Resultados del experimento

qiskit.result.marginal_counts(result, indices=None, inplace=False, format_marginal=False, marginalize_memory=True)

Marginalizar los recuentos de un experimento sobre algunos índices de interés.

Parámetros

• result (dict |Result) – resultado que se va a marginar (un objeto Result o un diccionario (str, int) de recuentos).
• indices (list[int] | None) – Las posiciones de los bits sobre las que se desea realizar la marginalización. Si ( None valor por defecto), no se aplica ninguna marginación.
• inplace (bool) – Valor predeterminado: False. Si el valor es «True», se aplica la operación al argumento «Result» original, lo que conlleva la pérdida del resultado original del trabajo. No tiene ningún efecto si result es un diccionario.
• format_marginal (bool) – Valor predeterminado: False. Si el valor es «True», toma el resultado de «marginalize» y lo formatea con marcadores de posición entre «cregs» y «for non-indices».
• marginalize_memory (bool | None) – Si es verdadero, también se marginaliza el campo de memoria (si existe). Si es «False», elimina el campo de memoria del resultado. Si es «None», deja el campo de memoria tal y como está.

Devuelve

Un objeto Resultado o un diccionario con

los recuentos observados, marginados para tener en cuenta únicamente la frecuencia de las observaciones de bits de interés.

Tipo de retorno

Resultado : dict ( str, int )

Eleva

QiskitError - en caso de índices no válidos sobre los que marginar.

qiskit.result.marginal_distribution(counts, indices=None, format_marginal=False)

Marginalizar los recuentos de un experimento sobre algunos índices de interés.

A diferencia de marginal_counts() esta función respeta el orden de la entrada indices. Si se especifica la lista de entrada indices , el orden en que se especifiquen los índices de bits será el orden de salida de las cadenas de bits en la salida marginada.

Parámetros

• counts (dict) – resultado que debe marginarse
• indices (Sequence[int] | None) – Las posiciones de los bits sobre las que se desea realizar la marginalización. Si ( None valor por defecto), no se aplica ninguna marginación.
• format_marginal (bool) – Valor predeterminado: False. Si el valor es «True», toma el resultado de «marginalize» y lo formatea con marcadores de posición entre «cregs» y «for non-indices».

Devuelve

Un diccionario marginado

Tipo de retorno

dict ( str, int )

Eleva

• QiskitError - Si algún valor de indices no es válido o el dict counts
• no es válido. -

qiskit.result.marginal_memory(memory, indices=None, int_return=False, hex_return=False, avg_data=False, parallel_threshold=1000)

Marginar la memoria del disparo

Esta función es multihilo y lanzará un pool de hilos con hilos igual al número de CPUs por defecto. Puede ajustar el número de hilos con la variable de entorno RAYON_NUM_THREADS . Por ejemplo, configurando RAYON_NUM_THREADS=4 se limitaría el pool de hilos a 4 hilos.

Parámetros

• memory (list[str] | ndarray) – La lista de memoria de entrada; puede ser una lista de cadenas hexadecimales que se van a marginalizar y que representan la memoria de nivel 2 de la medición, o bien una matriz de NumPy que representa la memoria de nivel 0 de la medición (valor único o promedio) o la memoria de nivel 1 de la medición (valor único o promedio).
• indices (list[int] | None) – Las posiciones de los bits sobre las que se desea realizar la marginalización. Si ( None valor por defecto), no se aplica ninguna marginación.
• int_return (bool) – Si se establece en, True el resultado será una lista de números enteros. Por defecto, el tipo de retorno es una cadena de bits. Esto y hex_return son mutuamente excluyentes y no pueden especificarse al mismo tiempo. Esta opción solo surte efecto con el nivel de memoria 2.
• hex_return (bool) – Si se establece en, la True salida será una lista de cadenas hexadecimales. Por defecto, el tipo de retorno es una cadena de bits. Esto y int_return son mutuamente excluyentes y no pueden especificarse al mismo tiempo. Esta opción solo surte efecto con el nivel de memoria 2.
• avg_data (bool) – Si se pasa una matriz numpy bidimensional, se puede establecer este memory parámetro en para True indicar que se trata de datos de nivel 0 (promedio) en lugar de datos individuales de nivel 1.
• parallel_threshold (int) – El número de elementos en para memory iniciar la ejecución en varios subprocesos. Si es len(memory) >= este valor, la función se ejecutará en varios subprocesos. Por defecto, este valor está establecido en 1000.

Devuelve

La lista de la memoria marginada

Tipo de retorno

memoria_marginal

Eleva

ValueError : si tanto como int_return hex_return están establecidos en True

qiskit.result.sampled_expectation_value(dist, oper)

Calcula el valor esperado de una distribución muestreada

Tenga en cuenta que pasar un dict sin procesar requiere claves de cadena de bits.

Parámetros

• dist (dict |result.Counts |QuasiDistribution |ProbDistribution) – Distribución muestreada de entrada.
• oper (str |quantum_info.Pauli |quantum_info.SparsePauliOp |quantum_info.SparseObservable) – El operador correspondiente a la observable.

Devuelve

El valor esperado. Devuelve complex cuando el operador tiene coeficientes de valor complejo; en caso contrario float , devuelve otra cosa.

Eleva

QiskitError - si la distribución o el operador de entrada es un tipo no válido

Tipo de retorno

float | complejo