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でのエラー緩和手法 IonQ Aria
エラーの軽減には、複数の物理回路を実行し、その測定値を組み合わせて結果を改善することが含まれます。IonQ Aria デバイスは、バイアス解除と呼ばれるエラー緩和方法を備えています。
Debiasing は、回路を、異なる量子ビット順列または異なるゲート分解で動作する複数のバリアントにマッピングします。これにより、測定結果にバイアスが生じる可能性のある回路の異なる実装を使用することで、ゲートのオーバーローテーションや単一の欠陥量子ビットなどの体系的なエラーの影響が軽減されます。これは、複数の量子ビットとゲートをキャリブレーションするための余分なオーバーヘッドを犠牲にしています。
バイアス解除の詳細については、「シンメトリゼーションによる量子コンピュータのパフォーマンスの向上
注記
バイアス解除を使用するには、最低 2500 ショットが必要です。
次のコードを使用して、 IoQ Ariaデバイスでバイアスを分散して量子タスクを実行できます。
from braket.aws import AwsDevice from braket.circuits import Circuit from braket.error_mitigation import Debias device = AwsDevice("arn:aws:braket:us-east-1::device/qpu/ionq/Aria-1") circuit = Circuit().h(0).cnot(0, 1) task = device.run(circuit, shots=2500, device_parameters={"errorMitigation": Debias()}) result = task.result() print(result.measurement_counts)
>>> {"00": 1245, "01": 5, "10": 10 "11": 1240} # result from debiasing
量子タスクが完了すると、量子タスクの測定確率と結果タイプを確認できます。すべてのバリアントの測定確率と数は、単一のディストリビューションに集約されます。期待値など、回路で指定された結果タイプは、集計された測定カウントを使用して計算されます。
シャープニング
また、シャープニングと呼ばれる別の後処理戦略で計算された測定確率にアクセスすることもできます。シャープニングは各バリアントの結果を比較し、一貫性のないショットを破棄し、バリアント間で最も可能性の高い測定結果を優先します。詳細については、「対称化による量子コンピュータのパフォーマンスの向上
重要なのは、シャープニングは、出力分布の形式がスパースであり、確率の高い状態はほとんどなく、確率ゼロの状態が多数あることを前提としていることです。この仮定が有効でない場合、確率分布が歪む可能性があります。
additional_metadata
GateModelTaskResult
Braket Python SDK の フィールドで、シャープ化されたディストリビューションから確率にアクセスできます。シャープニングは測定数を返さず、代わりに再正規化された確率分布を返すことに注意してください。次のコードスニペットは、シャープニング後にディストリビューションにアクセスする方法を示しています。
print(result.additional_metadata.ionqMetadata.sharpenedProbabilities)
>>> {"00": 0.51, "11": 0.549} # sharpened probabilities