Přeskočit na hlavní obsah

Tvorba šumových modelů

Package versions

Kód na této stránce byl vyvinut s použitím následujících závislostí. Doporučujeme používat tyto nebo novější verze.

qiskit[all]~=2.5.2
qiskit-ibm-runtime~=0.47.0
qiskit-aer~=0.17

Tato stránka ukazuje, jak pomocí modulu noise z Qiskit Aer vytvářet šumové modely pro simulaci kvantových obvodů v přítomnosti chyb. To je užitečné pro emulaci zašuměných kvantových procesorů a pro studium vlivu šumu na provádění kvantových algoritmů.

# Added by doQumentation — required packages for this notebook
!pip install -q numpy qiskit qiskit-aer qiskit-ibm-runtime
import numpy as np
from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.quantum_info import Kraus, SuperOp
from qiskit.visualization import plot_histogram
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
from qiskit_aer import AerSimulator

# Import from Qiskit Aer noise module
from qiskit_aer.noise import (
NoiseModel,
QuantumError,
ReadoutError,
depolarizing_error,
pauli_error,
thermal_relaxation_error,
)

Modul noise v Qiskit Aer​

Modul noise v Qiskit Aer obsahuje Python třídy pro vytváření vlastních šumových modelů pro simulaci. Existují tři klíčové třídy:

  1. Třída NoiseModel, která uchovává šumový model používaný při simulaci se šumem.

  2. Třída QuantumError, která popisuje chyby CPTP Gate. Tyto chyby lze aplikovat:

    • Za instrukcemi gate nebo reset

    • Před instrukcemi measure.

  3. Třída ReadoutError, která popisuje klasické chyby čtení.

Inicializace šumového modelu z backend​

Šumový model s parametry nastavenými z nejnovějších kalibračních dat fyzického backend lze inicializovat takto.

poznámka

V těchto příkladech se používá falešný backend FakeSherbrooke z qiskit_ibm_runtime, ale můžeš to vyzkoušet na libovolném skutečném nebo falešném backend kompatibilním s Qiskit.

from qiskit_ibm_runtime.fake_provider import FakeSherbrooke

backend = FakeSherbrooke()
noise_model = NoiseModel.from_backend(backend)

Výsledkem bude šumový model, který přibližně napodobuje chyby, s nimiž by ses setkal/a při používání daného Backend. Pokud chceš mít podrobnější kontrolu nad parametry šumového modelu, budeš si muset vytvořit vlastní šumový model, jak je popsáno ve zbytku této stránky.

Kvantové chyby​

Namísto přímé práce s objektem QuantumError existuje mnoho pomocných funkcí, které automaticky generují konkrétní typ parametrizované kvantové chyby. Jsou obsaženy v modulu noise a zahrnují funkce pro mnoho běžných typů chyb používaných v kvantovém výzkumu. Názvy funkcí a typy chyb, které vrací, jsou:

Standardní chybová funkcePodrobnosti
kraus_errorobecný n-qubitový CPTP chybový kanál zadaný jako seznam Krausových matic [K0,...][K_0, ...].
mixed_unitary_errorn-qubitová smíšená unitární chyba zadaná jako seznam unitárních matic a pravděpodobností [(U0,p0),...][(U_0, p_0),...].
coherent_unitary_errorn-qubitová koherentní unitární chyba zadaná jako jedna unitární matice UU.
pauli_errorn-qubitový Pauliho chybový kanál (smíšeně unitární) zadaný jako seznam Pauliho operátorů a pravděpodobností [(P0,p0),...][(P_0, p_0),...]
depolarizing_errorn-qubitový depolarizační chybový kanál parametrizovaný depolarizační pravděpodobností pp.
reset_errorjednoqubitová chyba resetu parametrizovaná pravděpodobnostmi p0,p1p_0, p_1 resetu do stavu ∣0⟩\vert0\rangle, ∣1⟩\vert1\rangle.
thermal_relaxation_errorjednoqubitový kanál tepelné relaxace parametrizovaný relaxačními časovými konstantami T1T_1, T2T_2, dobou Gate tt a tepelnou populací vzbuzeného stavu p1p_1.
phase_amplitude_damping_errorJednoqubitový zobecněný kombinovaný kanál fázového a amplitudového tlumení zadaný parametrem amplitudového tlumení λ\lambda, parametrem fázového tlumení γ\gamma a tepelnou populací vzbuzeného stavu p1p_1.
amplitude_damping_errorJednoqubitový zobecněný kanál amplitudového tlumení zadaný parametrem amplitudového tlumení λ\lambda a tepelnou populací vzbuzeného stavu p1p_1.
phase_damping_errorJednoqubitový kanál fázového tlumení zadaný parametrem fázového tlumení γ\gamma.

Kombinuj kvantové chyby​

Instance QuantumError lze kombinovat pomocí kompozice, tenzorového součinu a tenzorového rozšíření (tenzorový součin v opačném pořadí), čímž vznikají nové QuantumErrors:

  • Kompozice: E(ρ)=E2(E1(ρ))\cal{E}(\rho)=\cal{E_2}(\cal{E_1}(\rho)) jako error = error1.compose(error2)

  • Tenzorový součin: E(ρ)=(E1⊗E2)(ρ)\cal{E}(\rho) =(\cal{E_1}\otimes\cal{E_2})(\rho) jako error = error1.tensor(error2)

  • Rozšířený součin: E(ρ)=(E2⊗E1)(ρ)\cal{E}(\rho) =(\cal{E_2}\otimes\cal{E_1})(\rho) jako error = error1.expand(error2)

Příklad​

Pro sestavení 5% jednoqubitové chyby překlopení bitu:

# Construct a 1-qubit bit-flip and phase-flip errors
p_error = 0.05
bit_flip = pauli_error([("X", p_error), ("I", 1 - p_error)])
phase_flip = pauli_error([("Z", p_error), ("I", 1 - p_error)])
print(bit_flip)
print(phase_flip)
QuantumError on 1 qubits. Noise circuits:
P(0) = 0.05, Circuit =
┌───┐
q: ┤ X ├
└───┘
P(1) = 0.95, Circuit =
┌───┐
q: ┤ I ├
└───┘
QuantumError on 1 qubits. Noise circuits:
P(0) = 0.05, Circuit =
┌───┐
q: ┤ Z ├
└───┘
P(1) = 0.95, Circuit =
┌───┐
q: ┤ I ├
└───┘
# Compose two bit-flip and phase-flip errors
bitphase_flip = bit_flip.compose(phase_flip)
print(bitphase_flip)
QuantumError on 1 qubits. Noise circuits:
P(0) = 0.0025000000000000005, Circuit =
┌───┐┌───┐
q: ┤ X ├┤ Z ├
└───┘└───┘
P(1) = 0.0475, Circuit =
┌───┐┌───┐
q: ┤ X ├┤ I ├
└───┘└───┘
P(2) = 0.0475, Circuit =
┌───┐┌───┐
q: ┤ I ├┤ Z ├
└───┘└───┘
P(3) = 0.9025, Circuit =
┌───┐┌───┐
q: ┤ I ├┤ I ├
└───┘└───┘
# Tensor product two bit-flip and phase-flip errors with
# bit-flip on qubit-0, phase-flip on qubit-1
error2 = phase_flip.tensor(bit_flip)
print(error2)
QuantumError on 2 qubits. Noise circuits:
P(0) = 0.0025000000000000005, Circuit =
┌───┐
q_0: ┤ X ├
├───┤
q_1: ┤ Z ├
└───┘
P(1) = 0.0475, Circuit =
┌───┐
q_0: ┤ I ├
├───┤
q_1: ┤ Z ├
└───┘
P(2) = 0.0475, Circuit =
┌───┐
q_0: ┤ X ├
├───┤
q_1: ┤ I ├
└───┘
P(3) = 0.9025, Circuit =
┌───┐
q_0: ┤ I ├
├───┤
q_1: ┤ I ├
└───┘

Převod na operátory QuantumChannel a zpět​

Objekty QuantumError v Qiskit Aer lze také převádět na objekty QuantumChannel v Qiskit a zpět.

# Convert to Kraus operator
bit_flip_kraus = Kraus(bit_flip)
print(bit_flip_kraus)
Kraus([[[-9.74679434e-01+0.j, 0.00000000e+00+0.j],
[ 0.00000000e+00+0.j, -9.74679434e-01+0.j]],

[[ 0.00000000e+00+0.j, 2.23606798e-01+0.j],
[ 2.23606798e-01+0.j, -4.96506831e-17+0.j]]],
input_dims=(2,), output_dims=(2,))
# Convert to Superoperator
phase_flip_sop = SuperOp(phase_flip)
print(phase_flip_sop)
SuperOp([[1. +0.j, 0. +0.j, 0. +0.j, 0. +0.j],
[0. +0.j, 0.9+0.j, 0. +0.j, 0. +0.j],
[0. +0.j, 0. +0.j, 0.9+0.j, 0. +0.j],
[0. +0.j, 0. +0.j, 0. +0.j, 1. +0.j]],
input_dims=(2,), output_dims=(2,))
# Convert back to a quantum error
print(QuantumError(bit_flip_kraus))

# Check conversion is equivalent to original error
QuantumError(bit_flip_kraus) == bit_flip
QuantumError on 1 qubits. Noise circuits:
P(0) = 1.0, Circuit =
┌───────┐
q: ┤ kraus ├
└───────┘
True

Chyba čtení​

Klasické chyby čtení jsou specifikovány seznamem vektorů pravděpodobnosti přiřazení P(A∣B)P(A|B):

  • AA je zaznamenaná hodnota klasického bitu

  • BB je skutečná hodnota bitu vrácená z měření

Například pro jeden qubit: P(A∣B)=[P(A∣0),P(A∣1)] P(A|B) = [P(A|0), P(A|1)].

# Measurement misassignment probabilities
p0given1 = 0.1
p1given0 = 0.05

ReadoutError([[1 - p1given0, p1given0], [p0given1, 1 - p0given1]])
ReadoutError([[0.95 0.05]
[0.1 0.9 ]])

Chyby čtení lze také kombinovat pomocí compose, tensor a expand, stejně jako u kvantových chyb.

Přidání chyb do šumového modelu​

Při přidávání kvantové chyby do šumového modelu musíme specifikovat typ instrukce, na kterou působí, a na které Qubity ji aplikovat. Existují dva případy kvantových chyb:

  1. Kvantová chyba pro všechny Qubity

  2. Kvantová chyba pro konkrétní Qubity

1. Kvantová chyba pro všechny Qubity​

Tím se stejná chyba aplikuje na každý výskyt instrukce, bez ohledu na to, na které Qubity působí.

Přidává se jako noise_model.add_all_qubit_quantum_error(error, instructions):

# Create an empty noise model
noise_model = NoiseModel()

# Add depolarizing error to all single qubit u1, u2, u3 gates
error = depolarizing_error(0.05, 1)
noise_model.add_all_qubit_quantum_error(error, ["u1", "u2", "u3"])

# Print noise model info
print(noise_model)
NoiseModel:
Basis gates: ['cx', 'id', 'rz', 'sx', 'u1', 'u2', 'u3']
Instructions with noise: ['u3', 'u1', 'u2']
All-qubits errors: ['u1', 'u2', 'u3']

2. Kvantová chyba pro konkrétní Qubity​

Tím se chyba aplikuje na každý výskyt instrukce působící na zadaný seznam Qubitů. Všimni si, že na pořadí Qubitů záleží: například chyba aplikovaná na Qubity [0, 1] pro dvouqubitovou Gate se liší od chyby aplikované na Qubity [1, 0].

Přidává se jako noise_model.add_quantum_error(error, instructions, qubits):

# Create an empty noise model
noise_model = NoiseModel()

# Add depolarizing error to all single qubit u1, u2, u3 gates on qubit 0 only
error = depolarizing_error(0.05, 1)
noise_model.add_quantum_error(error, ["u1", "u2", "u3"], [0])

# Print noise model info
print(noise_model)
NoiseModel:
Basis gates: ['cx', 'id', 'rz', 'sx', 'u1', 'u2', 'u3']
Instructions with noise: ['u3', 'u1', 'u2']
Qubits with noise: [0]
Specific qubit errors: [('u1', (0,)), ('u2', (0,)), ('u3', (0,))]

Poznámka k nelokální kvantové chybě Qubitů​

NoiseModel nepodporuje přidávání nelokálních kvantových chyb Qubitů. Ty by měly být řešeny mimo NoiseModel. Z toho plyne, že pokud potřebuješ vložit své kvantové chyby do obvodu za vlastních podmínek, měl(a) bys napsat vlastní transpiler pass (TransformationPass) a spustit ho těsně před spuštěním simulátoru.

Spuštění šumové simulace se šumovým modelem​

Příkaz AerSimulator(noise_model=noise_model) vrátí simulátor nakonfigurovaný podle daného šumového modelu. Kromě nastavení šumového modelu simulátoru také přepíše základní Gate simulátoru podle Gate šumového modelu.

Příklady šumových modelů​

Nyní si ukážeme několik příkladů šumových modelů. Pro demonstraci použijeme jednoduchý testovací Circuit, který generuje n-qubitový stav GHZ:

# System Specification
n_qubits = 4
circ = QuantumCircuit(n_qubits)

# Test Circuit
circ.h(0)
for qubit in range(n_qubits - 1):
circ.cx(qubit, qubit + 1)
circ.measure_all()
print(circ)
┌───┐ ░ ┌─┐
q_0: ┤ H ├──■─────────────░─┤M├─────────
└───┘┌─┴─┐ ░ └╥┘┌─┐
q_1: ─────┤ X ├──■────────░──╫─┤M├──────
└───┘┌─┴─┐ ░ ║ └╥┘┌─┐
q_2: ──────────┤ X ├──■───░──╫──╫─┤M├───
└───┘┌─┴─┐ ░ ║ ║ └╥┘┌─┐
q_3: ───────────────┤ X ├─░──╫──╫──╫─┤M├
└───┘ ░ ║ ║ ║ └╥┘
meas: 4/════════════════════════╩══╩══╩══╩═
0 1 2 3

Ideální simulace​

# Ideal simulator and execution
sim_ideal = AerSimulator()
result_ideal = sim_ideal.run(circ).result()
plot_histogram(result_ideal.get_counts(0))

Výstup předchozí buňky kódu

Příklad šumu 1: Základní šumový model s chybou překlopení bitu​

Uvažujme jednoduchý ilustrativní příklad šumového modelu, který je běžný ve výzkumu teorie kvantové informace:

  • Při aplikaci jednoqubitového Gate překlopíme stav Qubitu s pravděpodobností p_gate1.

  • Při aplikaci dvouqubitového Gate aplikujeme jednoqubitové chyby na každý qubit.

  • Při resetování Qubitu ho s pravděpodobností p_reset resetujeme do stavu 1 místo 0.

  • Při měření Qubitu překlopíme jeho stav s pravděpodobností p_meas.

# Example error probabilities
p_reset = 0.03
p_meas = 0.1
p_gate1 = 0.05

# QuantumError objects
error_reset = pauli_error([("X", p_reset), ("I", 1 - p_reset)])
error_meas = pauli_error([("X", p_meas), ("I", 1 - p_meas)])
error_gate1 = pauli_error([("X", p_gate1), ("I", 1 - p_gate1)])
error_gate2 = error_gate1.tensor(error_gate1)

# Add errors to noise model
noise_bit_flip = NoiseModel()
noise_bit_flip.add_all_qubit_quantum_error(error_reset, "reset")
noise_bit_flip.add_all_qubit_quantum_error(error_meas, "measure")
noise_bit_flip.add_all_qubit_quantum_error(error_gate1, ["u1", "u2", "u3"])
noise_bit_flip.add_all_qubit_quantum_error(error_gate2, ["cx"])

print(noise_bit_flip)
NoiseModel:
Basis gates: ['cx', 'id', 'rz', 'sx', 'u1', 'u2', 'u3']
Instructions with noise: ['u1', 'u2', 'cx', 'measure', 'reset', 'u3']
All-qubits errors: ['reset', 'measure', 'u1', 'u2', 'u3', 'cx']

Spuštění simulace se šumem​

# Create noisy simulator backend
sim_noise = AerSimulator(noise_model=noise_bit_flip)

# Transpile circuit for noisy basis gates
passmanager = generate_preset_pass_manager(
optimization_level=3, backend=sim_noise
)
circ_tnoise = passmanager.run(circ)

# Run and get counts
result_bit_flip = sim_noise.run(circ_tnoise).result()
counts_bit_flip = result_bit_flip.get_counts(0)

# Plot noisy output
plot_histogram(counts_bit_flip)

Výstup předchozí buňky kódu

Příklad 2: Tepelná relaxace T1/T2​

Nyní uvažujme realističtější model chyb založený na tepelné relaxaci s prostředím qubitu:

  • Každý qubit je parametrizován časovou konstantou tepelné relaxace T1T_1 a časovou konstantou defázování T2T_2.
  • Platí, že musí být splněno T2≤2T1T_2 \le 2 T_1.
  • Chybové míry instrukcí jsou určeny dobami Gate a hodnotami T1T_1, T2T_2 jednotlivých Qubitů.
# T1 and T2 values for qubits 0-3
T1s = np.random.normal(
50e3, 10e3, 4
) # Sampled from normal distribution mean 50 microsec
T2s = np.random.normal(
70e3, 10e3, 4
) # Sampled from normal distribution mean 50 microsec

# Truncate random T2s <= T1s
T2s = np.array([min(T2s[j], 2 * T1s[j]) for j in range(4)])

# Instruction times (in nanoseconds)
time_u1 = 0 # virtual gate
time_u2 = 50 # (single X90 pulse)
time_u3 = 100 # (two X90 pulses)
time_cx = 300
time_reset = 1000 # 1 microsecond
time_measure = 1000 # 1 microsecond

# QuantumError objects
errors_reset = [
thermal_relaxation_error(t1, t2, time_reset) for t1, t2 in zip(T1s, T2s)
]
errors_measure = [
thermal_relaxation_error(t1, t2, time_measure) for t1, t2 in zip(T1s, T2s)
]
errors_u1 = [
thermal_relaxation_error(t1, t2, time_u1) for t1, t2 in zip(T1s, T2s)
]
errors_u2 = [
thermal_relaxation_error(t1, t2, time_u2) for t1, t2 in zip(T1s, T2s)
]
errors_u3 = [
thermal_relaxation_error(t1, t2, time_u3) for t1, t2 in zip(T1s, T2s)
]
errors_cx = [
[
thermal_relaxation_error(t1a, t2a, time_cx).expand(
thermal_relaxation_error(t1b, t2b, time_cx)
)
for t1a, t2a in zip(T1s, T2s)
]
for t1b, t2b in zip(T1s, T2s)
]

# Add errors to noise model
noise_thermal = NoiseModel()
for j in range(4):
noise_thermal.add_quantum_error(errors_reset[j], "reset", [j])
noise_thermal.add_quantum_error(errors_measure[j], "measure", [j])
noise_thermal.add_quantum_error(errors_u1[j], "u1", [j])
noise_thermal.add_quantum_error(errors_u2[j], "u2", [j])
noise_thermal.add_quantum_error(errors_u3[j], "u3", [j])
for k in range(4):
noise_thermal.add_quantum_error(errors_cx[j][k], "cx", [j, k])

print(noise_thermal)
NoiseModel:
Basis gates: ['cx', 'id', 'rz', 'sx', 'u2', 'u3']
Instructions with noise: ['u2', 'cx', 'measure', 'reset', 'u3']
Qubits with noise: [0, 1, 2, 3]
Specific qubit errors: [('reset', (0,)), ('reset', (1,)), ('reset', (2,)), ('reset', (3,)), ('measure', (0,)), ('measure', (1,)), ('measure', (2,)), ('measure', (3,)), ('u2', (0,)), ('u2', (1,)), ('u2', (2,)), ('u2', (3,)), ('u3', (0,)), ('u3', (1,)), ('u3', (2,)), ('u3', (3,)), ('cx', (0, 0)), ('cx', (0, 1)), ('cx', (0, 2)), ('cx', (0, 3)), ('cx', (1, 0)), ('cx', (1, 1)), ('cx', (1, 2)), ('cx', (1, 3)), ('cx', (2, 0)), ('cx', (2, 1)), ('cx', (2, 2)), ('cx', (2, 3)), ('cx', (3, 0)), ('cx', (3, 1)), ('cx', (3, 2)), ('cx', (3, 3))]

Spuštění simulace se šumem​

# Run the noisy simulation
sim_thermal = AerSimulator(noise_model=noise_thermal)

# Transpile circuit for noisy basis gates
passmanager = generate_preset_pass_manager(
optimization_level=3, backend=sim_thermal
)
circ_tthermal = passmanager.run(circ)

# Run and get counts
result_thermal = sim_thermal.run(circ_tthermal).result()
counts_thermal = result_thermal.get_counts(0)

# Plot noisy output
plot_histogram(counts_thermal)

Výstup předchozí buňky kódu

Další kroky​

Doporučení