انتقل إلى المحتوى الرئيسي

إضافات Qiskit

إضافات Qiskit هي مجموعة من القدرات البحثية التي تُمكّن من اكتشاف الخوارزميات على نطاق الاستخدام الفعلي. تبني هذه القدرات على الأساس القوي الذي يوفره Qiskit من أدوات لإنشاء الخوارزميات الكمومية وتشغيلها. وتُقدَّم كمكونات برمجية مستقلة يمكن دمجها في أي سير عمل لتوسيع نطاق الخوارزميات الكمومية أو تصميم خوارزميات جديدة.

الإضافات الخاصة بعملية الربط​

التجميع الكمومي التقريبي باستخدام شبكات الموتّرات​

يتيح التجميع الكمومي التقريبي باستخدام شبكات الموتّرات (AQC-Tensor) إنشاء دوائر كمومية عالية الدقة بعمق أقل.

صيغ متعددة المنتجات​

تُقلّل صيغ متعددة المنتجات (MPF) من خطأ Trotter في ديناميكيات هاميلتونيان عبر الجمع الموزون لعدة عمليات تنفيذ للدوائر الكمومية.

محوّل التحسين​

تحتوي إضافة محوّل التحسين على وظائف لنمذجة مسائل التحسين، وذلك بصياغتها في نماذج مجردة ثم تحويلها إلى تمثيلات يستطيع الحاسوب الكمومي فهمها.

  • اقرأ التوثيق للاطلاع على أدلة الاستخدام ومراجع API.
  • تفضّل بزيارة مستودع GitHub.

الإضافات الخاصة بعملية التحسين​

الانتشار العكسي للمؤثرات​

يُقلّل الانتشار العكسي للمؤثرات (OBP) من عمق الدائرة الكمومية عبر حذف العمليات من النهاية، وذلك على حساب قياسات أكثر للمؤثرات.

تقطيع الدوائر الكمومية​

يُقلّل تقطيع الدوائر الكمومية من عمق الدوائر المُحوَّلة عبر تحليل البوابات المتشابكة بين القبتات غير المتجاورة.

الإضافات الخاصة بالمعالجة اللاحقة​

القطرنة الكمومية القائمة على العينات​

تُعالج القطرنة الكمومية القائمة على العينات (SQD) العينات الكمومية الضوضائية كلاسيكيًا للحصول على تقديرات أكثر دقة لقيم الطاقة الذاتية لهاميلتونيانات الأنظمة الكمومية، كما في تطبيقات الكيمياء مثلًا.

SQD للحوسبة عالية الأداء​

هذه الإضافة هي تنفيذ جاهز للحوسبة عالية الأداء (HPC) لإضافة SQD. وهي مكتوبة وفق معايير C++17 الحديثة وصُمِّمت لإنشاء ملف ثنائي مجمَّع واحد للاستخدام مع MPI.

الإضافات الخاصة بتخفيف الأخطاء​

M3 (mthree)​

تخفيف أخطاء القياس الخالي من المصفوفات (M3) هو حزمة لتخفيف أخطاء قياس الكم بشكل قابل للتوسع ويمكن حسابها بالتوازي.

  • تفضّل بزيارة التوثيق للاطلاع على أدلة الاستخدام والدروس التطبيقية ومراجع API.
  • تفضّل بزيارة صفحة GitHub للحزمة.

المخاريط الضوئية المظلّلة​

تستخدم إضافة المخاريط الضوئية المظلّلة انتشار Pauli لتقليل عدد مصطلحات الخطأ في نموذج الضوضاء التي تحتاج إلى تخفيف، وذلك وفقًا لخصائص المؤثر المستهدف. ويترتب على ذلك تقليل التكلفة الإضافية للأخذ بالعينات في سير عمل إلغاء الأخطاء الاحتمالي (PEC).

  • تفضّل بزيارة التوثيق للاطلاع على أدلة الاستخدام والدروس التطبيقية ومراجع API.

امتصاص الضوضاء المنتشرة​

يستخدم امتصاص الضوضاء المنتشرة (PNA) انتشار Pauli لدمج معلومات نموذج الضوضاء في المؤثر المستهدف. ويؤدي قياس هذا المؤثر المعدَّل إلى تخفيف التأثير الضوضائي كما يُمثّله النموذج.

  • تفضّل بزيارة التوثيق للاطلاع على أدلة الاستخدام والدروس التطبيقية ومراجع API.