Přeskočit na hlavní obsah
Tento projekt je v betě. Našel jsi chybu? Otevřít issue na GitHubu. Máš otázku nebo nápad? Zeptej se v Discussions — rádi si poslechneme tvou zpětnou vazbu!
Jaká je kvalita překladu na této stránce?

Přehled technik správy šumu

Při spouštění kvantových úloh můžeš použít více technik ke snížení dopadu šumu. Open-source addony Qiskit poskytují techniky zmírnění a potlačení chyb, které se přímo integrují do tvého vývojového workflow, zatímco IBM Quantum Compute Service automaticky aplikuje pokročilé strategie zmírnění chyb při odeslání úloh ke spuštění. Tato stránka indexuje všechny dostupné nástroje a funkce v obou možnostech, aby ti pomohla zvolit správný přístup ke správě šumu při vytváření kvantových úloh.

Obecné techniky správy šumu​

Techniky potlačení chyb​

Tyto funkce jsou užitečné pro snížení hloubky obvodu nebo potlačení šumu během provádění a obvykle s sebou nesou zvýšenou režii vzorkování

Správa šumu při odhadu středních hodnot​

Použij následující addony ke správě šumu při vytváření kvantových úloh, které odhadují střední hodnoty observablů.

Twirled readout error extinction (TREX)
Zmírni vliv chyb měření jejich náhodným nahrazením twirlovanou sekvencí měření. Konfiguruje se buď pomocí Qiskit Mitigation, nebo služby IBM Quantum Compute.
Přečíst vysvětlení →
Zero-noise extrapolation (ZNE)
Technika zmírnění chyb, která vypočítá střední hodnotu při různých úrovních šumu a poté odhadne ideální výsledek extrapolací zašuměných výsledků středních hodnot na limit nulového šumu. Konfiguruje se buď pomocí Qiskit Mitigation, nebo služby IBM Quantum Compute.
Přečíst vysvětlení →
Probabilistic error amplification (PEA)
Technika ZNE, která zahrnuje spuštění přípravných experimentů k naučení twirlovaného šumového modelu obvodu a poté tento model použije k přesnějšímu zesílení chyb. Konfiguruje se buď pomocí Qiskit Mitigation, nebo služby IBM Quantum Compute.
Přečíst vysvětlení →
Probabilistic error cancellation (PEC)
Vrací nezkreslený odhad střední hodnoty za cenu větší režie než jiné techniky, například ZNE. Extrapoluje výstup ideálního obvodu spuštěním různých zašuměných instancí obvodu.
Přečíst vysvětlení →
PEC with shaded lightcones
Upravená technika PEC, která využívá Pauliho propagaci ke snížení počtu chybových členů zohledněných v šumovém modelu podle specifik cílového observablu.
Procházet dokumentaci →
Operator backpropagation (OBP)
Využívá metodu založenou na Cliffordově poruchové teorii ke snížení hloubky obvodu odříznutím operací z jeho konce za cenu více měření operátorů.
Procházet dokumentaci →
Propagated noise absorption (PNA)
Technika zmírnění chyb ve středních hodnotách observablů, která 'absorbuje' inverze naučených šumových kanálů do observablu pomocí Pauliho propagace.
Přečíst vysvětlení →

Správa šumu ve výsledcích vzorkování​

Tyto techniky jsou užitečné pro správu šumu ve výsledcích vzorkování.

Podpůrné funkce​

Tyto funkce použij k podpoře a skládání svých workflow, která využívají jiné addony.

Vysvětlení technik správy šumu​

Techniky zmírnění chyb a potlačení chyb se používají ke zlepšení kvality výsledků při škálování na větší pracovní zátěže. Tato stránka stručně vysvětluje několik technik potlačení a zmírnění chyb dostupných se Qiskit SDK a službou IBM Quantum Compute.

Nový model spouštění, nyní v beta verzi

Beta verze nového modelu spouštění je nyní k dispozici. Řízený model spouštění poskytuje větší flexibilitu při přizpůsobování pracovního postupu zmírnění chyb. Více informací najdeš v průvodci Řízený model spouštění.

Techniky zmírnění chyb a potlačení chyb se používají ke zlepšení kvality výsledků při škálování na větší pracovní zátěže. Tato stránka stručně vysvětluje techniky potlačení a zmírnění chyb dostupné s Qiskit.

Dynamické oddělení​

Kvantové obvody jsou na hardwaru IBM® spouštěny jako sekvence mikrovlnných pulzů, které musí být naplánovány a spuštěny v přesných časových intervalech. Bohužel nežádoucí interakce mezi Qubity mohou vést ke koherentním chybám na nečinných Qubitech. Dynamické oddělení funguje tak, že na nečinné Qubity vkládá sekvence pulzů, které přibližně ruší efekt těchto chyb. Každá vložená sekvence pulzů odpovídá operaci identity, ale fyzická přítomnost pulzů má účinek potlačení chyb. Existuje mnoho možných voleb sekvencí pulzů a to, která sekvence je pro každý konkrétní případ lepší, zůstává aktivní oblastí výzkumu.

Dynamické oddělení je užitečné zejména pro Circuit obsahující mezery, ve kterých některé Qubity nečinně čekají bez jakýchkoliv operací, které by na ně působily. Pokud jsou operace v Circuit velmi hustě uspořádány tak, že všechny Qubity jsou většinu času zaneprázdněny, přidání pulzů dynamického oddělení nemusí zlepšit výkon. Ve skutečnosti by mohlo výkon i zhoršit kvůli nedokonalostem v samotných pulzech.

Diagram níže zobrazuje dynamické oddělení se sekvencí pulzů XX. Abstraktní Circuit vlevo je namapován na plán mikrovlnných pulzů vpravo nahoře. Vpravo dole je zobrazený stejný plán, ale s vloženou sekvencí dvou pulzů X v době nečinnosti prvního Qubitu.

Zobrazení dynamického oddělení

Dynamické oddělení můžeš zapnout těmito způsoby:

Pauliho twirling​

Twirling, známý také jako randomizovaná kompilace, je široce používaná technika pro převod libovolných šumových kanálů na šumové kanály s konkrétnější strukturou.

Pauliho twirling je speciální druh twirlingu, který používá Pauliho operace. Převádí libovolný kvantový kanál na Pauliho kanál. Samotný tento postup může zmírnit koherentní šum, protože koherentní šum má tendenci se akumulovat kvadraticky s počtem operací, zatímco Pauliho šum se akumuluje lineárně. Pauliho twirling se často kombinuje s jinými technikami zmírnění chyb, které fungují lépe s Pauliho šumem než s libovolným šumem.

Pauliho twirling se implementuje tak, že se zvolená sada Gate obklopí náhodně vybranými jednoqubitovými Pauliho Gate takovým způsobem, aby ideální efekt Gate zůstal stejný. Výsledkem je, že jeden obvod je nahrazen náhodným souborem Circuit, všechny se stejným ideálním efektem. Při vzorkování Circuit jsou vzorky čerpány z více náhodných instancí, nikoli jen z jedné.

Zobrazení Pauliho twirling

Protože většina chyb v současném kvantovém hardwaru pochází z dvouqubitových Gate, tato technika se často aplikuje výhradně na (nativní) dvouqubitové Gate. Následující diagram zobrazuje některé Pauliho twirly pro Gate CNOT a ECR. Každý obvod v řadě má stejný ideální efekt.

Zobrazení Gate twirls

Pauliho twirling můžeš zapnout těmito způsoby:

Twirled Readout Error eXtinction (TREX)​

Twirled Readout Error eXtinction (TREX) zmírňuje efekt chyb měření při odhadování střední hodnoty Pauliho observabil. Vychází z konceptu twirlingu měření, která se provádí náhodnou náhradou měřicích Gate sekvencí (1) Pauliho X Gate, (2) měření a (3) překlopení klasického bitu. Stejně jako při standardním twirlingu Gate je tato sekvence v nepřítomnosti šumu ekvivalentní prostému měření, jak je znázorněno v následujícím diagramu:

Zobrazení measurement twirling

V přítomnosti chyby čtení twirling měření diagonalizuje matici přenosu chyby čtení, což usnadňuje její inverzi. Korekční faktor škálování z diagonálního šumového kanálu je zjišťován pomocí srovnávání náhodných Circuit inicializovaných v nulovém stavu. To umožňuje službě odstranit zkreslení středních hodnot způsobené šumem čtení. Odhad matice přenosu chyby čtení vyžaduje provádění dodatečných kalibračních Circuit, což přináší malou režii.

TREX můžeš zapnout těmito způsoby:

Extrapolace na nulový šum (ZNE)​

Extrapolace na nulový šum (ZNE) je technika pro zmírnění chyb při odhadování střední hodnoty observabil. Přestože výsledky často zlepšuje, není zaručeno, že vyprodukuje nestranný výsledek.

ZNE se skládá ze dvou fází:

  1. Zesilování šumu: Původní kvantový obvod se spouští vícekrát při různých úrovních šumu. (To lze provést buď skládáním hradel, nebo probabilistickým zesilováním chyb.)

  2. Extrapolace: Ideální výsledek je odhadnut extrapolací zašuměných výsledků střední hodnoty na limit nulového šumu. (Obvykle pomocí exponenciální nebo polynomiální funkce.)

Obě fáze — zesilování šumu i extrapolace — lze implementovat mnoha různými způsoby. Ve výchozím nastavení IBM Quantum Compute implementuje zesilování šumu pomocí „digitálního skládání Gate“, což znamená, že dvouqubitové Gate jsou nahrazeny ekvivalentními sekvencemi Gate a jejich inverzí. Například nahrazení unitárního operátoru UU výrazem UU†UU U^\dagger U by přineslo faktor zesílení šumu 3. Pro extrapolaci si můžeš vybrat z několika funkčních forem, včetně lineárního nebo exponenciálního fitu. Obrázek níže zobrazuje digitální skládání Gate vlevo a postup extrapolace vpravo.

Zobrazení ZNE

Režie této metody se škáluje s počtem faktorů šumu. Výchozí nastavení vzorkuje střední hodnotu při třech faktorech šumu, což vede k přibližně 3násobné režii.

ZNE můžeš zapnout těmito způsoby:

ZNE s probabilistickým zesilováním chyb (PEA)​

Jednou z hlavních výzev ZNE je přesné zesilování šumu ovlivňujícího cílový Circuit. Skládání Gate poskytuje snadný způsob, jak toto zesilování provést, ale může být nepřesné a vést k nesprávným výsledkům. Viz článek „Scalable error mitigation for noisy quantum circuits produces competitive expectation values", konkrétně strana 4 doplňkových informací pro podrobnosti. Probabilistické zesilování chyb poskytuje přesnější přístup k zesilování chyb prostřednictvím učení šumu.

PEA je sofistikovanější technika, která provádí předběžné experimenty k rekonstrukci šumu a poté tyto informace využívá k provedení přesného zesilování. Začíná učením twirled modelu šumu každé vrstvy provazujících Gate v Circuit před jejich spuštěním. Po fázi učení jsou Circuit spouštěny při každém faktoru šumu, kde každá provazující vrstva Circuit je zesilována probabilistickým vkládáním jednoqubitového šumu proporcionálního k odpovídajícímu naučenému modelu šumu. Viz článek „Evidence for the utility of quantum computing before fault tolerance" pro více podrobností.

PEA se skládá ze tří fází:

  1. Učení: Je naučen twirled model šumu každé vrstvy provazujících Gate v Circuit.
  2. Zesilování šumu: Původní kvantový Circuit se spouští vícekrát při různých faktorech šumu.
  3. Extrapolace: Ideální výsledek je odhadnut extrapolací zašuměných výsledků střední hodnoty na limit nulového šumu.

Pro experimenty v užitečném (utility-scale) měřítku je PEA často nejlepší volbou.

Protože PEA je technika zesílení šumu pro ZNE, musíš zapnout také ZNE. PEA a ZNE můžeš zapnout těmito způsoby:

Vyžadováno učení šumu

Pokud používáš nový klientský Estimator zavedený v qiskit-ibm-runtime v0.50.0, je pro použití PEA vyžadována samostatná úloha učení šumu. Více informací najdeš v Migrace ze serverového na klientský Sampler a Estimator.

Probabilistické rušení chyb (PEC)​

Probabilistické rušení chyb (PEC) je technika pro zmírnění chyb při odhadování střední hodnoty observabil. Na rozdíl od ZNE vrací nestranný odhad střední hodnoty. Obecně však přináší větší režii.

V PEC je efekt ideálního cílového Circuit vyjádřen jako lineární kombinace zašuměných Circuit, které jsou v praxi skutečně realizovatelné:

Oideal=∑iηiOnoisy,i\mathcal{O}_{\text{ideal}} = \sum_{i} \eta_i \mathcal{O}_{noisy, i}

Výstup ideálního Circuit lze pak reprodukovat spouštěním různých instancí zašuměných Circuit čerpaných z náhodného souboru definovaného lineární kombinací. Pokud koeficienty ηi\eta_i tvoří rozdělení pravděpodobnosti, lze je přímo použít jako pravděpodobnosti souboru. V praxi jsou některé koeficienty záporné, takže tvoří quasi-pravděpodobnostní rozdělení. Stále je lze použít k definování náhodného souboru, ale existuje vzorkovací režie související s negativitou quasi-pravděpodobnostního rozdělení, která je charakterizována veličinou

γ=∑i∣ηi∣≥1.\gamma = \sum_{i} \lvert \eta_i \rvert \geq 1.

Vzorkovací režie je multiplikativní faktor počtu vzorků potřebných k odhadu střední hodnoty s danou přesností ve srovnání s počtem vzorků, které by byly potřebné z ideálního Circuit. Škáluje se kvadraticky s γ\gamma, které se zase škáluje exponenciálně s hloubkou Circuit.

PEC můžeš zapnout těmito způsoby:

Vyžadováno učení šumu

Pokud používáš nový klientský Estimator zavedený v qiskit-ibm-runtime v0.50.0, je pro použití PEC vyžadována samostatná úloha učení šumu. Více informací najdeš v Migrace ze serverového na klientský Sampler a Estimator.

Další kroky​

Zdroj: Dokumentace IBM Quantum — aktualizováno 7. 11. 2026
Anglická verze na doQumentation — aktualizováno 7. 11. 2026
Problém s webem nebo překladem?Problém v obsahu? Upravit v IBM Quantum docs