Przejdź do głównej treści
Ten projekt jest w wersji beta. Znalazłeś błąd? Otwórz zgłoszenie na GitHub. Masz pytanie lub pomysł? Zapytaj w Discussions — chętnie poznamy Twoją opinię!
Jak oceniasz jakość tłumaczenia tej strony?

Przegląd technik zarządzania szumem

Podczas uruchamiania obciążeń kwantowych możesz użyć wielu technik, aby zmniejszyć wpływ szumu. Otwartoźródłowe addony Qiskit udostępniają techniki łagodzenia i tłumienia błędów, które integrują się bezpośrednio z Twoim przepływem pracy deweloperskiej, natomiast IBM Quantum Compute Service automatycznie stosuje zaawansowane strategie łagodzenia błędów, gdy zadania są przesyłane do wykonania. Ta strona zawiera indeks wszystkich dostępnych narzędzi i funkcji w obu opcjach, aby pomóc Ci wybrać właściwe podejście do zarządzania szumem podczas budowania obciążeń kwantowych.

Ogólne techniki zarządzania szumem​

Techniki tłumienia błędów​

Te możliwości są przydatne do zmniejszania głębokości obwodu lub tłumienia szumu podczas wykonania i zazwyczaj wiążą się ze zwiększonym narzutem próbkowania

Dynamical decoupling
Wstawia sekwencje impulsów na bezczynnych kubitach, aby tłumić błędy koherencji spowodowane niepożądanymi oddziaływaniami między kubitami podczas wykonywania obwodu. Konfigurowane za pomocą Qiskit SDK lub usługi IBM Quantum Compute.
Przeczytaj objaśnienie →
Pauli twirling
Technika dopasowywania szumu, która przekształca dowolny kanał szumu w kanał Pauliego o bardziej szczególnej strukturze; często łączona z innymi technikami łagodzenia błędów, które dobrze działają z szumem Pauliego. Konfigurowane za pomocą Qiskit SDK lub usługi IBM Quantum Compute.
Przeczytaj objaśnienie →
AQC-Tensor Qiskit addon
Skompiluj początkową część obwodu do niemal równoważnego przybliżenia tego obwodu, ale z mniejszą liczbą warstw.
Przeglądaj dokumentację →

Zarządzanie szumem przy estymacji wartości oczekiwanych​

Użyj poniższych addonów do zarządzania szumem podczas budowania obciążeń kwantowych, które estymują wartości oczekiwane obserwabli.

Twirled readout error extinction (TREX)
Złagodź skutki błędów pomiaru, losowo zastępując je splecioną (twirled) sekwencją pomiarową. Konfigurowane za pomocą Qiskit Mitigation lub usługi IBM Quantum Compute.
Przeczytaj objaśnienie →
Zero-noise extrapolation (ZNE)
Technika łagodzenia błędów, która oblicza wartość oczekiwaną przy różnych poziomach szumu, a następnie szacuje idealny wynik, ekstrapolując zaszumione wyniki wartości oczekiwanej do granicy zerowego szumu. Konfigurowane za pomocą Qiskit Mitigation lub usługi IBM Quantum Compute.
Przeczytaj objaśnienie →
Probabilistic error amplification (PEA)
Technika ZNE polegająca na przeprowadzeniu wstępnych eksperymentów w celu poznania splecionego modelu szumu obwodu, a następnie użyciu tego modelu do dokładniejszego wzmacniania błędów. Konfigurowane za pomocą Qiskit Mitigation lub usługi IBM Quantum Compute.
Przeczytaj objaśnienie →
Probabilistic error cancellation (PEC)
Zwraca nieobciążony estymator wartości oczekiwanej kosztem większego narzutu niż inne techniki, takie jak ZNE. Ekstrapoluje wynik idealnego obwodu, wykonując różne zaszumione instancje obwodu.
Przeczytaj objaśnienie →
PEC with shaded lightcones
Zmodyfikowana technika PEC, która wykorzystuje propagację Pauliego, aby zmniejszyć liczbę składników błędu uwzględnianych w modelu szumu, zależnie od specyfiki docelowej obserwabli.
Przeglądaj dokumentację →
Operator backpropagation (OBP)
Wykorzystuje metodę opartą na teorii perturbacji Cliffordowskich, aby zmniejszyć głębokość obwodu przez przycinanie operacji z jego końca, kosztem większej liczby pomiarów operatorów.
Przeglądaj dokumentację →
Propagated noise absorption (PNA)
Technika łagodzenia błędów w wartościach oczekiwanych obserwabli przez „absorpcję” odwrotności poznanych kanałów szumu do obserwabli za pomocą propagacji Pauliego.
Przeczytaj objaśnienie →

Zarządzanie szumem w wynikach próbkowania​

Te techniki są przydatne do zarządzania szumem w wynikach próbkowania.

Możliwości wspierające​

Użyj tych możliwości, aby wspierać i składać przepływy pracy korzystające z innych addonów.

Objaśnienia technik zarządzania szumem​

Techniki łagodzenia błędów i tłumienia błędów służą do poprawy jakości wyników przy skalowaniu do większych obciążeń. Ta strona zawiera ogólne objaśnienia kilku technik tłumienia i łagodzenia błędów dostępnych w Qiskit SDK i usłudze IBM Quantum Compute.

Nowy model wykonania — teraz w wersji beta

Wersja beta nowego modelu wykonania jest już dostępna. Ukierunkowany model wykonania zapewnia większą elastyczność podczas dostosowywania przepływu pracy łagodzenia błędów. Więcej informacji znajdziesz w przewodniku Ukierunkowany model wykonania.

Techniki łagodzenia błędów i techniki tłumienia błędów służą do poprawy jakości wyników przy skalowaniu do większych obciążeń roboczych. Na tej stronie znajdują się ogólne objaśnienia technik tłumienia i łagodzenia błędów dostępnych w Qiskit.

Dynamiczne odsprzęganie​

Obwody kwantowe są wykonywane na sprzęcie IBM® jako sekwencje impulsów mikrofalowych, które muszą być zaplanowane i uruchomione w precyzyjnych odstępach czasu. Niestety, niechciane interakcje między Qubitami mogą prowadzić do koherentnych błędów w bezczynnych Qubitach. Dynamiczne odsprzęganie działa poprzez wstawianie sekwencji impulsów w bezczynnych Qubitach, aby w przybliżeniu wyeliminować efekt tych błędów. Każda wstawiona sekwencja impulsów odpowiada operacji identycznościowej, ale fizyczna obecność impulsów powoduje tłumienie błędów. Istnieje wiele możliwych wyborów sekwencji impulsów, a to, która sekwencja jest lepsza w danym przypadku, pozostaje aktywnym obszarem badań.

Pamiętaj, że dynamiczne odsprzęganie jest głównie przydatne w przypadku Circuit zawierających przerwy, w których niektóre Qubity są bezczynne bez żadnych operacji na nich. Jeśli operacje w Circuit są bardzo gęsto upakowane, tak że wszystkie Qubity są przez większość czasu zajęte, dodanie impulsów dynamicznego odsprzęgania może nie poprawić wydajności. W rzeczywistości może nawet pogorszyć wydajność z powodu niedoskonałości samych impulsów.

Poniższy diagram przedstawia dynamiczne odsprzęganie z sekwencją impulsów XX. Abstrakcyjny Circuit po lewej stronie jest odwzorowany na harmonogram impulsów mikrofalowych w prawym górnym rogu. W prawym dolnym rogu przedstawiono ten sam harmonogram, ale z sekwencją dwóch impulsów X wstawionych podczas okresu bezczynności pierwszego Qubitu.

Ilustracja dynamicznego odsprzęgania

Dynamiczne odsprzęganie możesz włączyć na następujące sposoby:

Twirling Pauliego​

Twirling, znany również jako randomized compiling (kompilacja losowa), to szeroko stosowana technika przekształcania dowolnych kanałów szumu w kanały szumu o bardziej specyficznej strukturze.

Twirling Pauliego to szczególny rodzaj twirlingu, który używa operacji Pauliego. Przekształca on dowolny kanał kwantowy w kanał Pauliego. Stosowany samodzielnie, może łagodzić szum koherentny, ponieważ koherentny szum ma tendencję do narastania kwadratowego wraz z liczbą operacji, podczas gdy szum Pauliego narasta liniowo. Twirling Pauliego jest często łączony z innymi technikami łagodzenia błędów, które działają lepiej z szumem Pauliego niż z dowolnym szumem.

Twirling Pauliego jest realizowany poprzez otoczenie wybranego zestawu Gate'ów losowo wybranymi jednoQubitowymi Gate'ami Pauliego w taki sposób, że idealny efekt Gate'u pozostaje taki sam. W efekcie pojedynczy Circuit jest zastępowany losowym zbiorem Circuit, wszystkich o tym samym idealnym efekcie. Podczas próbkowania Circuit, próbki są pobierane z wielu losowych instancji, a nie tylko z jednej.

Ilustracja splatania Pauliego

Ponieważ większość błędów w obecnym sprzęcie kwantowym pochodzi z dwuQubitowych Gate'ów, technika ta jest często stosowana wyłącznie do (natywnych) dwuQubitowych Gate'ów. Poniższy diagram przedstawia kilka przykładów twirlingu Pauliego dla Gate'ów CNOT i ECR. Każdy obwód w wierszu ma ten sam idealny efekt.

Ilustracja splatań Gate'ów

Twirling Pauliego możesz włączyć na następujące sposoby:

Eliminacja błędów odczytu z twirlingiem (TREX)​

Eliminacja błędów odczytu z twirlingiem (TREX) łagodzi efekt błędów pomiaru podczas szacowania wartości oczekiwanych obserwowalnych Pauliego. Opiera się na pojęciu pomiarów z twirlingiem, które są realizowane poprzez losowe zastępowanie Gate'ów pomiarowych sekwencją składającą się z: (1) Gate'u Pauliego X, (2) pomiaru i (3) klasycznego odwrócenia bitu. Tak jak w standardowym twirlingu Gate'ów, ta sekwencja jest równoważna zwykłemu pomiarowi przy braku szumu, co przedstawia poniższy diagram:

Ilustracja splatania pomiarów

W obecności błędu odczytu twirling pomiarów diagonalizuje macierz transferu błędów odczytu, co ułatwia jej odwrócenie. Czynnik skalowania z diagonalnego kanału szumu jest uczony poprzez benchmarkowanie losowych Circuit zainicjalizowanych w stanie zero. Pozwala to usłudze usunąć obciążenie z wartości oczekiwanych wynikających z szumu odczytu. Szacowanie macierzy transferu błędów odczytu wymaga wykonania dodatkowych Circuit kalibracyjnych, co wprowadza niewielki narzut.

Możesz włączyć TREX na następujące sposoby:

Ekstrapolacja do zera szumu (ZNE)​

Ekstrapolacja do zera szumu (ZNE) to technika łagodzenia błędów przy szacowaniu wartości oczekiwanych obserwowalnych. Choć często poprawia wyniki, nie gwarantuje uzyskania nieobciążonego rezultatu.

ZNE składa się z dwóch etapów:

  1. Wzmocnienie szumu: Oryginalny obwód kwantowy jest wykonywany wielokrotnie przy różnych poziomach szumu. (Można to zrobić za pomocą składania bramek lub probabilistycznego wzmacniania błędów.)

  2. Ekstrapolacja: Idealny wynik jest szacowany przez ekstrapolację zaszumionych wyników wartości oczekiwanej do granicy zerowego szumu. (Zazwyczaj za pomocą funkcji wykładniczej lub wielomianu.)

Oba etapy — wzmocnienie szumu i ekstrapolacja — można realizować na wiele różnych sposobów. Domyślnie IBM Quantum Compute realizuje wzmocnienie szumu przez „cyfrowe składanie bramek”, co oznacza, że dwukubitowe bramki są zastępowane równoważnymi sekwencjami bramki i jej odwrotności. Na przykład zastąpienie unitarnego UU przez UU†UU U^\dagger U dałoby współczynnik wzmocnienia szumu równy 3. Do ekstrapolacji możesz wybierać spośród kilku postaci funkcyjnych, w tym dopasowania liniowego lub wykładniczego. Poniższy obraz przedstawia cyfrowe składanie bramek po lewej stronie oraz procedurę ekstrapolacji po prawej.

Ilustracja ZNE

Narzut tej metody skaluje się wraz z liczbą współczynników szumu. Domyślne ustawienia pobierają wartość oczekiwaną przy trzech współczynnikach szumu, co prowadzi do około 3-krotnego narzutu.

Możesz włączyć ZNE na następujące sposoby:

ZNE z Probabilistic Error Amplification (PEA)​

Jednym z głównych wyzwań w ZNE jest dokładne wzmocnienie szumu wpływającego na docelowy Circuit. Składanie Gate'ów zapewnia łatwy sposób przeprowadzenia tego wzmocnienia, ale może być niedokładne i prowadzić do nieprawidłowych wyników. Szczegóły znajdziesz w artykule „Scalable error mitigation for noisy quantum circuits produces competitive expectation values", a konkretnie na stronie 4 informacji uzupełniających. Probabilistyczne wzmocnienie błędów zapewnia dokładniejsze podejście do wzmocnienia błędów poprzez uczenie szumu.

PEA to bardziej zaawansowana technika, która przeprowadza wstępne eksperymenty w celu rekonstrukcji szumu, a następnie wykorzystuje te informacje do przeprowadzenia dokładnego wzmocnienia. Zaczyna od nauczenia się modelu szumu po twirlingu każdej warstwy Gate'ów splątujących w Circuit przed ich uruchomieniem. Po fazie uczenia Circuit są wykonywane przy każdym współczynniku szumu, gdzie każda warstwa splątująca Circuit jest wzmacniana poprzez probabilistyczne wstrzykiwanie jednoQubitowego szumu proporcjonalnego do odpowiedniego nauczonego modelu szumu. Więcej szczegółów znajdziesz w artykule „Evidence for the utility of quantum computing before fault tolerance".

PEA składa się z trzech etapów:

  1. Uczenie: Uczony jest model szumu po twirlingu każdej warstwy Gate'ów splątujących w Circuit.
  2. Wzmocnienie szumu: Oryginalny Circuit kwantowy jest wykonywany wielokrotnie przy różnych współczynnikach szumu.
  3. Ekstrapolacja: Idealny wynik jest szacowany przez ekstrapolację wyników wartości oczekiwanych z szumem do granicy zerowego szumu.

W eksperymentach na skalę użyteczności (utility-scale) PEA jest często najlepszym wyborem.

Ponieważ PEA jest techniką wzmacniania szumu w ZNE, musisz też włączyć ZNE. PEA i ZNE możesz włączyć na następujące sposoby:

Wymagane uczenie się szumu

Jeśli używasz nowego Estimatora po stronie klienta wprowadzonego w qiskit-ibm-runtime v0.50.0, do użycia PEA wymagane jest oddzielne zadanie uczenia się szumu. Zobacz Migracja z Sampler i Estimator po stronie serwera na wersje po stronie klienta dla uzyskania więcej informacji.

Probabilistyczne anulowanie błędów (PEC)​

Probabilistyczne anulowanie błędów (PEC) to technika łagodzenia błędów przy szacowaniu wartości oczekiwanych obserwowalnych. W przeciwieństwie do ZNE zwraca nieobciążone oszacowanie wartości oczekiwanej. Jednak zazwyczaj wiąże się z większym narzutem.

W PEC efekt idealnego docelowego Circuit jest wyrażany jako liniowa kombinacja zaszumionych Circuit, które są rzeczywiście implementowalne w praktyce:

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

Wynik idealnego Circuit można następnie odtworzyć, wykonując różne zaszumione instancje Circuit pobrane z losowego zestawu zdefiniowanego przez liniową kombinację. Jeśli współczynniki ηi\eta_i tworzą rozkład prawdopodobieństwa, mogą być bezpośrednio używane jako prawdopodobieństwa zestawu. W praktyce niektóre współczynniki są ujemne, więc tworzą rozkład quasi-prawdopodobieństwa. Nadal można ich używać do definiowania losowego zestawu, ale istnieje narzut próbkowania związany z ujemnością rozkładu quasi-prawdopodobieństwa, charakteryzowany przez wielkość

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

Narzut próbkowania to mnożnik liczby shotów potrzebnych do oszacowania wartości oczekiwanej z daną precyzją w porównaniu z liczbą shotów potrzebnych z idealnego Circuit. Skaluje się kwadratowo z γ\gamma, które z kolei skaluje się wykładniczo z głębokością Circuit.

Możesz włączyć PEC na następujące sposoby:

Wymagane uczenie się szumu

Jeśli używasz nowego Estimatora po stronie klienta wprowadzonego w qiskit-ibm-runtime v0.50.0, do użycia PEC wymagane jest oddzielne zadanie uczenia się szumu. Zobacz Migracja z Sampler i Estimator po stronie serwera na wersje po stronie klienta dla uzyskania więcej informacji.

Kolejne kroki​

Źródło: Dokumentacja IBM Quantum — zaktualizowano 7 lis 2026
Wersja angielska na doQumentation — zaktualizowano 7 lis 2026
Problem ze stroną lub tłumaczeniem?Problem z treścią? Edytuj w IBM Quantum docs