models Pacote
Classes
| GSJ24CCXFactory |
Implementa o 8|T⟩ → >>|<<CCX⟩ fábrica de estado mágico descrita na Fig. 24 de Gidney, Shutty e Jones (2024). Esse design converte oito estados mágicos T em um único estado CCX (Toffoli) usando operações de cirurgia de rede em 12 qubits lógicos (incluindo qubits auxiliares) com uma profundidade de circuito de 6. A taxa de erro CCX de saída tem duas contribuições:
O tempo de produção de fábrica inclui um fator de sobrecarga de (1 + 8>p_T) para considerar a probabilidade de falha ao consumir os estados T. Referência:
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| GSJ24Factory |
Implementa a fábrica de cultivo de estado mágico de Gidney, Shutty e Jones (2024) para produzir lógica >>|<<T⟩ estados de operações de nível físico. O cultivo de estado mágico aumenta gradualmente o tamanho e a confiabilidade de um estado mágico dentro de um patch de código de superfície, usando aproximadamente o mesmo número de portões físicos que um portão CNOT de cirurgia de rede de confiabilidade equivalente. A abordagem refina ideias de Knill (1996), Jones (2016), Chamberland (2020), Gidney (2023/2024), Bombin (2024) e Hirano (2024). Em comparação com as abordagens de destilação de estado mágico anteriores, o cultivo usa uma ordem de magnitude menor que as rodadas de qubit para atingir taxas de erro lógicas tão baixas quanto 2>10⁻⁹ abaixo de 10⁻ruído de circuito de despolarização uniforme de UTIL. Reduzir pela metade o ruído do circuito para 5>10⁻⁴ melhora a taxa de erros lógicos alcançáveis para 4>10⁻¹¹. A fábrica é parametrizada por dados de simulação pré-computados (da amostragem de Monte Carlo em https://doi.org/10.5281/zenodo.13777072) que mapeia as taxas de erro físicas para tuplas (logical_error, num_qubits, volume, etapas) para pares de distância com suporte. Hiperparâmetros: distância: Tupla (d_color, d_surface) especificando a distância do código de cor e a distância do código de superfície usada no protocolo de cultivo. Os valores com suporte são (3, 15) e (5, 15). A distância de código de cor maior (5 vs 3) produz taxas de erro lógicas mais baixas ao custo de maior contagem de qubits e mais etapas de tempo. Referência:
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| GateBased |
Uma arquitetura genérica baseada em porta. A taxa de erros pode ser definida arbitrariamente e é 1e-3 ou 1e-4 na referência. Referências:
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| Litinski19Factory |
Fábricas T e CCZ baseadas no papel arXiv:1905.06903. Ele contém duas categorias de estimativas. Se a taxa de erro T de entrada for semelhante ao erro Clifford, ela produzirá instruções de estado mágico com base na Tabela 1 no artigo. Se a taxa de erro T de entrada for no máximo 10 vezes maior que a taxa de erro clifford, ela produzirá instruções de estado mágico com base na Tabela 2 no artigo. Ele requer taxas de erro clifford de no máximo 0,1% para instruções de CNOT, H e MEAS_Z. Se essas instruções tiverem taxas de erro diferentes, a taxa de erro máxima será assumida. Referências:
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| MagicUpToClifford |
Uma transformação ISA que adiciona representações equivalentes de Clifford de estados mágicos. Por exemplo, se o ISA de entrada contiver um portão T, o ISA fornecido também conterá Exemplo: |
| Majorana |
Essa classe modela instruções físicas que podem ser relevantes para futuros qubits Majorana. Para esses qubits, pressupõe-se que as medidas e o portão T físico cada um leve 1 μs. Devido à proteção topológica no hardware, presumimos taxas de erro de medida de dois qubits (taxas de erro clifford) em US$ 10^{-4}$, US$ 10^{-5}$e US$ 10^{-6}$ como um intervalo entre destinos realistas e otimistas. As operações não Clifford nesta arquitetura não têm proteção topológica, portanto, assumimos uma taxa de erro de 5%, 1,5%e 1% para portas T físicas não Clifford para os três casos, respectivamente. Referências:
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| NeutralAtom |
Uma arquitetura de atom neutro com reconhecimento de movimento com transporte atom explícito. Esse modelo captura um dispositivo neutro-atom com operações nativas de qubit único, portas emaranhadas mediadas por Rydberg, medida de base Z e uma instrução de movimento físico que carrega restrições de movimento de hardware. O conjunto de instruções inclui rotações virtuais O modelo de movimento é exposto Referências:
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| OneDimensionalYokedSurfaceCode |
Essa classe modela o código de superfície Yoked para fornecer uma instrução de memória genérica com base em instruções de cirurgia de rede de um código de superfície, como código de correção de erro. Parâmetros hyper: shape_heuristic: ShapeHeuristic A heurística para determinar a forma do patch de código de superfície para um determinado número de qubits lógicos. (O padrão é ShapeHeuristic.MIN_AREA) Referências:
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| RoundBasedFactory |
Uma fábrica de estado mágico que produz instruções de porta T usando pipelines de destilação de base redonda. Esta fábrica explora combinações de unidades de destilação (como "preparação de RM de 15 para 1" e "eficiente de espaço de 15 para 1") para encontrar configurações ideais que minimizem o tempo e o espaço enquanto atingem as taxas de erro de destino. Ele dá suporte à destilação de nível físico (quando o portão T de entrada é codificado fisicamente) e à destilação de nível lógico (usando cirurgia de rede por meio de códigos de superfície). Para considerar a probabilidade de êxito das rodadas de destilação, a fábrica modela o pipeline usando um requisito de probabilidade de falha (padrão para 1%) que cada rodada deve atender. O número de unidades de destilação por rodada é ajustado para atender a esse requisito, o que, por sua vez, afeta os requisitos gerais de espaço. Os requisitos de espaço são calculados usando uma função fornecida pelo usuário que agrega espaço por rodada (por exemplo, soma ou máximo). A Para a enumeração de unidades de destilação de nível lógico, a fábrica depende de um usuário fornecido Os resultados são armazenados em cache no disco para obter eficiência. Referências:
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| SurfaceCode |
Essa classe modela o código de superfície girado baseado em porta. Hipermetrâmetros: distância: int A distância de código do código de superfície. Referências:
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| SurfaceCodeLowMove |
Essa classe modela um código de superfície girado adaptado a uma arquitetura reconfigurável e zoneada de atom neutro com ancillas móveis. O agendamento de extração de síndrome baseia-se em um esquema de código de superfície de ancilla móvel no qual uma única ancilla visita os qubits de dados de cada plaqueta, combinado com o modelo de transporte atom usado por Hipermetrâmetros: distância: int A distância de código do código de superfície. -[ Referências ]-
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| ThreeAux |
Essa classe modela o código de superfície baseado em medida par com três qubits auxiliares por medida do estabilizador. Hipermetrâmetros: distância: int A distância de código do código de superfície. single_rail: bool Se deve usar codificação de trilho único. Referências:
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| TwoDimensionalYokedSurfaceCode |
Essa classe modela o código de superfície Yoked para fornecer uma instrução de memória genérica com base em instruções de cirurgia de rede de um código de superfície, como código de correção de erro. Parâmetros hyper: shape_heuristic: ShapeHeuristic A heurística para determinar a forma do patch de código de superfície para um determinado número de qubits lógicos. (O padrão é ShapeHeuristic.MIN_AREA) Referências:
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