Qiskit noise learning

무작위화 기반 양자 노이즈 특성화를 위한 Python 툴킷입니다.

참고

알파 소프트웨어. 이 라이브러리는 0.x 개발 단계에 있으며 활발히 개발 중입니다. 공개 인터페이스 중 어느 것도 아직 안정적이지 않습니다. 메이저 버전이 0인 동안에는 릴리스 간에 호환성이 깨지는 변경이 있을 수 있으므로, 그에 맞게 의존성을 고정하세요(예: qiskit-noise-learning==0.1.*). 현재 지원 중단 경고는 발행하지 않지만, 모든 변경 사항은 릴리스 노트에 기록됩니다. 자세한 내용은 지원 중단 정책을 참고하세요. 모든 피드백을 환영합니다.

인터페이스와 문서

이 라이브러리에는 두 가지 수준의 인터페이스가 있습니다. 첫 번째는 저수준 인터페이스로, 사용자가 노이즈 학습의 핵심 개념을 나타내는 객체와 직접 상호작용하여 노이즈 학습 프로토콜의 모든 측면을 직접 설계할 수 있습니다. 두 번째는 고수준 인터페이스인 qiskit_noise_learning.protocols 서브패키지로, 프로토콜마다 함수 한 쌍을 제공합니다. 표준 "바닐라" 프로토콜에는 prepare_vanilla_program과 process_vanilla_result가 있으며, 각 쌍은 기본 워크플로를 실행 전후의 단일 호출로 감쌉니다.

이 패키지를 사용하는 방법의 예시는 다음 가이드를 참고하세요.

• Gate의 노이즈 모델 학습하기 — 프로토콜 함수의 전 과정 사용법

• 학습 실험 만들기 — 내부 파이프라인의 단계별 안내

기여하기

개발자 설정, 테스트, 문서 빌드, 릴리스 노트 워크플로에 대한 자세한 내용은 기여 가이드라인을 참고하세요.

이 패키지 인용하기

연구에서 이 패키지를 사용한다면, 이 프로젝트 저장소의 CITATION.bib 파일을 사용하여 적절한 참고 문헌을 인용하세요.