Ölçüm omurgası — Pauli gözlemlenebilirleri ve beklenen değer hattı

“Gözlemlenebilir oluşturma” ifadesi, Pauli tabanlı bir operatörün ölçüm planına dönüştürülmesini ve bu planın ilkel çağrılarıyla nasıl beslendiğini kapsar. Maliyetin fiziksel anlamı (enerji, ceza fonksiyonu) ile ölçümün istatistiksel akışı aynı dosyada karıştığında, VQE raporlarında “hangi H?” ile “hangi ölçüm gezisi?” soruları birbirine yapışır.

Bu sayfa, aynı Pauli cebiri üzerinde çalışır fakat Maliyet Hamiltonyenleri sayfasındaki model kodlama vurgusundan ayrışır: burada merkezde Estimator/Sampler sözleşmesi, terim gruplaması ve shot politikası vardır.

SparsePauliOp hem toplu maliyet hem de gözlemlenebilir listesi olarak kullanılabilir; ayrım rol ve rapor başlığındadır. Beklenen değer ⟨O⟩ birden fazla Pauli teriminin toplamıysa, ilkel çoğu zaman toplamı tek operatör olarak kabul eder; ayrı ayrı raporlamak istiyorsanız terimleri ayrı SparsePauliOp nesneleri olarak geçirmeniz gerekir.

Pauli ünite sayfası, dize gösterimi ve çarpım kuralları için arka plan sağlar.

Kübit sırası

Gözlemlenebilir ile devre aynı mantıksal kübit sırasını paylaşmalıdır; transpile sonrası fiziksel permütasyonlar, okunan beklenen değeri değiştirir. Bu yüzden “soyut operatör” ve “transpile edilmiş devre” aynı log satırında birleştirilmemelidir.

Estimator yolu, Pauli gözlemlenebilirleri beklenen değere indirger; Sampler yolu ise bit dizilimlerinin istatistiklerini üretir ve beklenen değeri klasik tarafta türetmeyi gerektirebilir. Hangi yolun seçildiği, shot bütçesi ve hata azaltma politikasını kökten değiştirir.

Estimator ilkeli, Sampler ilkeli ve İlkel iş akışları sayfaları, çağrı sözleşmesini üst katmanda tamamlar.

StatevectorEstimator

Geliştirme ve birim testlerinde ideal beklenen değer, ölçüm planının doğru bağlandığını doğrulamak için kullanılır; üretim histogramı ile karıştırılmamalıdır.

Birçok Pauli terimi, aynı ölçüm temelinde ortak bir devre gezisinde kestirilebilir; bu fikir literatürde yarılamalı ( qubit-wise commuting) gruplar üzerinden anlatılır. Uygulamada gruplama, toplam kuantum çağrı sayısını düşürerek shot bütçesini yeniden dağıtır; fakat gruplama algoritması ve ilkel sürümü değiştiğinde aynı θ altında bile sonuçlar küçük farklar gösterebilir.

Gruplama ayrıntıları Qiskit sürümüne ve seçilen yürütme yoluna bağlıdır; raporda “hangi gruplayıcı?” sorusu, “hangi H?” kadar kritik olmalıdır.

Shot paylaşımı

Terim başına shot eşitlemek ile grup başına shot toplamak farklı varyans profilleri üretir; politika değişince geçmiş eğrilerle karşılaştırma adil olmaz.

Pauli terimlerinin çoğu, ölçüm öncesi yerel Clifford dönüşümleriyle Z tabanına indirgenir; bu ağın derinliği, ansatzın kendisinden bağımsız bir maliyet katmanıdır. “Ölçüm ağı”nın transpile edilmiş hali, raporda ansatz derinliğiyle ayrı satırda yer almalıdır.

Ansatz devreleri sayfasındaki bağlanma seçimleri ile ölçüm ağının etkileşimi, özellikle sığ ansatz + ağır ölçüm senaryolarında belirginleşir.

Fiziksel initial_layout, yalnızca kapı sayısını değil okuma hata matrisinin hangi kübitlere uygulanacağını da belirler. Beklenen değer düzeltmeleri ( readout mitigation) seçildiğinde, kalibrasyon verisi ve ilkel sürümü raporun parçasıdır.

Okuma hatası ve Routing sayfaları, ölçüm sonuçlarının donanım bağlamını tamamlar.

Histogram yorumu için Histogram görselleştirme sayfasına geçilebilir.

Her üretim koşusu için önerilen minimum alanlar: gözlemlenebilirlerin sıralı listesi veya hash özeti, kullanılan ilkel ve sürüm, shot tablosu (terim veya grup başına), gruplama politikası, transpile özeti, okuma düzeltmesi politikası ve rastgele tohum.

Oturum sistemi, bulutta bu alanların hangilerinin platform tarafından otomatik doldurulduğunu belirlemenize yardım eder.

Aşağıdaki örnek, aynı devre üzerinde iki ayrı Pauli gözlemlenebilirin beklenen değerini tek Estimator çağrısında döndürür; amaç optimizasyon değil, çoklu gözlemlenebilir sözleşmesinin doğrulanmasıdır.

import numpy as np
from qiskit.circuit.library import RealAmplitudes
from qiskit.primitives import StatevectorEstimator
from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp

obs_zz = SparsePauliOp.from_list([("ZZ", 1.0)])
obs_xx = SparsePauliOp.from_list([("XX", 1.0)])

ansatz = RealAmplitudes(num_qubits=2, reps=1)
theta = np.zeros(ansatz.num_parameters)
bound = ansatz.assign_parameters(theta)

estimator = StatevectorEstimator()
job = estimator.run([(bound, [obs_zz, obs_xx])])
evs = job.result()[0].data.evs
print("⟨ZZ⟩, ⟨XX⟩ ≈", list(map(float, evs)))
print("ok")

IBM Runtime Estimator (yorum)

Aşağıdaki satırlar bilinçli olarak yorumdadır; oturum ve backend kimliği ortama göre doldurulur.

# from qiskit_ibm_runtime import Estimator, Session
# with Session(backend=backend) as session:
#     est = Estimator(session=session)
#     job = est.run([(bound, [obs_zz, obs_xx])])
#     evs = job.result()[0].data.evs

Pauli gözlemlenebilirleri hem maliyet hem ölçüm tarafında kullanırsanız, aynı dosyayı iki farklı başlıkla arşivleyin: biri “model”, diğeri “ölçüm manifesti”. Aksi halde aylar sonra hangi sürümün raporlandığı ayırt edilemez.

• Maliyet Hamiltonyenleri — aynı cebir, farklı rol.
• VQE çerçevesi — ⟨H⟩ döngüsü.
• Faz tahmini araçları — spektral okuma ekseni.
• IBM Quantum: Qiskit ve platform araçlarına giriş.
• IBM Quantum API: SparsePauliOp.