Qiskit 量子ビット配列図示

前回は量子回路の図示について紹介しましたが，今回は量子ビット間の実際の結合が分かる，配列の図示について見ていきます．（参考：¹）

配列図示

ここでは，実機の情報が載っているqiskit.providers.fake_providerを用いて，実機の量子ビットの配列の情報を取ってくることにします．plot_gate_mapを用いると図示してもらえます．

from qiskit.providers.fake_provider import FakeVigoV2
from qiskit.visualization import plot_gate_map

# "Vigo"の仮想のバックエンド "FakeVigoV2" を使用
backend = FakeVigoV2()

# バックエンドのゲートマップを可視化
plot_gate_map(backend)

このマシンは５量子ビットであることや，0と4の間には結合がない(=これらに対し，単純に２量子ビットゲートをかけられない)ことが分かります．

図示できるものは，127量子ビットあるSherbrookeでしょうか．

from qiskit.providers.fake_provider import FakeSherbrooke
backend = FakeSherbrooke()
plot_gate_map(backend)

疎ですね．

エラーの情報も図示

実際のマシンは量子ゲートをかける際，測定する際，様々なタイミングでエラーが生じます．その情報も一緒に図示することが可能です．

from qiskit.visualization import plot_error_map

backend = FakeVigoV2()
plot_error_map(backend)

H error rateについては，以下を用いて計算されています．

import numpy as np

num_qubits = backend.num_qubits
single_gate_errors = [0] * num_qubits
for gate, prop_dict in backend.target.items():
    if prop_dict is None or None in prop_dict:
        continue
    for qargs, inst_props in prop_dict.items():
        if inst_props is None:
            continue
        if gate == "measure":
            if inst_props.error is not None:
                read_err[qargs[0]] = inst_props.error
        elif len(qargs) == 1:
            if inst_props.error is not None:
                single_gate_errors[qargs[0]] = max(
                    single_gate_errors[qargs[0]], inst_props.error
                )

# Convert to percent
single_gate_errors = 100 * np.asarray(single_gate_errors)
avg_1q_err = np.mean(single_gate_errors)

例えば，0番目のqubitに対してinst_props.errorを見てみると，

#id InstructionProperties(duration=3.5555555555555554e-08, error=0.0004135213478316029, calibration=None)
#rz InstructionProperties(duration=0.0, error=0, calibration=None)
#sx InstructionProperties(duration=3.5555555555555554e-08, error=0.0004135213478316029, calibration=None)
#x InstructionProperties(duration=3.5555555555555554e-08, error=0.0004135213478316029, calibration=None)

のようになっていることが分かります．これの最大値が色として表現されていることが分かります．

面白いことに，何もしていないidとxゲートなどが同等なエラーレートとなっています．

CNOT error rateも，Readout error rateもありますが，とりあえず次回はこのエラーレートを実験で求められたらと思います．果たして求められるのでしょうか．

終わりに

図示についてはもう少しあるので，時間があるときに追記するかと思います．

Version Information

Software	Version
qiskit	0.45.0

	System information
Python version	3.10.12

1. https://qiskit.org/documentation/apidoc/visualization.html ↩