ZFeatureMap
class qiskit.circuit.library.ZFeatureMap(feature_dimension, reps=2, data_map_func=None, parameter_prefix='x', insert_barriers=False, name='ZFeatureMap')
Basen: PauliFeatureMap
Der Pauli-Z-Evolutionskreis erster Ordnung.
Bei 3 Qubits und 2 Wiederholungen wird die Schaltung wie folgt dargestellt:
┌───┐┌─────────────┐┌───┐┌─────────────┐
┤ H ├┤ P(2.0*x[0]) ├┤ H ├┤ P(2.0*x[0]) ├
├───┤├─────────────┤├───┤├─────────────┤
┤ H ├┤ P(2.0*x[1]) ├┤ H ├┤ P(2.0*x[1]) ├
├───┤├─────────────┤├───┤├─────────────┤
┤ H ├┤ P(2.0*x[2]) ├┤ H ├┤ P(2.0*x[2]) ├
└───┘└─────────────┘└───┘└─────────────┘Dies ist eine Unterklasse von PauliFeatureMap wobei die Pauli-Strings als ['Z'] festgelegt sind. Infolgedessen ist die Erweiterung erster Ordnung eine Schaltung ohne Verschränkungsgatter.
Beispiele
>>> prep = ZFeatureMap(3, reps=3, insert_barriers=True)
>>> print(prep.decompose())
┌───┐ ░ ┌─────────────┐ ░ ┌───┐ ░ ┌─────────────┐ ░ ┌───┐ ░ ┌─────────────┐
q_0: ┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[0]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[0]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[0]) ├
├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤
q_1: ┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[1]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[1]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[1]) ├
├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤ ░ ├───┤ ░ ├─────────────┤
q_2: ┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[2]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[2]) ├─░─┤ H ├─░─┤ P(2.0*x[2]) ├
└───┘ ░ └─────────────┘ ░ └───┘ ░ └─────────────┘ ░ └───┘ ░ └─────────────┘>>> data_map = lambda x: x[0]*x[0] + 1 # note: input is an array
>>> prep = ZFeatureMap(3, reps=1, data_map_func=data_map)
>>> print(prep.decompose())
┌───┐┌──────────────────────┐
q_0: ┤ H ├┤ P(2.0*x[0]**2 + 2.0) ├
├───┤├──────────────────────┤
q_1: ┤ H ├┤ P(2.0*x[1]**2 + 2.0) ├
├───┤├──────────────────────┤
q_2: ┤ H ├┤ P(2.0*x[2]**2 + 2.0) ├
└───┘└──────────────────────┘>>> from qiskit.circuit.library import TwoLocal
>>> ry = TwoLocal(3, "ry", "cz", reps=1)
>>> classifier = ZFeatureMap(3, reps=1) + ry
>>> print(classifier.decompose())
┌───┐┌─────────────┐┌──────────┐ ┌──────────┐
q_0: ┤ H ├┤ P(2.0*x[0]) ├┤ RY(θ[0]) ├─■──■─┤ RY(θ[3]) ├────────────
├───┤├─────────────┤├──────────┤ │ │ └──────────┘┌──────────┐
q_1: ┤ H ├┤ P(2.0*x[1]) ├┤ RY(θ[1]) ├─■──┼──────■──────┤ RY(θ[4]) ├
├───┤├─────────────┤├──────────┤ │ │ ├──────────┤
q_2: ┤ H ├┤ P(2.0*x[2]) ├┤ RY(θ[2]) ├────■──────■──────┤ RY(θ[5]) ├
└───┘└─────────────┘└──────────┘ └──────────┘Die Klasse qiskit.circuit.library.data_preparation._z_feature_map.ZFeatureMap ist ab Qiskit 2.1 veraltet. Sie wird in Qiskit 3.0 entfernt. Verwenden Sie als Ersatz die Funktion z_feature_map. Beachten Sie, dass dies nicht mehr BlueprintCircuit, zurückgibt, sondern nur noch QuantumCircuit.
Parameter
- feature_dimension (int) – Die Anzahl der Merkmale
- reps (int) – Die Anzahl der wiederholten Schaltungen. Der Standardwert ist 2, der Mindestwert ist 1.
- data_map_func (Callable[[ndarray], float] | None) – Eine Zuordnungsfunktion für Daten x, die übergeben werden kann, um die Standardzuordnung von zu
self_product()überschreiben. - parameter_prefix (str) – Das Präfix, das verwendet wird, wenn Standardparameter generiert werden.
- insert_barriers (bool) – Bei "True" werden Barrieren zwischen den Evolutionsanweisungen und den Hadamard-Ebenen eingefügt.
- name (str) – Name der Rennstrecke.
Attribute
name
Typ: str
Ein von Menschen lesbarer Name für den Stromkreis.
Beispiel
from qiskit import QuantumCircuit
qc = QuantumCircuit(2, 2, name="my_circuit")
print(qc.name)my_circuit