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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 デバイスには、 の偏見排除と呼ばれるエラー緩和方法があります。

バイアス解除は、回路を、異なるクォービットの置換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、測定結果をバイアスす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のあるクォービットなどの系統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発生します。

バイアス排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」を参照してください。

量子タスクは、IoQ Aria 次のコードを使用するデバイス：

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カウントは、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、回路で指定されたすべての結果タイプは、集計測定数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、「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」を参照してください。

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、高い確率状態はほとんどなく、多くのゼロ確率状態であると想定していることです。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。

GateModelTaskResult Braket Python の additional_metadataフィールドの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SDK。シャープニングは測定カウントを返さず、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