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IBM Quantum Platform

Referencias de la API de complementos de Qiskit

Consulte la documentación de referencia de las API de los complementos de Qiskit para aprender a utilizar sus puntos finales, parámetros y operaciones.

All Qiskit addons

Una colección de prestaciones modulares de investigación que facilitan el descubrimiento de nuevos algoritmos cuánticos.

Más información

  • Addon utilities

    Una colección de herramientas para complementar los flujos de trabajo que incluyan uno o varios complementos de Qiskit.

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  • Approximate quantum compilation tensor

    Facilita la construcción de circuitos de alta fidelidad con menor profundidad.

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  • Circuit cutting

    Reduce la profundidad de los circuitos tras la transpilación mediante la descomposición de las compuertas que generan entrelazamiento entre cúbits no adyacentes.

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  • Multi-product formulas

    Reduce el error de Trotter en la dinámica hamiltoniana mediante una combinación ponderada de varias ejecuciones del circuito.

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  • Operator backpropagation

    Reduce la profundidad del circuito eliminando operaciones al final.

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  • Sample-based quantum diagonalization

    Genera estimaciones más precisas de los autovalores del hamiltoniano de sistemas cuánticos.

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  • Paulice

    Aumente la fidelidad de las distribuciones obtenidas por muestreo utilizando comprobaciones de Pauli eficientes para el hardware fundamentadas en códigos espaciotemporales.

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  • Propagated noise absorption

    Mitigar los valores esperados mediante la medición de una magnitud observable objetivo que haya absorbido la información del modelo de ruido.

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  • Pauli propagation

    Un marco para aproximar la evolución de los operadores, que puede utilizarse para simular valores esperados e implementar técnicas de mitigación de errores, como la absorción de ruido propagado (PNA) y los conos de luz sombreados.

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  • Qiskit Fermions (Python)

    Amplía el SDK de Qiskit Python con herramientas para trabajar con sistemas fermiónicos

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  • Qiskit Fermions (C)

    Amplía el SDK de Qiskit en C con herramientas para trabajar con sistemas fermiónicos

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  • Shaded lightcones

    Reducir la sobrecarga de muestreo de la cancelación de errores probabilísticos (PEC) eliminando los términos del modelo de ruido que tienen un impacto reducido en la estimación de las variables observables.

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