Zielfunktion(en)

qiskit_addon_aqc_tensor.objective

Code zur Erstellung und Auswertung von Zielfunktionen für die Optimierung der AQC-Parameter.

Derzeit bietet dieses Modul die einfachste mögliche Zielfunktion, MaximizeStateFidelity.

MaximizeStateFidelity

class MaximizeStateFidelity(target, ansatz, settings)

GitHub

Basen: object

Einfachstmögliche Zielfunktion zur Verwendung mit AQC-Tensor.

Seine Definition ist in Gleichung gegeben. (7) in arXiv:2301.08609v6 :

C = 1 - \left| \langle 0 | V^{\dagger}(\vec\theta) | \psi_\mathrm{target} \rangle \right|^2 .

Die Minimierung dieser Funktion ist gleichbedeutend mit der Maximierung der reinen Zustandstreue zwischen dem Zustand, der von der Ansatzschaltung zum aktuellen Parameterpunkt $V(\vec\theta) |0\rangle$ vorbereitet wird, und dem Zielzustand $| \psi_\mathrm{target} \rangle$ .

Beim Aufruf mit einem ndarray von Parametern aufgerufen wird, gibt dieses Objekt (objective_value, gradient) als tuple[float, numpy.ndarray] zurück.

Initialisieren Sie die Zielfunktion.

Parameter

ansatz (QuantumCircuit) – Parametrisierte Ansatzschaltung.
target (TensorNetworkState) – Zielzustand in Tensornetzdarstellung.
settings (TensorNetworkSimulationSettings) – Einstellungen für die Tensornetz-Simulation.

loss_function

loss_function(x)

GitHub

Bewerten Sie (objective_value, gradient) der Funktion am Punkt x.

Rückgabetyp

tuple[float, ndarray]

Parameter

x (ndarray)

target

Typ: TensorNetworkState

Ziel-Tensornetz.

OneMinusFidelity

class OneMinusFidelity(target, ansatz, settings)

GitHub

Basen: MaximizeStateFidelity

DEPRECATED-Zielfunktion, gleichbedeutend mit MaximizeStateFidelity.

Initialisieren Sie die Zielfunktion.

Die Klasse OneMinusFidelity klasse ist seit v0.2 DEPRECATED. Bitte migrieren Sie zu MaximizeStateFidelity so schnell wie möglich.

Veraltet seit Version 0.2.0

Die Klasse qiskit_addon_aqc_tensor.objective.OneMinusFidelity ist ab qiskit-addon-aqc-tensor 0.2.0 veraltet. Sie wird frühestens auf v0.4.0 entfernt. Diese Klasse wurde umbenannt in MaximizeStateFidelity.

Parameter

ansatz (QuantumCircuit) – Parametrisierte Ansatzschaltung.
target (TensorNetworkState) – Zielzustand in Tensornetzdarstellung.
settings (TensorNetworkSimulationSettings) – Einstellungen für die Tensornetz-Simulation.

call

__call__(x)

GitHub

Bewerten Sie (objective_value, gradient) der Funktion am Punkt x.

Diese Methode ist seit v0.2 DEPRECATED. Die Methode loss_function() methode sollte stattdessen aufgerufen werden.

Rückgabetyp

tuple[float, ndarray]

Parameter

x (ndarray)

Veraltet seit Version 0.2.0

Die Methode qiskit_addon_aqc_tensor.objective.MaximizeStateFidelity.__call__() ist ab qiskit-addon-aqc-tensor 0.2.0 veraltet. Sie wird frühestens auf v0.4.0 entfernt. Künftig sollte die Methode loss_function aufgerufen werden, anstatt die Instanz direkt aufzurufen.

loss_function

loss_function(x)

GitHub

Bewerten Sie (objective_value, gradient) der Funktion am Punkt x.

Rückgabetyp

tuple[float, ndarray]

Parameter

x (ndarray)

target

Typ: TensorNetworkState

Ziel-Tensornetz.

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