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IonQ 设备上的错误缓解技术

错误缓解包括运行多个物理电路并将它们的测量结果组合在一起以获得更好的结果。

去偏

IonQ 设备具有一种名为去偏的错误缓解方法。

去偏将电路映射成多个变体，这些变体作用于不同的量子比特排列或具有不同的门分解。这种做法通过使用不同的电路实现来降低系统误差（如门过旋转或单个错误的量子比特）的影响，否则这些电路可能会出现测量结果偏差。这是以校准多个量子比特和门的额外开销为代价的。

有关去偏的更多信息，请参阅通过对称化增强量子计算机性能。

您可以使用以下代码在 IonQ 设备上运行带去偏的量子任务：

from braket.aws import AwsDevice
from braket.circuits import Circuit
from braket.error_mitigation import Debias

# choose an IonQ device
device = AwsDevice("arn:aws:braket:us-east-1::device/qpu/ionq/Forte-Enterprise-1")
circuit = Circuit().h(0).cnot(0, 1)

task = device.run(circuit, shots=2500, device_parameters={"errorMitigation": Debias()})

result = task.result()
print(result.measurement_counts)
>>> {"00": 1245, "01": 5, "10": 10 "11": 1240} # result from debiasing

量子任务完成后，您可以看到量子任务的测量概率及任何结果类型。所有变体的测量概率和计数汇总到一个分布中。电路中指定的任何结果类型（如期望值）均使用汇总测量计数进行计算。

锐化

您还可以访问使用不同的后处理策略（称为锐化）计算的测量概率。锐化会比较每个变体的结果并丢弃不一致的拍摄，从而有利于各变体之间最有可能的测量结果。有关更多信息，请参阅通过对称化增强量子计算机性能。

重要的一点，锐化假设输出分布的形式是稀疏的，高概率状态很少，零概率状态很多。如果此假设无效，则会扭曲概率分布。

您可以在 Braket Python SDK 中访问 additional_metadata 字段中经过锐化分布的 GateModelTaskResult 概率。请注意，锐化不会返回测量计数，而是返回重新归一化的概率分布。以下代码片段展示了如何在锐化后访问发行版。

print(result.additional_metadata.ionqMetadata.sharpenedProbabilities)
>>> {"00": 0.51, "11": 0.549} # sharpened probabilities