qiskit_ibm_runtime.options_models.NoiseLearnerV3Options

field

タイプ: BitFlipChecksOptions

デフォルト値: BitFlipChecksOptions(pre_circuit=PreCircuitBitFlipChecksOptions(enable=False, x_pulse_type='xslow', strategy='node'), post_circuit=PostCircuitBitFlipChecksOptions(enable=False, x_pulse_type='xslow', strategy='node'))

ノイズ学習回路の結果に対してビットフリップチェックを適用するためのオプション。

field

タイプ: EnvironmentOptions

デフォルト値: EnvironmentOptions(log_level='WARNING', job_tags=[], private=False, max_execution_time=None, image=None)

実行環境に関連するオプション。

field

タイプ: ExecutionOptions

デフォルト値: ExecutionOptions(init_qubits=True, rep_delay=None, scheduler_timing=False, stretch_values=False)

低レベルの実行オプション。

field

タイプ: dict

デフォルト値: {}

実験オプション。

これらのオプションは予告なく変更される場合があり、安定性は保証されません。

field

タイプ: list[Annotated[int, Field(ge

デフォルト値: 0)]] = [0, 1, 2, 4, 16, 32]

パウリ・リンドブラッド実験で使用する回路の深さ（ペア数で測定）。

ノイズ学習の実装において、エンタングルメントゲートの order-2 な性質を活用するため、ペアを単位として使用しています。 例えば、値 は 3 、対象のレイヤーが6回繰り返されることに相当します。

field

タイプ: Annotated[int, Field(ge

デフォルト値: 1)] = 32

学習回路構成ごとに使用するランダム回路の数。

TREX実験において、構成は測定基底である。

パウリ・リンドブラッドの実験において、構成とは、測定基底と深度設定のことである。 たとえば、実験に6つの深度がある場合、この値を に 32 設定すると、合計 で 32 * 9 * 6 実行が必要な回路が生成されます（ここで 9 は、必要な観測量をすべて測定するために実装が必要な回路の数です。詳細については、 のドキュメント文字列にある注記を参照してください）。各回路は NoiseLearnerOptions で shots_per_randomization 実行されます。

制約

• ge = 1

field

タイプ: PostSelectionOptions

デフォルト値: PostSelectionOptions(enable=False, x_pulse_type='xslow', strategy='node')

ノイズ学習回路の結果を選択するためのオプション。

field

タイプ: Annotated[int, Field(ge

デフォルト値: 1)] = 128

無作為化された学習回路ごとに使用するショットの総数。

制約

• ge = 1

update(**kwargs)

オプションを更新してください。

パラメーター

kwargs (Any)

戻りの型

なし