Como construir modelos de ruído para simulações quânticas no QDK

O Microsoft Quantum Development Kit (QDK) inclui um conjunto de simuladores quânticos que modelam como o seu programa corre num computador quântico. Os programas que executas num computador quântico incluem sempre algum tipo e grau de ruído. O QDKPython pacote permite-lhe construir modelos de ruído personalizados para usar nas suas simulações através da NoiseConfig API.

Para instruções sobre como instalar e usar os QDK simuladores, veja Como instalar e executar os QDK simuladores quânticos.

Tipos de ruído

Cada operação ou instrução num programa quântico pode introduzir ruído. A tabela seguinte lista todas as operações e instruções para as quais pode definir o ruído.

Com NoiseConfig, pode-se aplicar quatro tipos diferentes de ruído às operações anteriores com probabilidades específicas. A tabela seguinte lista os parâmetros do tipo de ruído que pode definir com NoiseConfig, incluindo um parâmetro para ausência de ruído.

O ruído ocorre após a operação de origem, não em vez da operação de origem. Por exemplo, noise.z.x significa que o programa aplica a porta $Z$ pretendida ao qubit, e depois aplica uma porta $X$ não intencional ao qubit. Como o ruído aplica-se depois da fonte, podes configurar ruído que tenha o mesmo efeito que a fonte. Por exemplo, noise.x.x aplica uma inversão de bit não intencional após a inversão de bit prevista.

Construir um modelo de ruído

Para construir um modelo de ruído para uma simulação e ver os efeitos desse ruído nos resultados do seu programa quântico, siga estes passos.

1. No VS Code, abra o menu Exibir e escolha Paleta de comandos.

2. Inserir Criar: Novo Jupyter Notebook. Um ficheiro vazio Jupyter Notebook abre-se num novo separador.

3. Na primeira célula do caderno, importa os objetos necessários Python .

   from qdk import init, TargetProfile
   from qdk.openqasm import compile
   from qdk.simulation import NoiseConfig, run_qir
   from qdk.widgets import Histogram
   

4. Numa célula nova, define o perfil de alvo QIR do dispositivo e compila o teu circuito OpenQASM para QIR.

   init(target_profile=TargetProfile.Base)
   
   qasm_src = """
   include "stdgates.inc";
   qubit[2] qs;
   bit[2] r;
   
   h qs[0];
   cx qs[0], qs[1];
   r = measure qs;
   """
   
   qir = compile(qasm_src)
   

5. Cria um NoiseConfig objeto e constrói o teu modelo de ruído.

   noise = NoiseConfig()
   
   noise.h.x = 0.01
   noise.cx.zi = 0.02
   

   Este código produz o seguinte modelo de ruído, onde a taxa de ruído é a probabilidade de a fonte causar o tipo correspondente de ruído.

   Fonte de ruído	Tipo de ruído	Taxa de ruído
   porta $H$	Inversão de bits	1%
   porta $CX$	Inversão de fase no qubit de controlo	2%

6. Executa o simulador com o modelo de ruído e visualiza um histograma dos resultados das medições. Por exemplo, execute o seguinte código para simular 1.000 disparos do seu programa no simulador Clifford.

   results = run_qir(qir, shots=1000, noise=noise, type="clifford")
   Histogram(results, labels="kets")
   

7. Para comparar os resultados ruidosos com uma simulação sem ruído, execute novamente a simulação sem modelo de ruído.

   results = run_qir(qir, shots=1000, type="clifford")
   Histogram(results, labels="kets")
   

Defina vários tipos de ruído na mesma fonte

Podes modelar diferentes tipos de ruído na mesma fonte, com probabilidades diferentes para cada tipo de ruído. Por exemplo, o código seguinte define uma probabilidade de 1% de ocorrer uma inversão de bit e uma probabilidade de 3% de ocorrer uma inversão de fase após uma porta de Hadamard.

noise.h.x = 0.01
noise.h.z = 0.03

Quando configura vários tipos de ruído para a mesma operação, apenas um tipo de ruído pode aplicar-se a cada operação do seu programa. Por exemplo, cada porta de Hadamard pode ter ruído de $X$ ou ruído de $Z$, mas não ambos.

Funções do modelo de ruído

Em vez de parâmetros do modelo de ruído, pode usar o seguinte conjunto de funções de ruído para construir o seu modelo de ruído.

Configurar ruído de Pauli

Para incluir ruído de Pauli no seu modelo, chame a função set_pauli_noise numa operação de porta lógica ou movimento.

Para operações com um único qubit, passa uma cadeia de Pauli de um carácter e uma taxa de ruído. Por exemplo, o código seguinte define em 1% a probabilidade de ocorrer uma inversão de bit durante o movimento do qubit.

# Equivalent to: noise.mov.x = 0.01
noise.mov.set_pauli_noise('X', 0.01)

Para operações de dois qubits, forneça uma sequência de Pauli de dois caracteres e uma taxa de ruído. O primeiro carácter da cadeia de Pauli corresponde ao ruído no qubit de controlo e o segundo carácter corresponde ao ruído no qubit alvo. Por exemplo, o código seguinte define inversões de fase correlacionadas depois de 1% das operações $CX$.

# Equivalent to: noise.cx.zz = 0.01
noise.cx.set_pauli_noise('ZZ', 0.01)

Definir ruído de despolarização

A set_depolarizing função define taxas de ruído iguais, mas não correlacionadas, para os três tipos de ruído de Pauli. Por exemplo, o código seguinte define uma probabilidade de 3% de que o ruído de Pauli ocorra após uma operação de $H$, distribuída de forma uniforme como uma probabilidade de 1% para cada um dos três tipos de ruído de Pauli.

# Equivalent to:
#     noise.h.x = 0.01
#     noise.h.y = 0.01
#     noise.h.z = 0.01
noise.h.set_depolarizing(0.03)

Definir ruído de inversão de bits

Para definir a taxa de ruído para inversões de bits, use a função set_bitflip num gate ou numa operação de movimento. Por exemplo, o código seguinte estabelece uma probabilidade de 1% de ocorrer uma inversão de fase após uma operação $R_Z$.

# Equivalent to: noise.rz.x = 0.01
noise.rz.set_bitflip(0.01)

Definir ruído de mudança de fase

Para definir a taxa de ruído para inversões de fase numa operação, use a set_phaseflip função numa operação de gate ou movimento. Por exemplo, o código seguinte estabelece uma probabilidade de 1% de ocorrer uma inversão de fase após uma operação $R_Y$.

# Equivalent to: noise.ry.z = 0.01
noise.ry.set_phaseflip(0.01)

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