Azure Quantum 资源估算器

8 分钟

Azure Quantum 服务中的 Azure Quantum 资源估算器是一种资源估算工具，可计算并显示量子算法所需的资源（假设该算法是在容错、纠错量子计算机上执行的）。

可以使用估算器来评估体系结构决策、比较量子比特技术并确定执行特定量子算法所需的资源。可以查看物理量子比特总数、时钟时间、所需的计算资源，以及用于每个估算的公式和值的详细信息。

Azure Quantum 资源估算器的工作原理是什么？

Azure Quantum 资源估算器采用一些称为“目标参数”的输入，这些输入具有预定义的值，让你能够轻松地开始使用。主要目标参数包括：

qubitParams：物理量子比特模型。
qecScheme：QEC 方案。
errorBudget：错误预算。

资源估算器还采用一些可选参数：

constraints：组件级约束。
distillationUnitSpecifications：用于指定 T 工厂蒸馏算法。

物理量子比特模型

有 6 个预定义的量子比特参数可供选择。其中 4 个参数具有基于门的指令集，2 个参数具有 Majorana 指令集。这些预定义的量子比特参数表示在已发布的研究文章中定义的不同量子比特体系结构，例如离子或超导体。量子比特模型涵盖一系列操作时间和错误率，因此你可以使用它们来探索实际量子应用程序所需的资源成本。

预定义的量子比特参数	指令集类型
`"qubit_gate_ns_e3"`	基于门
`"qubit_gate_ns_e4"`	基于门
`"qubit_gate_us_e3"`	基于门
`"qubit_gate_us_e4"`	基于门
`"qubit_maj_ns_e4"`	Majorana
`"qubit_maj_ns_e6"`	Majorana

有关详细信息，请参阅 Azure Quantum 资源估算器的量子比特参数。

QEC 方案

对于任何量子计算平台实现真正可缩放的量子计算来说，量子纠错 (QEC) 都至关重要。量子计算平台允许的运算集受物理约束的限制，可能与算法中规定的运算不匹配。即使量子计算机提供的运算与算法中的运算匹配，量子计算机执行每个运算可达到的准确度也可能受到限制。

Azure Quantum 资源估算器提供三个预定义的 QEC 方案：两个表面代码协议（用于基于门的物理指令集和 Majorana 物理指令集），一个 Floquet 代码协议（只能用于 Majorana 物理指令集）。

QEC 方案	指令集类型
`surface_code`	基于门和 Majorana
`floquet_code`	Majorana

有关详细信息，请参阅 Azure Quantum 资源估算器中的量子纠错方案。

错误预算

总错误预算设置了算法允许的错误总数。允许的错误是允许算法失败的次数。错误预算的值必须介于 0 和 1 之间，默认值为 0.001。默认值对应于 0.1%，表示允许算法在 1,000 次执行中失败一次。此参数高度特定于应用程序。例如，如果运行 Shor 的整数因式分解算法，则可以容忍较大的错误预算值，因为可以检查输出确实是输入的素因子。另一方面，若算法用于解决其解决方案无法得到高效验证的问题，则其可能需要较小的错误预算。

有关详细信息，请参阅 Azure Quantum 资源估算器中的错误预算。