Biblioteca Mapper
Este módulo ofrece implementaciones eficientes de rutinas de mapeo de representaciones de operadores de uso habitual.
Python envoltorios
Las funciones que se indican a continuación son mapeadores sencillos y compatibles con cualquier tipo. Cada uno de ellos delega internamente a la implementación de biblioteca adecuada que se indica a continuación, en función del tipo del objeto que se le pase. No implementan por sí mismos ninguna lógica de conversión.
Columna « 1 » | Columna « 2 » |
|---|---|
fermion_operator(operador) | Convierte un operador en un FermionOperator. |
jordan_wigner(operador, num_qubits) | Asigna un operador a un mediante SparseObservable la transformación de Jordan-Wigner. |
majorana_operator(operador) | Convierte un operador en un MajoranaOperator. |
ternary_tree(operador, codificación, num_qubits) | Asignar un operador a un SparseObservable en una codificación de árbol ternario. |
Implementaciones de bibliotecas
Las funciones que se indican a continuación son las implementaciones nativas y eficientes del mapeador en las que se basa este módulo.
Codificaciones en árbol ternario
Estos representan un operador mediante una codificación en árbol ternario, que se construye con TernaryTree y TernaryTreeEncoding del módulo del marco mappers de trabajo. Compila un árbol una sola vez y reutiliza la codificación en todos los operadores asignados a través de él. El envoltorio ternary_tree() independiente del tipo redirige a estos.
Columna « 1 » | Columna « 2 » |
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fermion_ternary_tree(op, codificación, num_qubits) | Asigna un a FermionOperator un SparseObservable mediante una codificación en árbol ternario. |
majorana_ternary_tree(op, codificación, num_qubits) | Asigna un a MajoranaOperator un SparseObservable mediante una codificación en árbol ternario. |
edge_vertex_ternary_tree(op, codificación,...) | Asigna un a EdgeVertexOperator un SparseObservable mediante una codificación en árbol ternario. |
transfer_vertex_ternary_tree(op, codificación,...) | Asigna un a TransferVertexOperator un SparseObservable mediante una codificación en árbol ternario. |