) is None]
# One at a time, so a package that fails to install does not block the others
for _pip in _missing:
%pip install -q {_pip}
if not _missing:
print("\u2713 All required packages are installed")
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
# Legacy server-side primitive before qiskit-ibm-runtime 0.50.0
# from qiskit_ibm_runtime import Estimator
# Client-side primitive introduced in qiskit-ibm-runtime 0.50.0
from qiskit_ibm_runtime.executor_estimator import Estimator
service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)
# Setting options during primitive initialization
estimator = Estimator(backend, options={"resilience_level": 2})
Benutzerdefinierte Rauschmanagement-Einstellungen
Du kannst einzelne Rauschmanagement-Methoden aktivieren und deaktivieren, indem du die Estimator-Optionen verwendest.
- Nicht alle Optionen funktionieren bei allen Arten von Circuits zusammen. Details findest du in der Tabelle zur Funktionskompatibilität.
- Wenn du den neuen clientseitigen Estimator verwendest, der in
qiskit-ibm-runtimev0.50.0 eingeführt wurde, ist für PEA und PEC ein separater Noise-Learning-Job erforderlich. Weitere Informationen findest du unter Von serverseitigem zu clientseitigem Sampler und Estimator migrieren.
Vollständiges Beispiel mit mehreren Optionen
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
# Legacy server-side primitive before qiskit-ibm-runtime 0.50.0
# from qiskit_ibm_runtime import Estimator
# Client-side primitive introduced in qiskit-ibm-runtime 0.50.0
from qiskit_ibm_runtime.executor_estimator import Estimator
service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)
estimator = Estimator(backend)
options = estimator.options
# Turn on gate twirling.
options.twirling.enable_gates = True
# Turn on measurement error mitigation.
options.resilience.measure_mitigation = True
print(
f">>> gate twirling is turned on: {estimator.options.twirling.enable_gates}"
)
print(
f">>> measurement error mitigation is turned on: "
f"{estimator.options.twirling.enable_gates}"
)
>>> gate twirling is turned on: True
>>> measurement error mitigation is turned on: True
Fehlerminderung vollständig deaktivieren
Anweisungen zum vollständigen Deaktivieren der Fehlerminderung findest du im Abschnitt Fehlerunterdrückung und -minderung vollständig deaktivieren im Leitfaden zu den Estimator-Optionen.
Nächste Schritte
- Gehe ein Beispiel durch, das Fehlerminderung in der Kostenfunktionen-Lektion in IBM Quantum Learning verwendet.
- Erfahre mehr über Fehlerminderungs- und Fehlerunterdrückungstechniken.
- Erkunde die Estimator-Optionen.
- Entscheide, in welchem Ausführungsmodus du deinen Job ausführen möchtest.