QuantumProgramModel
pydantic model QuantumProgramModel
Bases: BaseModel
Modelo para almacenar un programa cuántico.
items
field
Tipo: list[Annotated[CircuitItemModel | SamplexItemModel, Field(discriminator
Valor predeterminado: 'item_type')]] [Required]
Puntos del orden del día.
Validado por
check_chunk_sizes_are_consistent
meas_level
field
Tipo: Literal['classified', 'kerneled', 'avg_kerneled']
Valor predeterminado: 'classified'
El nivel al que se deben devolver todos los resultados de las mediciones de registro clásicas.
Esta opción establece el tipo de retorno de todos los registros clásicos en todos los elementos del programa cuántico y determina si los datos complejos sin procesar procedentes de dispositivos de medición de bajo nivel se desglosan en bits o no.
«classified»: Los datos del registro clásico se devuelven como matrices booleanas con la forma intrínseca
(num_shots, creg_size).«kerneled»: Los datos del registro clásico se devuelven como una matriz compleja con la forma intrínseca
(num_shots, creg_size), donde cada entrada representa un valor de coeficiente intelectual (obtenido mediante el interpolación de la curva de medición) en unidades arbitrarias.«avg_kerneled»: Los datos del registro clásico se devuelven como una matriz compleja con la función intrínseca
forma
(creg_size,), en la que los datos son equivalentes a los «kernelizados», salvo que además se promedian entre los disparos.
Validado por
check_chunk_sizes_are_consistent
passthrough_data
field
Tipo: DataTree
Valor predeterminado: None
Los datos anidados arbitrarios se procesaron sin modificaciones.
Validado por
check_chunk_sizes_are_consistent
shots
field
Tipo: int [Required]
El número de disparos de cada circuito conectado individualmente.
Restricciones
- ge = 1
Validado por
check_chunk_sizes_are_consistent
check_chunk_sizes_are_consistent
validator check_chunk_sizes_are_consistent
Comprueba que todos los elementos del programa establezcan el tamaño de los bloques de forma coherente.