境界

compute_forward_bounds(circuit, noise_model_paulis, /, observable, *, evolution_max_terms=1000000, eigval_max_qubits=14, atol=1e-08, atol_simplify=1e-08, atol_eigenvalue=1e-08, **kwargs)

順方向進化による不等時間コミューテーターの上限を計算する。

回路の末端から開始し、対象回路内の各ノイズを含む層について、すべてのパウリ誤差項に対する順方向進化による不等時間コミューテーターの上限を計算する。

つまり、すべての誤差項について、 $\| \left[ E_F, A_F \right] \|_2$ を計算する。ここで、 $E_F$ であり、 $A_F$ は、上で測定されるべき observable 目標値である circuit。

誤差項 $E_I$ は、によって決まる noise_model_paulis。 この辞書は、ノイズモデルの識別子（samplomatic.InjectNoise.ref）を、パウリ誤差項のリストにマッピングします。 に対する反復処理中に、一致する InjectNoise アノテーション BoxOp を持つ が見つかるたびに、対応する用語が使用されます circuit。

パラメーター

• circuit (QuantumCircuit) – 対象回路。
• noise_model_paulis (dict[str, QubitSparsePauliList]) – 各ノイズモデルについて考慮すべきパウリ誤差項。
• observable (Pauli |PauliList |SparseObservable |SparsePauliOp) – 回路の末端で測定される対象の観測量。
• evolution_max_terms (int) – 進化の過程で追跡する演算子項の最大数。
• eigval_max_qubits (int) – 固有値の計算が試みられる、コミューテーターの量子ビットの最大数。 この値を超えた場合、その境界は、より単純で緩やかな三角不等式を用いて近似される。
• atol (float) –** 非推奨です。 **atol_eigenvalue 代わりに と atol_simplify を使用してください！
• atol_simplify (float) – コミューテータから項を削除する際に用いられる絶対許容誤差。 この許容誤差を緩めると、コミューテーターの項の切り捨てがさらに大きくなり、固有値の計算は効率的になるものの、精度は低下する。
• atol_eigenvalue (float) – コミューテータの固有値の収束を判定するために用いられる絶対許容誤差。 この許容誤差を緩めると、反復型Davidson固有値ソルバーによって計算される固有値の精度が低下します。
• kwargs – 追加のキーワード引数はすべて に渡されます compute_bounds()。

戻り値

不等時間コミューテーターの境界値。

昇給

NotImplementedError – （その式が）1つ以上のパウリ項を含む observable 場合。 このような状況に遭遇した場合は、対象となる各パウリについて、この関数を個別に呼び出す必要があります。

戻りの型

dict [ str, PauliLindbladMap ]

tighten_with_speed_limit(bounds, circuit, noise_model_paulis, /, observable)

情報の伝播速度に制限を設けることで、与えられた境界を厳密化する。

リーブ・ロビンソン境界の背後にある考え方に着想を得て、この関数は、情報伝播速度の限界を活用することで、以前に計算された前方進化による不等時間コミューテーターの境界をさらに厳密化しています（こちらも参照 compute_forward_bounds()）。

パラメーター

• bounds (dict[str, PauliLindbladMap]) – 以前に計算された、順進化による不等時間コミューテーターの上限。
• circuit (QuantumCircuit) – 対象回路。
• noise_model_paulis (dict[str, QubitSparsePauliList]) – 各ノイズモデルについて考慮すべきパウリ誤差項。
• observable (Pauli |PauliList |SparseObservable |SparsePauliOp) – 回路の末端で測定される対象の観測量。

戻り値

不等時間コミューテーターの境界に関する、より厳密な結果。

昇給

• NotImplementedError – （その式が）1つ以上のパウリ項を含む observable 場合。 このような状況に遭遇した場合は、対象となる各パウリについて、この関数を個別に呼び出す必要があります。
• ValueError – 2個以上の量子ビットに作用するゲートに遭遇した場合。

戻りの型

dict [ str, PauliLindbladMap ]

compute_backward_bounds(circuit, noise_model_paulis, /, *, evolution_max_terms=1000000, **kwargs)

後方進化による不等時間コミューテーターの上限を計算する。

回路の先頭から開始し、対象回路内の各ノイズを含む層について、すべてのパウリ誤差項に対する後方進化による不等時間コミューテーターの上限を計算する。

すなわち、すべての誤差項について、 $\| \left[ E_I, \rho_I \right] \|_1$ （シャッテン1ノルム、別名核ノルムを用いて）を計算する。ここで、 $E_I$ であり、 $\rho_I$ は、のすべてのアクティブな量子ビットにおいて、すべてゼロの状態、 $\ket{0 \ldots 0}$ であると仮定する circuit。

誤差項 $E_I$ は、によって決まる noise_model_paulis。 この辞書は、ノイズモデルの識別子（samplomatic.InjectNoise.ref）を、パウリ誤差項のリストにマッピングします。 に対する反復処理中に、一致する InjectNoise アノテーション BoxOp を持つ が見つかるたびに、対応する用語が使用されます circuit。

パラメーター

• circuit (QuantumCircuit) – 対象回路。
• noise_model_paulis (dict[str, QubitSparsePauliList]) – 各ノイズモデルについて考慮すべきパウリ誤差項。
• evolution_max_terms (int) – 進化の過程で追跡する演算子項の最大数。 （演算子がこのサイズを超える場合、最も小さい項が切り捨てられます）。
• kwargs – 追加のキーワード引数はすべて に渡されます compute_bounds()。

戻り値

逆進化による不等時間コミューテーターの境界値。

戻りの型

dict [ str, PauliLindbladMap ]

merge_bounds(circuit, forward_bounds, backward_bounds, /, noise_rates=None, *, is_clifford_circuit=False)

前方境界と後方境界を統合する。

後方境界の使用から前方境界の使用への切り替えが行われる層は、すべての量子ビットで同じになります。 これは、提供された学習済みデータを考慮して決定されます noise_rates。 これらが提供されない場合は、一律の騒音レベルが適用されるものとみなされます。 これは非現実的な仮定ではありますが、マージされた境界をプレビューすることは、それでも有用である可能性があります。

パラメーター

• circuit (QuantumCircuit) – 対象回路。
• forward_bounds (dict[str, PauliLindbladMap] | None) – 前方境界（「」も参照 compute_forward_bounds()）。
• backward_bounds (dict[str, PauliLindbladMap] | None) – 後方境界（「」も参照 compute_backward_bounds()）。
• noise_rates (dict[str, PauliLindbladMap | None] | None) – ターゲットバックエンドで学習されたノイズ率。
• is_clifford_circuit (bool) – 対象回路が完全にクリフォード回路であるかどうか。

戻り値

結合された境界。

昇給

• ValueError – 指定された両方の境界が. である場合 None。
• KeyError – 対象の に含まれていない、 circuit またはその InjectNoise.ref が見つからない キー InjectNoise.modifier_ref が含ま bounds れている場合。
• ValueError – 特定の に対して計算されたノイズモデルのパウリ項の上限値が、 と forward_bounds の間で一致 InjectNoise.modifier_ref しない場合 backward_bounds。
• NotImplementedError – is_clifford_circuit が のとき True。

戻りの型

dict [ str, PauliLindbladMap ] | None

compute_local_scales(circuit, bounds, /, noise_rates, *, sampling_cost_budget=inf, bias_tolerance=0.0)

の引 local_scales 数を計算します Samplex。

この引 local_scales 数は、どの個々の誤差項を軽減するかを指定するために使用されます。

または sampling_cost_budget のいずれかを指定 bias_tolerance する必要があります。 前者はサンプリングコストの上限を設定し、後者は許容できる残差バイアスの上限を設定する。

パラメーター

• circuit (QuantumCircuit) – 対象回路。
• bounds (dict[str, PauliLindbladMap]) – 陰影で示された光錐の境界。
• noise_rates (dict[str, PauliLindbladMap | None]) – 学習済みノイズモデルの評価値。
• sampling_cost_budget (float) – 許容される最大サンプリングコスト。
• bias_tolerance (float) – 許容できる最大バイアス。

戻り値

• その辞 local_scales 書を、の直接入力として提供すること samplomatic.samplex.Samplex.inputs()。
• のサンプリングを実行するために必要なサンプリングコストのオーバーヘッド（ $\gamma^2$ ） local_scales。
• これらの境界を用いて計算された期待値に残るバイアス。

戻りの型

長さが3のタプルで、その要素は次のとおりです

昇給

• ValueError – 両方に既定値以外の値が指定された場合、 および sampling_cost_budget bias_tolerance。
• KeyError – もし、で検出されたノイズモデル識別子（InjectNoise.ref）のエントリが欠落している noise_rates 場合 circuit。

compute_bounds(circuit, noise_model_paulis, light_cone, norm_fn, *, backwards, max_num_boxes=None, num_processes=1, timeout=None)

不等式による時間コミューテーターの上限を計算します。

注釈 InjectNoise が 個付いた 個の BoxOp 命令からなる回路と、ノイズモデル識別子 (InjectNoise.ref) からパウリ誤差項のリスト (noise_model_paulis) への対応付けが与えられた場合、この関数は不等時間コミューテーターの上界を計算する（その詳細については によって実装されている norm_fn）。 その際、観測可能量の光錐内（によって初期化される light_cone）に位置するゲートのみが考慮される。 これらの計算された境界が、陰影付きの光錐の基礎をなす。

この関数は長時間かかる計算を行うため、例外 KeyboardInterrupt を適切に処理しており、ユーザーは任意の時点で計算を中断しても、その時点までに計算された結果を取得することができます。

パラメーター

• circuit (QuantumCircuit) – 対象回路。
• noise_model_paulis (dict[str, QubitSparsePauliList]) – 各ノイズモデルについて考慮すべきパウリ誤差項。
• light_cone (LightCone) – 初期化済みで状態保持型のトラッカー LightCone 。
• norm_fn (Callable[[Pauli, RotationGates], CommutatorBounds]) – 特定の不等時間コミューテーターを実装する関数。
• backwards (bool) – を逆順 circuit に反復処理するかどうか。
• max_num_boxes (int | None) – 境界を計算する箱の最大数。 追加のボックスに対する境界値には、 $2.0$ という自明な上限値が与えられます。
• num_processes (int) – 使用する並列プロセスの数。
• timeout (float | None) – オプションのタイムアウト（秒単位）。この時間が経過すると、残りのすべてのレイヤーは、. という単純な数値範囲で埋められます 2.0。 なお、これは厳密なタイムアウトではなく、このタイムアウトに達した時点で処理中のレイヤーは通常通り完了します。

戻り値

計算された不等時間コミューテーターの上限値。

戻りの型

dict [ str, PauliLindbladMap ]