高度なテクニック - Qiskit アドオン

Qiskitアドオンは、ユーティリティ規模でのアルゴリズム発見を可能にする研究機能の集合体です。 これらのモジュール式ソフトウェアコンポーネントは、Qiskitの高性能な基盤を土台としており、 ワークフロー に組み込むことで、既存の量子アルゴリズムを拡張したり、新しい量子アルゴリズムを設計したりすることができます。 このページでは、ワークフローを構築する際に適切な機能を選択できるよう、主要な機能カテゴリごとに利用可能なツールを紹介しています。

マップドメインの問題

これらの機能は、ドメインの問題を量子演算子や回路に変換し、量子コンピュータ上で実行することを専門としています。

• 最適化マッパー

  モデル最適化問題を定式化し、量子コンピュータが理解できる表現に変換する。

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• フェルミオン・マッパー

  フェルミオン系量子モデルを構築し、それらを量子ビット演算子や回路に写像する。

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• AQCテンソル

  テンソルネットワークを用いた近似量子コンパイルにより、奥行きを抑えた高忠実度の回路を構築する。

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• 複数製品用配合

  複数の回路実行結果を重み付けして組み合わせることで、ハミルトニアン力学におけるトロッター誤差を低減する。

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ハードウェア実行向けに回路を最適化する

これらの機能は回路の深さを減らすのに役立ちますが、通常、サンプリングのオーバーヘッドが増加します。

• オペレータバックプロパゲーション

  回路を通じて観測可能変数を逆伝播させることで、期待値推定における回路の深さを減らす。

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• 回路切断

  隣接していない量子ビット間の絡み合いゲートを分解することで、トランスパイルされた回路の深さを減らす。

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期待値推定におけるノイズの処理

観測量の期待値を推定する量子ワークロードを構築する際、ノイズを管理するには、以下のアドオンを使用してください。

• 伝播雑音吸収

  ノイズモデル情報を吸収した観測量を測定することで、期待値を低減する。

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• 陰影付き光円錐

  観測値の推定に与える影響が小さいノイズモデルの項を除去することで、確率的誤差相殺（PEC）のサンプリングオーバーヘッドを低減する。

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サンプリング結果のノイズを管理する

これらの手法は、サンプリング結果のノイズを処理するのに役立ちます。

• サンプルベース量子対角化法

  ノイズを含むサンプルを処理し、縮約部分空間で対角化を行うことにより、量子ハミルトニアンのスペクトルを推定する。

  概要

• SQD for HPC

  最新の C++17 標準に基づいて記述され、HPCワークフローやアプリケーションの実装を可能にするよう設計された、SQDアドオンのHPC対応実装です。

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• ビット反転チェックを用いたポストセレクション

  回路にビット反転チェックを組み込むことで、サンプリングされたビット列に含まれる非マルコフノイズを除去する。

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• 行列を使用しない測定誤差の低減（ M3 ）

  ノイズの混入したビット列によって定義される縮約部分空間で処理を行うことにより、測定誤差を低減する。

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• ポーリス

  時空間符号に基づく、ハードウェア効率に優れたパウリチェックを用いて、サンプリングされた分布の忠実度を高める。

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対応機能

これらの機能を活用して、他のアドオンを組み込んだワークフローを構築・運用してください。

• アドオンユーティリティ

  ハミルトニアンを作成し、トロッター時間発展回路を生成し、最新の誤差低減機能を適用するためのこの関数コレクションを活用することで、アドオンを活用したワークフローをより迅速に構築できます。

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• パウリ効果

  演算子の発展を近似するためのフレームワークであり、期待値のシミュレーションや、伝播ノイズ吸収（PNA）やシェーディングされたライトコーンといった誤差低減手法の実装に利用することができる。

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