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上的錯誤緩解技術 IonQ Aria

錯誤緩解涉及執行多個實體電路並結合其測量結果，以提供改善的結果。所以此 IonQ Aria 裝置具有名為消弱 的錯誤緩解方法。

偏差會將電路映射到多個變體中，這些變體對不同的 qubit 排列或具有不同的閘道分解。這可透過使用可能使測量結果偏差的不同電路實作，來降低系統錯誤的影響，例如閘道過度輪換或單一故障的 qubit。這需要額外額外管理費來校準多個 qubit 和閘道。

如需消除偏差的詳細資訊，請參閱透過對稱增強量子電腦效能 。

您可以在 IoQ Aria 裝置使用下列程式碼：

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

當量子任務完成時，您可以查看量子任務中的測量機率和任何結果類型。所有變體的測量機率和計數會彙總為單一分佈。電路中指定的任何結果類型，例如預期值，都會使用彙總測量計數來計算。

銳利化

您也可以存取使用名為銳化 的不同後置處理策略所計算的測量機率。銳利化會比較每個變體的結果，並捨棄不一致的拍攝，有利於變體中最可能的測量結果。如需詳細資訊，請參閱透過對稱增強量子電腦效能 。

重要的是，銳化會假設輸出分佈的形式稀疏，具有很少的高機率狀態和許多零機率狀態。如果此假設無效，可能會扭曲機率分佈。

您可以在 GateModelTaskResult Braket Python 的 additional_metadata欄位中，從銳化分佈存取機率SDK。請注意，銳化不會傳回測量計數，而是傳回重新標準化的機率分佈。下列程式碼片段顯示如何在銳利化後存取分佈。

print(result.additional_metadata.ionqMetadata.sharpenedProbabilities)
>>> {"00": 0.51, "11": 0.549} # sharpened probabilities