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QBalance: Multi-Objective Quantum Workflow Optimization

多目标量子工作流优化方法论 — 用于 NISQ 设备上系统化选择编译、噪声抑制和误差缓解策略。

基于论文: QBalance: A Reproducible Multi-Objective Workflow for Quantum Compilation, Noise Suppression, and Error-Mitigation Strategy Selection (arXiv: 2605.02966)

核心概念

1. 问题建模：多目标策略选择

NISQ 工作流的耦合决策维度:

• Qubit Layout: 量子比特布局（物理到逻辑映射）
• Routing: 路由策略（SWAP 插入优化）
• Basis Translation: 基门翻译（目标门集选择）
• Gate Suppression: 门抑制（冗余门消除）
• Measurement Mitigation: 测量误差缓解
• Shot Budget: 采样预算分配
• Artifact Reproducibility: 结果可复现性

数学建模:

有限多目标策略选择问题:
  min_{s ∈ S} f(s) = w₁·f_compile(s) + w₂·f_noise(s) + w₃·f_mitigation(s)
  
约束条件:
  - 硬件拓扑约束 T
  - 噪声模型 N
  - 预算限制 B
  
其中 S = 策略空间（编译 × 噪声抑制 × 误差缓解）

2. 核心算法组件

A. 加权目标函数 (Weighted Objective)

def weighted_objective(strategy, weights):
    """
    加权多目标函数
    
    strategy: 候选策略
    weights: 各目标权重 (w_compile, w_noise, w_mitigation)
    
    返回: 综合评价值
    """
    compile_cost = evaluate_compile_cost(strategy)
    noise_impact = estimate_noise_impact(strategy)
    mitigation_gain = predict_mitigation_effectiveness(strategy)
    
    return (weights['compile'] * compile_cost +
            weights['noise'] * noise_impact -
            weights['mitigation'] * mitigation_gain)

B. 非支配选择规则 (Non-Dominated Selection Rule)

def non_dominated_selection(candidates):
    """
    Pareto 前沿选择
    
    候选策略按多目标 Pareto 最优性筛选
    返回非支配解集
    """
    pareto_front = []
    for c in candidates:
        is_dominated = False
        for other in candidates:
            if other != c and dominates(other, c):
                is_dominated = True
                break
        if not is_dominated:
            pareto_front.append(c)
    return pareto_front

def dominates(a, b):
    """a 支配 b 当且仅当 a 在所有目标上不劣于 b，且至少一个目标更优"""
    all_not_worse = all(a[obj] <= b[obj] for obj in objectives)
    at_least_one_better = any(a[obj] < b[obj] for obj in objectives)
    return all_not_worse and at_least_one_better

C. 生存乘积误差代理 (Survival-Product Error Proxy)

def survival_product_error(circuit, backend_config):
    """
    生存乘积误差代理
    
    估计量子电路在给定后端配置下的预期误差
    
    核心思想: 误差随门数量指数增长
    error_proxy = ∏(1 - p_gate_i) 对每个门 i
    
    其中 p_gate_i 是第 i 个门的误差概率
    """
    survival_prob = 1.0
    for gate in circuit.gates:
        gate_error = backend_config.get_gate_error(gate.type)
        survival_prob *= (1 - gate_error)
    return 1 - survival_prob  # 返回误差代理

D. 贝叶斯线性候选排序 (Bayesian Linear Candidate-Ordering Surrogate)

def bayesian_candidate_ordering(candidates, historical_data):
    """
    使用贝叶斯线性回归对候选策略排序
    
    基于历史实验数据构建代理模型
    预测未评估策略的性能
    """
    # 构建特征矩阵
    X = extract_features(candidates)
    y = historical_data['observed_performance']
    
    # 贝叶斯线性回归
    posterior_mean, posterior_var = bayesian_linear_fit(X, y)
    
    # 预测 + 不确定性
    predictions = posterior_mean @ X_new
    uncertainties = posterior_var @ X_new
    
    # Thompson Sampling 式排序
    scores = predictions + alpha * uncertainties
    return rank_by(scores)

E. 分布诊断 (Distributional Diagnostics)

def distributional_diagnostics(results):
    """
    策略性能分布诊断
    
    分析候选策略性能分布的统计特性:
    - 均值/方差
    - 偏度/峰度
    - 分布拟合
    - 异常值检测
    """
    diagnostics = {
        'mean': np.mean(results),
        'variance': np.var(results),
        'skewness': scipy.stats.skew(results),
        'kurtosis': scipy.stats.kurtosis(results),
        'outliers': detect_outliers(results),
        'distribution_fit': fit_distribution(results)
    }
    return diagnostics

3. 系统集成与限制

QBalance 集成能力

• ✅ 可复现的编排模型 (Reproducible orchestration)
• ✅ 数据集级策略选择 (Dataset-level selection)
• ✅ Qiskit 生态集成 (Qiskit pass-manager, SABRE routing)
• ✅ 随机编译 (Randomized compiling)
• ✅ 动态解耦 (Dynamical decoupling)
• ✅ 零噪声外推 (Zero-noise extrapolation, ZNE)
• ✅ 无矩阵测量缓解 (Matrix-free measurement mitigation)
• ✅ 电路分割集成 (Circuit cutting hooks)

已知限制

• ⚠️ Bandit 机制仅排序候选，不减少评估次数
• ⚠️ 自定义布局启发式是贪心的，仅部分感知拓扑
• ⚠️ 实现的 ZNE 辅助工具以奇偶校验为中心
• ⚠️ 电路分割集成是 hook 而非完整重建管道

设计模式

Pattern A: 多目标量子编译工作流

class QBalanceWorkflow:
    """
    QBalance 多目标量子编译工作流
    
    流程: 策略枚举 → 特征提取 → 贝叶斯排序 → 非支配选择 → 执行验证
    """
    
    def __init__(self, backend, circuits, weights=None):
        self.backend = backend
        self.circuits = circuits
        self.weights = weights or {
            'compile_cost': 0.3,
            'noise_impact': 0.4,
            'mitigation_gain': 0.3
        }
    
    def run(self):
        # 1. 枚举候选策略
        candidates = self.enumerate_strategies()
        
        # 2. 提取特征
        features = self.extract_features(candidates)
        
        # 3. 贝叶斯排序
        ranked = self.bayesian_rank(candidates, features)
        
        # 4. 非支配选择
        pareto = self.non_dominated_select(ranked)
        
        # 5. 执行最优策略
        results = self.execute_best(pareto)
        
        return results
    
    def enumerate_strategies(self):
        """生成编译 × 噪声抑制 × 误差缓解策略组合"""
        compilation_strategies = [
            'sabre_layout', 'trivial_layout', 'dense_layout'
        ]
        routing_strategies = [
            'sabre_routing', 'stochastic_routing', 'lookahead_routing'
        ]
        mitigation_strategies = [
            'zne', 'readout_mitigation', 'randomized_compiling'
        ]
        
        return list(product(
            compilation_strategies,
            routing_strategies,
            mitigation_strategies
        ))

Pattern B: 可复现量子实验编排

class ReproducibleQuantumExperiment:
    """
    可复现量子实验编排器
    
    确保实验结果的可复现性和可追溯性
    """
    
    def __init__(self, experiment_config):
        self.config = experiment_config
        self.artifact_store = ArtifactStore()
    
    def run(self):
        # 记录所有配置
        self.artifact_store.save_config(self.config)
        
        # 固定随机种子
        np.random.seed(self.config['seed'])
        
        # 执行策略选择
        strategy = self.select_strategy()
        
        # 记录策略决策
        self.artifact_store.save_strategy(strategy)
        
        # 执行量子实验
        results = self.execute(strategy)
        
        # 保存所有中间产物
        self.artifact_store.save_results(results)
        
        return results

Pattern C: 自适应误差缓解策略选择

class AdaptiveErrorMitigation:
    """
    自适应误差缓解策略选择
    
    根据电路特征和后端噪声自动选择最优缓解方案
    """
    
    MITIGATION_STRATEGIES = {
        'shallow_circuit': 'readout_mitigation',
        'deep_circuit': 'zne',
        'high_connectivity': 'randomized_compiling',
        'low_connectivity': 'dynamical_decoupling',
    }
    
    def select(self, circuit, backend):
        features = self.analyze_circuit(circuit)
        noise_profile = backend.get_noise_profile()
        
        # 匹配策略
        if features['depth'] > THRESHOLD:
            return 'zne'
        elif features['connectivity_requirement'] > backend.connectivity:
            return 'sabre_routing'
        else:
            return 'readout_mitigation'

工作流程

Step 1: 问题定义

• 定义量子工作流目标（保真度、深度、执行时间）
• 确定硬件约束（拓扑、噪声、可用量子比特）
• 设定权重配置

Step 2: 策略枚举

• 生成编译策略组合（布局 × 路由 × 翻译）
• 生成噪声抑制策略（动态解耦、随机编译）
• 生成误差缓解策略（ZNE、测量缓解、电路分割）

Step 3: 特征提取与排序

• 提取电路特征（深度、宽度、门类型分布）
• 计算生存乘积误差代理
• 应用贝叶斯线性排序

Step 4: 非支配选择

• 构建 Pareto 前沿
• 筛选非支配策略
• 应用分布诊断验证

Step 5: 执行与验证

• 执行最优策略
• 收集实验结果
• 更新历史数据用于后续贝叶斯排序

关键技术

1. Qiskit Pass-Manager 集成

from qiskit.transpiler import PassManager
from qiskit.transpiler.passes import (
    SabreLayout, SabreSwap, 
    Optimize1qGates, CommutativeCancellation
)

pm = PassManager([
    SabreLayout(coupling_map),
    SabreSwap(coupling_map),
    Optimize1qGates(),
    CommutativeCancellation()
])

2. 零噪声外推 (ZNE)

def zero_noise_extrapolation(circuit, backend, scale_factors=[1, 3, 5]):
    """
    零噪声外推
    
    在多个噪声尺度下执行电路
    外推到零噪声极限
    """
    results = []
    for scale in scale_factors:
        scaled_circuit = scale_gates(circuit, scale)
        result = execute(scaled_circuit, backend)
        results.append(result)
    
    # 多项式外推到 scale=0
    return extrapolate_to_zero(scale_factors, results)

3. 动态解耦

def apply_dynamical_decoupling(circuit, dd_sequence='XY4'):
    """
    应用动态解耦序列抑制退相干
    
    XY4: X - Y - X - Y 脉冲序列
    """
    if dd_sequence == 'XY4':
        sequence = [XGate(), YGate(), XGate(), YGate()]
    elif dd_sequence == 'CPMG':
        sequence = [YGate(), YGate()]
    
    return insert_dd_sequence(circuit, sequence)

应用场景

1. NISQ 算法优化: 为 VQE、QAOA 等算法选择最优编译和误差缓解策略
2. 量子基准测试: 系统化比较不同后端和策略组合的性能
3. 量子云计算: 自动选择最优策略以最小化成本和最大化保真度
4. 量子机器学习: 优化量子神经网络的编译和训练流程
5. 量子误差校正研究: 评估不同误差缓解技术的有效性

最佳实践

1. 权重配置: 根据具体任务调整权重（保真度优先 vs 速度优先）
2. 候选排序: 使用贝叶斯排序减少不必要的实验评估
3. 可复现性: 固定随机种子，保存所有中间产物
4. 分布诊断: 始终检查性能分布，识别异常值和模式
5. 渐进优化: 从简单策略开始，逐步增加复杂度

相关论文

• 2605.02966: QBalance - Reproducible Multi-Objective Workflow for Quantum Compilation
• 2605.03729: Ensemble Engineering for Quantum Measurements
• 2605.03978: Phase-Reference Control of Steady-State Entanglement
• 2512.04990: Introduction to Quantum Control
• 2511.02602: Trustworthy Quantum Machine Learning

相关技能

• distributed-quantum-control-systems: 分布式量子控制系统
• quantum-error-correction-gauge-theory: 量子错误校正
• quantum-ml-patterns: 量子机器学习模式
• hybrid-quantum-classical-architecture: 混合量子-经典架构

工具与依赖

pip install qiskit qiskit-ibm-runtime qiskit-aer
pip install numpy scipy pandas
pip install qbalance  # 如果已发布

QBalance: Multi-Objective Quantum Workflow Optimization - 系统化 NISQ 策略选择方法论