qre 套件

套件

application
interop
models

模組

instruction_ids
property_keys

類別

Application	應用程式定義了一類量子計算問題，並結合一種產生特定問題實例痕跡的方法。 我們區分應用參數與追蹤參數。 應用程式參數定義了我們想要考慮的應用程式實例。 追蹤參數定義了如何產生追蹤。 它們改變了我們解決問題的具體方式，但不會改變問題本身。 例如，在量子密碼分析中，應用參數可以定義 RSA prime 產品的金鑰大小，而追蹤參數則決定用哪種演算法破解密碼學，以及其中的參數。
Architecture	量子硬體架構的抽象基底類別。
Block
Constraint
ConstraintBound
Encoding
EstimationResult
EstimationTable	量子資源估計結果表。 擴充 list[EstimationTableEntry] 並提供可配置欄位以顯示估計資料。 預設情況下，表格包含 量子位元、 執行時間 （以 顯示為 pandas.Timedelta）及 錯誤 欄位。 還可以新增或插入欄位，且 add_columninsert_column。 初始化一個空的估計表，並預設欄位。
EstimationTableColumn	單一欄位 EstimationTable的定義。
EstimationTableEntry	EstimationTable一個 . 每個項目代表特定應用追蹤與架構 ISA 組合的一個帕累托最佳估計結果。
FactoryResult
ISA
ISAContext	上下文透過列舉傳遞，並保持共享狀態。 初始化該架構的 ISA 上下文。
ISAQuery	ISA 列舉樹中所有節點的抽象基底類別。 列舉節點定義了從架構出發並經 ISA 轉換（如錯誤更正方案）修改的 ISA 搜尋空間結構。 它們可以用像（sum）和+（product）這類*運算子組合，建立複雜的列舉策略。
ISARefNode	指列舉語境中綁定的 ISA。 這個節點會從上下文中查詢綁定，並產生綁定的 ISA。
ISARequirements
ISATransform	用於ISA間轉換的抽象基底類別（例如QEC方案）。 ISA 轉換定義了從所需輸入指令集（例如架構約束）到所提供輸出指令集（邏輯指令）之間的映射。 它支援列舉設定參數。
InstructionFrontier
InstructionSource
LatticeSurgery	晶格手術、痕跡轉換。 將痕跡轉換為適合格點手術基礎資源估計的形式。
PSSPC	基於泡利的計算軌跡轉換（PSSPC）。 將旋轉閘門及可選的CCX閘轉換為適合晶格手術資源估計的T態操作。
Trace
TraceQuery	一個用來枚舉應用程式轉換後痕跡的查詢。 追蹤查詢串連一連串追蹤轉換，每個轉換都有可選的關鍵字參數以覆蓋其預設參數域。
TraceTransform	用於跡轉換的抽象基底類別。

函式

block_linear_function

block_linear_function(block_size, slope, offset=None)

參數

名稱	Description
block_size 必要
slope 必要
offset	預設值: None

constant_function

constant_function(value)

參數

名稱	Description
value 必要

constraint

建立指令約束。

constraint(id: int, encoding: Encoding = Encoding.PHYSICAL, *, arity: int | None = 1, error_rate: ConstraintBound | None = None, **kwargs: bool) -> Constraint

參數

名稱	Description
id 必要	int 指令 ID。
encoding	Encoding 指令編碼。 物理（0）或邏輯（1）。 預設值: 0
arity 必要	<xref:Optional>[int] 教學水準。 若為 N，則假設指令具有可變的元數。 預設 為 1。
error_rate 必要	<xref:Optional>[<xref:ConstraintBound>] 錯誤率的限制。
**kwargs 必要	bool 匹配指令必須具備的必要屬性。 有效的屬性名稱：距離。 設為 True，要求該屬性。

僅限關鍵字的參數

名稱	Description
arity	預設值: 1
error_rate	預設值: None

傳回

類型	Description
Constraint	指令限制。

例外狀況

類型	Description
ValueError	如果kwargs中提供了未知的房產名稱。

estimate

估算特定應用程式實例與架構的資源需求。

應用程式實例可能會回傳多個追蹤。 每個軌跡都會被軌跡查詢轉換，軌跡查詢會依序套用多個軌跡轉換。 每個轉換可能會回傳多個軌跡。 同樣地，架構的指令集會透過 ISA 查詢轉換，該查詢依序套用多個 ISA 轉換，每個轉換可能返回多個指令集。 估計會針對轉換後的跡與指令集（ISA）的每種組合進行。 結果會被收集到估計表中並回傳。

該集合僅包含相對於量子位元總數及總運行時間最優的結果。

Note

當 use_graph 設為 True（預設）時所採用的剪枝策略

透過比較指令空間、時間來過濾指令集（ISA）指令，

且誤差獨立。 然而，結果的總量子位元數

取決於工廠空間與執行時間之間的互動：

factory_qubits = 複本數 × factory_space 其中複本數是確定的

以count.div_ceil（運行時間/factory_time）計算。 因此，ISA

以每條指令指標為主的指令仍然可能

對一個全域帕累托最優結果有貢獻（例如，一個工廠

較長的時間可能需要較少的複製，導致總量子位元數減少）。 作為

結果，use_graph=真可能會漏掉某些結果，使得

use_graph=False 會被發現。 當 完備性為 時，使用 use_graph=False

必須通過帕累托邊界。

estimate(application: Application, architecture: Architecture, isa_query: ISAQuery, trace_query: TraceQuery | None = None, *, max_error: float = 1.0, post_process: bool = False, use_graph: bool = True, name: str | None = None) -> EstimationTable

參數

名稱	Description
application 必要	Application 量子應用需估算。
architecture 必要	Architecture 目標量子架構。
isa_query 必要	ISAQuery ISA 查詢用於從架構中枚舉 ISA。
trace_query	TraceQuery 追蹤查詢用來枚舉應用程式中的追蹤。 預設值: None
max_error 必要	float 估計結果的最大允許誤差。
post_process 必要	bool 若為真，則使用 Python 執行緒估計路徑（用於未來後處理邏輯）。 若預設為 False，則使用 Rust 平行估計路徑。
use_graph 必要	bool 若為 True（預設），則使用 Rust 估計路徑，該路徑建立 ISA 圖，並在估計時修剪次優 ISA。 若為錯誤，則使用 Rust 估計路徑，該路徑不進行任何剪枝，僅列舉每個追蹤線的所有 ISA。
name 必要	<xref:Optional>[str] 這是估計的可選名稱。 若有標示，該欄位將作為結果表中所有條目的第一欄。

僅限關鍵字的參數

名稱	Description
max_error	預設值: 1.0
post_process	預設值: False
use_graph	預設值: True
name	預設值: None

傳回

類型	Description
EstimationTable	一張包含最佳估計結果的表格。

generic_function

generic_function(func)

參數

名稱	Description
func 必要

instruction_name

instruction_name(id)

參數

名稱	Description
id 必要

linear_function

linear_function(slope)

參數

名稱	Description
slope 必要

plot_estimates

圖題估計結果顯示量子位元與執行時間。

建立對數-對數散點圖，x 軸顯示總運行時間，y 軸顯示物理量子位元總數。

資料 可以是單一 EstimationTable 或可迭代的表格。 當提供多個表格時，每個表格會被繪製為獨立的序列。 如果一個表格有 （ EstimationTable.name 透過 名稱 參數 estimate設定），則該表會被用作該系列的圖例標籤。

當 runtime_unit 為 None 預設時，x 軸使用人類可讀的時間單位刻度標籤，範圍從奈秒到數百秒不等。 當給定單位字串（例如 "hours"），所有執行時間都會縮放到該單位，x 軸標籤包含單位，而刻度則是純數字。

支援runtime_unit值："ns"， "µs" （或"us"）、"ms"， "s"， "min"， "hours""days""weeks"， "months"， 。 "years"

plot_estimates(data: EstimationTable | Iterable[EstimationTable], *, runtime_unit: str | None = None, figsize: tuple[float, float] = (15, 8), scatter_args: dict[str, Any] = {'marker': 'x'})

參數

名稱	Description
data 必要	一個 EstimationTable 或一個可迭代的 EstimationTable 物件來繪圖。
runtime_unit 必要	可選的時間單位可將 x 軸縮放到某個方向。
figsize 必要	尺寸（英吋）表示 (width, height)為 。
scatter_args 必要	在繪製點時，還要傳遞 matplotlib.axes.Axes.scatter 額外的關鍵字論證。

僅限關鍵字的參數

名稱	Description
runtime_unit	預設值: None
figsize	預設值: (15, 8)
scatter_args	預設值: {'marker': 'x'}

傳回

類型	Description
<xref:matplotlib.figure.Figure>	包含劇情的圖形。

例外狀況

類型	Description
ImportError	如果沒有安裝 matplotlib，
ValueError	如果所有資料表都是空的或 runtime_unit 則無法被識別。

property_name

property_name(id)

參數

名稱	Description
id 必要

property_name_to_key

property_name_to_key(name)

參數

名稱	Description
name 必要