Algoritmalarınızı “gerçek donanımdaki gibi” çalıştıran gürültü-duyarlı benzetimler (emülasyon) üretiyoruz. Cihaz verilerinden (T1/T2/Tϕ, 1/f akı gürültüsü, genlik/faz driftleri, crosstalk, SPAM, leakage, okuma hatası) katmanlı gürültü profilleri kuruyor; hem Markovyen hem de bellek etkili (non-Markovyen) kanalları modele dahil ediyoruz. Bu profillerle QAOA/Ising, VQE, RB/GST/cycle benchmarking gibi devreleri NISQ koşullarında koşturup hata bütçesi, duyarlılık analizi ve fidelity–runtime değişimini çıkarıyoruz.

Transpilasyon ve kontrol tarafında, gürültü-farkındalıklı iyileştirmeler (dinamik soyutlama dizileri, eko/CR kalibrasyonları, zamanlama) ile hata azaltma tekniklerini (ZNE, PEC, CDR) birlikte değerlendiriyor; beklenen performansı (ör. heavy-output probability, enerji sapması) önceden raporluyoruz.