OptimizeCliffords
class qiskit.transpiler.passes.OptimizeCliffords(*args, **kwargs)
Bases: TransformationPass
Combina Cliffords consecutivos sobre los mismos qubits. Este es un ejemplo de las posibilidades adicionales que ofrece el almacenamiento nativo de Cliffords en el circuito.
Atributos
is_analysis_pass
Comprueba si el pase es un pase de análisis.
Si el pase es un AnalysisPass, significa que el pase puede analizar el DAG y escribir los resultados de ese análisis en el conjunto de propiedades. Este tipo de paso no permite realizar modificaciones en el DAG.
is_transformation_pass
Comprueba si el pase es un pase de transformación.
Si el pase es un TransformationPass, significa que el pase puede manipular el DAG, pero no puede modificar el conjunto de propiedades (pero se puede leer).
Métodos
execute
execute(passmanager_ir, state, callback=None)
Ejecutar la tarea de optimización para la entrada Qiskit IR.
Parámetros
- passmanager_ir (Any) – Qiskit IR para optimizar.
- state (PassManagerState) – Estado asociado a la ejecución del flujo de trabajo por el propio gestor de pases.
- callback (Callable | None) – Una función de devolución de llamada que se invoca cada vez que se ejecuta una tarea de optimización.
Devuelve
Qiskit IR optimizado y estado del flujo de trabajo.
Tipo de retorno
tupla [ Any, PassManagerState ]
name
run
run(dag)
Ejecuta el pase OptimizeCliffords en dag.
Parámetros
dag (DAGCircuit) – el DAG a optimizar.
Devuelve
el DAG optimizado.
Tipo de retorno
update_status
update_status(state, run_state)
Actualizar el estado del flujo de trabajo.
Parámetros
- state (PassManagerState) – Pasar estado de gestor a actualizar.
- run_state (RunState) – Estado de finalización de la tarea actual.
Devuelve
Estado del gestor de pases actualizado.
Tipo de retorno