qiskit_noise_learning.analysis.LeastSquaresSolve
class qiskit_noise_learning.analysis.LeastSquaresSolve(non_negative: bool = True, solver: Literal['cvxpy', 'scipy'] | None = None)
Bases: ModelSolve
Resuelve mediante ModelData el método de mínimos cuadrados, con restricciones opcionales de no negatividad.
Minimiza sobre la matriz de diseño y A el objetivo b. Consulta ModelSolve para conocer las funciones generales de un solucionador de modelos en esta biblioteca.
Parámetros
- non_negative – Indica si la solución debe ser no negativa (
x >= 0). El valor por defecto esTrue. - solucionador : o bien
"cvxpy"(por defecto) o bien"scipy". Si"cvxpy"se solicita pero no está instalado, muestra un aviso y recurre a"scipy".
Subidas
ValueError : si no solver es ni "cvxpy" "scipy".
__init__
__init__(non_negative: bool = True, solver: Literal['cvxpy', 'scipy'] | None = None)
Métodos
Columna « 1 » | Columna « 2 » |
|---|---|
__init__([non_negative, solver]) | |
run(en forma) | Ejecuta esta etapa, que devuelve un nuevo objeto Fit con el nivel de salida rellenado. |
Atributos
Columna « 1 » | Columna « 2 » |
|---|---|
input_level | El nivel de datos que lee esta etapa. |
output_level | El nivel de datos que escribe esta etapa. |
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