ObservablesArray

El número de qubits sobre los que actúa cada observable.

apply_layout(layout, num_qubits=None)

Aplica un diseño de transpilador a este archivo ObservablesArray.

Parámetros

• layout (TranspileLayout |list[int] | None) – Puede ser un TranspileLayout, una lista de números enteros o None. Si tanto layout como num_qubits son «none», se devuelve una copia profunda de la matriz.
• num_qubits (int | None) – El número de qubits al que se ampliará la matriz. Si no se especifica, layout se utilizará por defecto el número de TranspileLayout qubits del circuito de salida del transpilador. Si layout es una lista de números enteros, la permutación especificada se aplicará sin ninguna expansión. Si layout es None, la matriz se ampliará al número de qubits indicado.

Devuelve

Una nueva versión ObservablesArray con el diseño proporcionado aplicado.

Subidas

QiskitError –

…

Tipo de retorno

ObservablesArray

classmethod coerce(observables)

Convertir ObservablesArrayLike en ObservableArray.

Parámetros

observables (str |Pauli |SparsePauliOp |SparseObservable |Mapping[str |Pauli, float] | ArrayLike) – un objeto que forma parte de una matriz de observables.

Devuelve

Una matriz de observables con coeficientes fijos.

Tipo de retorno

ObservablesArray

classmethod coerce_observable(observable)

Convierte un objeto similar a un observable al formato interno.

Parámetros

observable (str |Pauli |SparsePauliOp |SparseObservable |Mapping[str |Pauli, float]) – El observable-like para dar formato.

Devuelve

La variable observable forzada.

Subidas

• TypeError – Si no se puede dar formato a la entrada porque su tipo no es válido.
• ValueError – Si el observable de entrada no es válido o está vacío.

Tipo de retorno

SparseObservable

copy()

Devuelve una copia profunda de la matriz.

equivalent(other, tol=1e-08)

Calcula si las matrices observables son iguales dentro de un margen de tolerancia determinado.

Parámetros

• other (ObservablesArray) – Otra matriz de observables con la que comparar.
• tol (float) – La tolerancia que se debe aplicar simplify durante la comprobación.

Devuelve

Si las dos matrices de observables tienen la misma forma y el mismo número de qubits y, en caso afirmativo, si son iguales dentro de los límites de tolerancia.

Tipo de retorno

bool

ravel()

Devuelve una nueva matriz unidimensional.

La matriz devuelta tiene un tamaño shape dado por (size, ), donde el tamaño es el size de esta matriz.

Devuelve

Una nueva matriz aplanada.

Tipo de retorno

ObservablesArray

reshape(*shape)

Devuelve una nueva matriz con una forma diferente.

Esto da lugar a una nueva vista de las mismas matrices.

Parámetros

shape (int |Iterable[int]) – La forma de la matriz devuelta.

Devuelve

Una nueva matriz.

Tipo de retorno

ObservablesArray

slice(args: int | tuple[int, ...]) → SparseObservable

slice(args: int | slice | None | tuple[int | slice | None, ...]) → ObservablesArray

Selecciona una parte de los observables de esta matriz.

Devuelve

Un único valor SparseObservable si se proporciona un entero para cada eje de la matriz; de lo contrario, un nuevo valor ObservablesArray.

sparse_observables_array(copy=False)

Convertir a un numpy.ndarray con elementos de tipo SparseObservable.

Parámetros

copy (bool) – Si se debe crear una nueva instancia de matriz con nuevos observables dispersos como elementos.

Devuelve

A numpy.ndarray con elementos de tipo SparseObservable.

Tipo de retorno

ndarray

tolist()

Convertir en una lista anidada.

Al igual que en el método tolist de Numpy, el nivel de anidamiento depende de la dimensión de la matriz de observables. En el caso de la dimensión 0, el método devuelve un único observable (dict en el caso de una suma ponderada de Paulis) en lugar de una lista.

Ejemplos::

Valores devueltos para una lista de un elemento frente a un elemento:

>>> from qiskit.primitives.containers.observables_array import ObservablesArray
>>> oa = ObservablesArray.coerce(["Z"])
>>> print(type(oa.tolist()))
<class 'list'>
>>> oa = ObservablesArray.coerce("Z")
>>> print(type(oa.tolist()))
<class 'dict'>

Tipo de retorno

lista | str | Pauli | SparsePauliOp | SparseObservable | Mapping [ str | Pauli, float ]

validate()

Comprueba la coherencia de la matriz de observables.